北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
以前只聽說過幼升小、小升初、初升高銜接班,沒想到考上大學了也要上高中大學銜接班,這樣的「提前起跑」究竟有無必要?(8月11日《南京日報》) 高考結束後的暑假,本應是學子們卸下重擔、調整身心的寶貴時光。然而,近年來「高大銜接班」悄然興起,不少準大學生還未踏入大學校門,就已提前投身高等數學、大學英語等課程的學習。這種所謂的「提前起跑」教育,看似未雨綢繆,實則違背教育規律,不僅無助於真正提升學習能力,反而可能適得其反,純屬畫蛇添足。 從學習規律來看,「高大銜接班」的教學效果堪憂。高中與大學的知識體系、教學方法存在顯著差異,大學教育的核心是培養獨立思考和自主學習能力,而不是讓學生在假期裡繼續被動接受填鴨式教學。脫離了大學課堂的系統鋪墊和學術氛圍,僅憑短期突擊很難真正掌握知識精髓。更值得警惕的是,這種囫圇吞棗的學習可能會讓學生形成錯誤的認知,反而為大學學習埋下隱患。 深究「高大銜接班」盛行的根源,不難發現,其背後是教育焦慮的延續和商業利益的驅動。從幼升小到初升高,銜接班的影子無處不在,這種依靠搶跑提高學習成績的應試焦慮,在高考後自然延伸到「高大銜接」階段。商家正是抓住了家長和學生「怕落後」的心理,將正常的教育過度包裝成「生死攸關的起跑線」,進一步加劇了家長和學生的恐慌心理,從中牟取暴利。 事實上,大學有著完善的新生培養體系,多數高校會通過入學教育、基礎課程分層教學等方式幫助學生平穩過渡,完全無須依賴校外銜接班。家長和學生更應明白,人生本無起跑線,而人生的高度從不只看起跑速度,更在于堅持——培養終身學習的能力和保持對知識的渴望,而非被教育、考研、就業等焦慮裹挾著盲目超前。 教育是一場馬拉松,而非百米衝刺。與其讓準大學生在暑假裡為意義不明的銜接班焦慮奔波,不如讓他們多一些時間廣泛閱讀、培養興趣、鍛鍊身體等,還可以學習一些實用技能,如駕駛、烹飪、社交等能力,這或許比提前學幾章高數更有意義。(江德斌)
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