國家發展改革委：近期將開展中央凍豬肉儲備收儲
2025-11-23 14:03 9,419次浏览周三上午，上海市第八人民醫院5樓MDT(多學科聯合診療)診室內，孫阿姨與3名醫生相對而坐，圍繞她的心血管、內分泌、呼吸系統等多處問題，「圓桌會議」就此開始。 這是八院日前推出的多病聯合管理門診，門診的火爆遠超院方預期，「目前號源已預約至9月底，患者以老年群體為主。」上海市第八人民醫院副院長朱捷說。 預約爆滿也從一個側面反映出老年患者就醫的需求與困境。統計數據顯示，我國60歲以上中老年人患有一種及以上慢性病的比例高達75%，其中43%的老年人面臨多病共存的問題，80歲及以上老年患者同時患有兩種及以上慢性病、老年症候群、老年問題者佔總人數的87.2%。而簡化老年患者就醫流程，滿足其多病共治需求，滬上醫院正在探索。 對於八院的這次「嘗鮮」，有患者直言，「以前看病像趕場，現在醫生圍著我討論，方便多了！」但也有人疑惑，「這和全科有什麼差別？」多病聯合管理門診究竟能提供怎樣的服務？與傳統MDT、全科門診又有何不同？帶著諸多疑問，記者昨天走進八院一探究竟。 響應患者呼聲，鏈入多科資源 孫阿姨有備而來。診療桌上，她將過往報告一字攤開——瑞金醫院的血糖檢測報告、仁濟醫院的免疫組化報告、上海市第一人民醫院的心臟檢查報告、上海市公共衛生臨床中心的B超報告…… 「年紀上去了，『零件』不行了。」年過七旬的孫阿姨自嘲是醫院常客，看著報告單上高高低低的指標，她的心情常常如同過山車。聽聞八院開出多病聯合管理門診，她決定來試試。 診室裡，不同於平日裡醫生的主動問診，心內科、呼吸內科、內分泌科等三名醫生共同聆聽孫阿姨的疾病症狀與困擾，從一堆既往病歷與檢查報告中抽絲剝繭，梳理關鍵脈絡。「平時會心悸嗎？」「運動時會不會喘不上氣？」「日常飲食情況如何？」醫生們仔細問診，逐一給出解決方案。 其中最困擾孫阿姨的莫過於肌酸激酶和肌酸激酶同工酶的升高，這是診斷心肌損傷的關鍵指標，而她的指標較正常值翻了個倍。排查一輪，心內科醫生敏銳地發現，引起孫阿姨指標升高的並非心臟問題，而是用藥問題。很快，雙方達成一致，調整用藥，待兩周後再來複診。 作為區域性醫療中心，八院所在的徐匯區老齡化程度高。醫院前期調研顯示，老年人慢性疾病多，看病往往要掛好幾個科室，在不同樓層間奔波，候診等待時間也由此拉長。 「患者以症狀看病，醫院以系統分科，兩者之間往往存在信息差。」朱捷告訴記者，以簡單的頭暈為例，可能涉及神經內科、五官科、血液科等多個科室，究竟該掛什麼科室，很多患者尤其是老年患者往往找不到頭緒，「患者對推出多病聯合管理門診的呼聲很高。」 經前期籌備，醫院匯集呼吸與危重症醫學科、心內科、神經內科、內分泌代謝科、腫瘤科、消化內科、泌尿外科、普外科八個科室高年資醫師，通過多學科協作模式，讓醫生圍著患者轉。 就醫也講「高定」？根據患者需求自由組合科室 事實上，這種打破單科主導，多學科聯合診療的模式由來已久，但以往更多醫院將資源用於疑難雜症，且以專病為導向進行固定的多科合作。 多病聯合管理門診則聚焦患者個體。「我們根據患者的需求和症狀進行科室組合，堪稱『高定』版就醫服務。」上海市第八人民醫院門診辦公室副主任王田龍介紹，掛號前患者需提前預約，預約中心工作人員根據患者病史、病症、需求等判斷需要哪些科室醫生一起出診。 72歲的張老伯是首批受益者之一，他患有糖尿病、高血壓、腦梗等疾病。根據其訴求，工作人員為其配備了內分泌科、心內科、神經內科等三科醫生出診的「高定」慢病MDT，解決其血糖血壓波動大、頭暈胸悶症狀反覆出現等問題。 但是，「高定」版的門診也牽引出另一個問題，不同患者就診時需要參與的科室不同，參與的醫生數量不同，該如何收費？王田龍解釋，目前採取的是普通門診收費，按照18元一個門診號來計算，如果同時預約了3名醫生，一次看病門診掛號費是54元，「這與患者單次分別掛3個科室的號是一樣的收費標準」。 這種方式於患者而言，並非增加就醫成本；於醫生而言，也可有效計算工作量。王田龍補充道，門診運行以來，受到諸多好評的還有檢查流程的再造。「如果專家團隊當場評估患者需要CT、心電圖等檢查，由門診協調優先安排。」 「看著眼前坐了一排專科醫生就安心」 患者的另一個關注點在於，目前在全市範圍內，不少醫院已開設全科門診，加之社區衛生服務中心的全科醫生均可提供基礎性、連續性的健康管理。那麼，多病聯合管理門診與現有的全科門診有何區別？ 在王田龍看來，關鍵在於「專科深度」與「協作效率」。患者在就醫傾向上，尤其是面對多種複雜疾病時，更期待由多名專科醫生共同會診，以獲得更精準、專業的診療服務，「有患者跟我們說，看到眼前坐了一排專科醫生就覺得很安心」。 後續，八院計劃根據運行情況與患者反饋，將逐步增加開診頻次並拓展覆蓋病種範圍，院方計劃將中醫科、營養科、藥劑科等納入。「對於老年患者而言，避免藥源性疾病同樣重要。」朱捷告訴記者，不同科室開具的不同藥物，是否存在用藥衝突，用藥劑量又該如何把握，這些都需要重視，雖然醫院已推出用藥諮詢門診，但老年患者由於觀念的原因鮮少踏足，未來這些都可以得到解決。 「為了確保就診效率，我們建議患者就診前能提前準備好病曆本、既往檢查報告、化驗單以及詳細的用藥清單，方便專家團隊快速、全面評估。」王田龍特地提醒道。(本報記者 李晨琰)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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