專家建言中國海外利益保護：風險防控應兼顧應急響應與源頭治理
2025-11-18 18:02 9,617次浏览寧波8月12日電 (張益聰)「面對當前心血管疾病防治的嚴峻態勢，我們將探索心血管疾病預防、篩查、幹預的『一鍵式』管理監測機制。」11日，浙江省寧波市動脈粥樣硬化性心血管疾病(下稱：ASCVD)智能防控平臺啟動會現場，寧波市心血管病防治臨床指導中心主任、寧波大學附屬第一醫院(下稱：寧大一院)首席專家、心臟中心主任陳曉敏如是說。 如其所言，《中國心血管健康與疾病報告2023》數據顯示，中國心血管病現患人數高達3.3億，且呈現年輕化、多病共存趨勢。 會議現場。張益聰 攝 智能防控：三大優勢精管「三高一重」 「在心血管疾病中，高血壓、高血糖、高血脂、肥胖被稱為『三高一重』，是ASCVD的主要病因。」寧波市衛生健康委員會黨委委員、副主任史國建表示，寧波作為人口流入大市，積極創新智能化防控手段，有助於當地有效應對人口老齡化帶來的「三高一重」人群擴大所帶來的一系列挑戰。 為此，寧波市ASCVD智能防控平臺由寧波市心血管疾病防治臨床指導中心聯合多學科團隊，依託市級重大項目孵化而成，是寧波市首個心血管疾病智慧防控平臺。對ASCVD高危人群，尤其是對以「三高一重」為核心風險因素人群的精準識別、分層與幹預管理。 「目前，在已掌握數據中，寧波市心血管疾病中高危以上人數突破300萬，其中以ASCVD為主。」陳曉敏表示，為高效應對大基數患者人群，本次ASCVD智能防控平臺有三大核心優勢，一是風險預警智能化，精準識別高危；二是診療決策同質化，規範管理路徑；三是管理模式閉環化，全程數字追蹤。 具體而言，上述平臺在「篩查—分層—幹預」全流程的數位化閉環管理基礎上，還擁有「超高危—極高危—中高危」三級彈窗預警機制，並據此為不同風險等級人群智能生成個性化幹預目標。 ASCVD智能防控平臺試點的應用現場。主辦方 供圖 惠民實效：一鍵診療一域「心病無憂」 走進寧海縣ASCVD智能防控平臺試點，隨著病患就診信息錄入診室電腦，坐診醫生通過大數據模型一鍵對患者進行病情風險分級，並將本次就診信息同步至寧波市衛生信息中心，再將信息回流至各大基層醫院，實現「一鍵診療，全域共享」。 在陳曉敏看來，目前上述平臺在ASCVD預防和篩查方面的智能化技術較為成熟，將有助於寧波市在「慢病一體化」格局下，實施醫療衛生領域縱深心血管疾病的民生工程。 「接下來，隨著平臺的更新迭代，基層醫生還能一鍵獲取由三甲醫院專家制定的規範化藥物聯用建議、科學轉診指徵及個體化隨訪計劃。」陳曉敏接續前言，該平臺不僅以ASCVD防治關口前移為目標，還將逐步探索多學科幹預和治療的心病防治「後半程」。 截至目前，上述平臺依託寧波市醫療大數據平臺，已經著重對「三高一重」相關核心指標的達標率、用藥依從性等進行動態監測與評估，為優化個體及群體的管理策略提供強有力數據支撐。 此外，在試點階段，寧波市ASCVD智能防控平臺將建立覆蓋寧海縣、北侖區全域及江北區部分醫院的防控網絡。後續，該平臺還會將成熟的「一鍵式」智能診療技術集成至醫療智能體，進而將醫療惠民的科技資源，延伸至基層醫療的「最後一公裡」。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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