1800多年前古人就用上7格餐盤了
2026-02-16 04:13 8,194次浏览在茂名信宜竹山社區衛生服務中心，「90後」醫生陳秋敏已默默耕耘近十年。從臨床醫學畢業生到肩負精神疾病防控重任，她的醫路始於家庭影響，卻因責任而堅守。走山路、訪患者、錄數據……在日復一日中詮釋「醫病更療心」的意義，為居民搭建起社區裡的守護網絡。 醫路始於家庭影響 信宜竹山社區衛生服務中心規模不算小，日常裡承擔整個社區的基礎衛生服務工作，居民有小病都來這看。身為信宜本地人，從廣州醫科大學臨床醫學專業畢業後，陳秋敏就回到了家鄉成為一名全科醫生。她從醫的理由也很簡單：「家裡有人讀醫，自己也就讀了。」 談起初為全科醫生的經歷，陳秋敏仍然歷歷在目：「有一晚值班，下午查房時還好好的病人突然陷入昏迷。」初出茅廬的她顧不上詢問什麼，與護士一邊緊急進行靜脈通道補液和心肺復甦，一邊與家屬溝通。經過那次的歷練，她也有了更深的感悟：「遇事千萬不能慌。」 《全國精神衛生工作規劃(2015—2020年)》提出，2020年，基層醫療衛生機構應普遍配備專職或兼職精神衛生防治人員。隨著國家加大對精神障礙疾病的關注，2018年，陳秋敏在茂名市第三人民醫院開始了長達一年的轉崗培訓，而後成為一名專職精神衛生防治醫生。 「最初肯定有一些擔心，因為不熟悉這個群體。」陳秋敏說，初次接觸這方面知識有些許緊張，因為與有精神障礙疾病的患者溝通存在挑戰，還需要留心可能會有的暴力行為。但如今，這位「90後」醫生有了不一樣的感悟，「他們也不想這樣，所以他們更需要我們。」 對病患情況瞭然於胸 陳秋敏所在的竹山社區，在管的精神障礙疾病患者有561人，他們的情況陳秋敏都瞭然於胸。 「目前社區內管理在冊的主要包括精神分裂症、癲癇所致精神障礙、精神發育遲滯伴發精神障礙、雙相情感障礙、分裂情感性障礙、偏執性精神病在內的6大病種。」陳秋敏提到，561個病人需要親自接觸，面訪、錄入情況。社衛中心每年也會進行體檢，按季度免費發放藥品，為有需要者注射長效針劑，同時還要開展講座，增進大家對於疾病的了解和認識，每個人摸查一遍，也就差不多可以開始新一季度的工作了。 「有沒有按時吃藥啊？最近吃飯睡覺規律嗎？」這一天，陳秋敏和同事一起來到附近一對患有精神分裂症的叔侄家中，陳秋敏用當地話和他們一邊聊家常，一邊量著血壓、問問近況，面對這位經常見面的醫生，患者的神情也放鬆下來，「他們打了長效針劑，目前控制得不錯。」 這對叔侄就住在社衛中心附近，步行只要十幾分鐘，但竹山社區面積大，不少地方還是山路，去一次不容易，花在路上的時間不少，加上溝通、協調、記錄的時間，更多時候是對技能與體力的雙重考驗。為了提高效率，陳秋敏和同事也會積極與當地村委會等組織溝通，讓細微的工作更好地深入每一戶有需要的家庭，「溝通、協調、勸說都是與精神障礙疾病防控工作一樣重要的環節。」 希望在預防中做更多 接受採訪時，陳秋敏的手機也在不斷地彈出消息，微信裡建立著大大小小的群聊，搭起隨時與患者、家屬溝通的橋梁。 一位小夥子令她印象深刻，「他20多歲，患有雙相情感障礙，在家挨罵後就會來找我傾訴。」從今天遇到了什麼事到心情如何，事無巨細，陳秋敏都給予巨大的耐心，呵護著這顆年輕的心。 一個患者的背後是一個家庭，因此，精防工作為一個家庭帶來的正面影響不言而喻，陳秋敏很希望未來能夠在前期的預防和識別中做更多：「早溝通早介入，很多情況都可以避免。」談及心願，她笑著說：「我希望未來可以在培訓中掌握更多經驗，讓居民不用有什麼事都去大醫院。」 羊城晚報記者 王沫依
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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