中新健康丨中疾控專家：加強部門間合作，將體重管理融入各項政策
2026-03-12 00:38 6,571次浏览杭州8月13日電(張煜歡)近年來，前列腺癌在中國男性中發病率持續上升，成為嚴重威脅男性群體生存質量和身心健康的重要疾病之一。浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院副院長丁國慶在接受採訪時表示，其防控工作不僅要關注早期篩查，更要重視從診斷、治療到康復各階段的科學銜接，實現「早篩查、早幹預、全周期管理」。 當前，前列腺癌發病形勢嚴峻。據《2024浙江省腫瘤登記年報》顯示，該省的前列腺癌發病率位列所有癌種的第四位，男性癌腫第三位，且是2024年增長最快的惡性腫瘤。當前，前列腺癌已成為威脅我國男性健康的主要惡性腫瘤之一。 專家指出，前列腺癌早期症狀極具隱匿性，早期發現是改善預後的關鍵，血清PSA檢測則是最便捷有效的初篩手段。其建議，50歲以上男性應每年進行一次PSA檢測；有前列腺癌家族史或攜帶BRCA1/2等基因突變者，篩查年齡應提前至45歲或更早。 專家在門診中。受訪者供圖 「前列腺癌早期檢查主要有幾個方式，第一個是體檢，肛門指診不單單是針對前列腺癌，對直腸腫瘤也可以進行篩查；第二個是腫瘤標記物PSA(前列腺特異性抗原)，第三個就是B超、磁共振等影像學檢查，」丁國慶表示，「其中最有價值的是多參數磁共振，對前列腺癌的敏感度比較高。當然，確診前列腺癌需要穿刺活檢。」 在專家看來，前列腺癌的治療應分階段施策，需根據具體病情與身體狀況制定個體化方案。如局限性前列腺癌，以根治性手術或放療為主。近年來，隨著外科手術機器人的逐步應用，機器人輔助腹腔鏡手術在前列腺術後尿控恢復和性功能保護方面更具優勢。高齡，合併基礎病、無法耐受麻醉手術者，腫瘤晚期、多發轉移者，可選擇藥物治療。 談及前列腺癌的藥物治療，丁國慶強調：「近幾年治療前列腺癌的新藥越來越多，我們更關注四方面，一是療效確切，二是副作用小，三是服用方便，患者依從性高，四是配伍禁忌少，可與老年病人常用的糖尿病、高血壓、氣管炎等藥物一起服用。」臨床研究顯示，多數晚期前列腺癌患者能在有效治療中獲得長期生存，且生活質量得到保障。 專家建議，未來可通過將PSA檢測納入常規體檢、推廣規範化治療方案、完善康復支持體系等形式，提升患者生存質量和生存期。在多學科合作、科技創新與社會支持的共同推動下，前列腺癌防治將迎來更多突破，讓更多男性擁有健康未來。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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