北京等地局地將有10級以上雷暴大風
2025-10-21 21:37 4,635次浏览上海8月11日電 (記者 陳靜)阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)是一種常見的睡眠呼吸障礙疾病，其核心病理機制是患者睡眠期間上氣道完全或部分塌陷，伴有血氧飽和度下降和/或微覺醒。 「在全球範圍內，OSA發病率很高。」復旦大學附屬中山醫院呼吸科專家李善群教授11日對記者解釋，「對普通民眾而言，OSA最直接的表現就是打鼾和憋氣，但其對健康的危害非常大」。 「長期抽菸喝酒者、年老體弱者發病率很高，女性更年期、絕經期以後也容易出現OSA。」李善群介紹，肥胖患者OSA會加重。此外，鼻炎、鼻竇炎等問題都是導致OSA病情加重的危險因素。「其實，肥胖等疾病的發生與OSA互為因果關係。」這位專家解釋，一方面，OSA病人容易引發肥胖。因為OSA帶來的長期缺氧引起全身代謝異常，容易出現糖原累積、脂肪堆積，進而導致肥胖。另一方面，肥胖患者更容易伴有OSA。因為在全身脂肪、皮下脂肪堆積的同時，口咽部脂肪堆積容易導致呼吸暫停和呼吸氣流不暢。根據睡眠期間每小時呼吸暫停或低通氣事件發生次數(AHI)，OSA嚴重程度可分為輕度(>5次)、中度(>15次)、重度(≥30次)。 李善群教授與患者溝通病情。(記者 陳靜攝) 他為記者分享了相關病例，在臨床診療中，他曾遇到一位50歲上下的男子，不到1.6米的身高，體重超125公斤，曾嘗試各種減肥方法，均無效果。後來，醫生為該名男子開展聯合治療，在OSA緩解的同時，減肥有明顯效果。 在採訪中，關於更年期女性易罹患OSA問題，李善群介紹，這是性別差異，和女性更年期以後激素分泌異常有關。這位專家進一步解釋，女性進入更年期後，因為性激素分泌異常，可能會出現焦慮、緊張，心血管疾病等問題。性激素差異變化也是導致氣道塌陷、鬆弛的原因，是引發OSA的重要因素。 「OSA容易引發全身各個系統的毛病。」身為復旦大學附屬中山醫院呼吸科臨床專家的李善群教授舉例，嚴重的OSA會誘發或加劇發生心血管疾病、腦血管疾病，導致病情進一步惡化，甚至夜間猝死。 中國OSA患者人數眾多，OSA引發全身各個系統器官疾病後，後期會出現診斷困難，治療費用居高不下。「因此，我們要及時防治OSA。」李善群教授說。據悉，數據顯示，中重度OSA患者中，只有三分之一接受治療。關於造成診斷率低、治療率低的原因，這位專家坦言，患者及家人對OSA的相關知識了解不足、對症狀不重視。「科普相關知識十分重要。」他強調。 他同時指出，在臨床上，伴有相關併發症的OSA患者常會因併發症到相關科室就診，相關科室的部分醫務人員對OSA與併發症的關係重視不足，進而可能耽誤患者治療。比如：遇到諸如難治性、頑固性胸悶氣喘，頑固性心律失常等不明原因的病症時，醫生在對其進行全面評估時，應該重視患者肥胖、鼾症及夜間呼吸暫停的問題，必要時前往呼吸科睡眠中心接受診治及呼吸睡眠檢測，進而早期篩查診斷，避免患者發生OSA相關的危險病情惡化。 在採訪中，這位專家十分強調多學科協作。他說：「在人的生命周期裡面，或多或少會出現健康問題，而有些疾病並不是單一學科就能夠治好。因此，在OSA和相關慢病的治療中，多學科協作十分重要。」 「關於OSA的治療，改變抽菸、喝酒、暴飲暴食等不良習慣，在控制飲食的同時加強運動鍛鍊等是一個方面。」李善群教授介紹，「對有鼻炎、心血管疾病、高血壓等合併症的OSA患者，我們採用聯合治療。對輕度、中度病人，我們可以用體位治療，比如：病人側臥睡眠，用口腔矯正器等。呼吸機是治療OSA的有效方式」。但在實際生活中，因為種種原因，呼吸機的普及度、使用率並不盡人意。26歲的患者張先生告訴記者，戴著呼吸機睡覺並不舒服，出差的時候尤其感覺不便，特別期待有藥物能夠幫助他少打鼾、順暢呼吸。他希望更方便地治療疾病。 張先生說，自己經常覺得疲勞，白天昏昏欲睡，注意力很難集中，工作效率下降，也不敢長時間開車。家人反映他晚上打呼嚕特別響，有時候還會在打鼾過程中停一下再喘氣。在體檢中，醫生發現張先生有高血壓傾向，並告知可能與OSA有關。在家人催促下，張先生來醫院就診。通過睡眠監測，張先生的OSA已是中度。 李善群教授告訴記者，他為張先生開出了相關創新藥治療處方。據介紹，此次李善群教授開出的藥物在全球高水平的臨床研究中被證實：其在減輕肥胖合併OSA患者體重的同時，極大改善了OSA病情，患者的生活質量包括運動能力、活動能力、學習及工作效率大幅提高。這次醫生給張先生開了可以注射的藥物，讓張先生很開心。李善群表示，在各種藥物和非藥物方式的幫助下，OSA患者能夠獲得良好的生活質量。(完)
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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