图为医护人员帮助患者进行雾化治疗。 张鹏飞 摄
“急诊严格执行分级诊疗,经接诊医护评估后,病情危重、生命体征不稳定的患者第一时间送入抢救室开展相应治疗,生命体征相对平稳的患者会在医护人员的引导下排队候诊。”8日,内蒙古医科大学附属医院急诊科副主任牛君义说。
作为内蒙古最早建立的综合性医院之一,内蒙古医科大学附属医院为应对就诊高峰,缓解患者就医压力,采取分级分类诊疗,通过扩容发热门诊和急诊数量的方式,进一步提高救治效率。
“在急诊收治患者过程中,我们首先成立了急诊重症病房,目前重症病房设有大约120张床位,对符合住院条件的重症病人及时收治。”内蒙古医科大学附属医院院长赵海平说,对于亚重症病房,包括呼吸科、神经外科、神经内科、儿科等专业设有近100张床位,满足亚重症患者的救治需求。
与此同时,该院还设置转换ICU病房,床位约120张,“如果仍不能满足患者救治需求,医院会开通储备床位。”赵海平说,在人员配置方面,医院组建了以ICU为主的医疗团队,辐射到各个专科病区。
图为放射科医生为患者进行肺部CT检查。 张鹏飞 摄赵海平说,针对急诊重症病人人数增加的情况,该院启动了“清零行动”,按照国家卫健委、国家疫情防控指挥部的要求,及时将急诊留观的患者收治入院,以保障急诊救治能力,确保广大患者得到及时诊疗。
“上臂向上举,呼气、吸气……”连日来,这样的话语,呼和浩特市妇幼保健院放射科主任吴杰每天会重复上百遍。
作为临床医生诊断的“火眼金睛”,放射科的医技人员不得不24小时在岗。“为了让患者在最短时间内可以进行检查,拿到结果,我们都提前到岗,中午放弃休息时间,每天加班加点工作。”吴杰说。
呼和浩特市妇幼保健院医务科主任贾淑婧告诉记者,针对近期患者的增多,该院加强全院医护新型冠状病毒感染医疗救治培训,同时通过制定患者相关处置预案、增设重症病房、整合医疗资源、救治队伍储备、优化急危重症患者救治流程等多项措施,最大限度释放医院的救治潜能,着力保健康、防重症、降低病死率。
图为患者有序就诊。 高俊维 摄“发完烧之后,咳嗽了好几天,今天过来拍个片。”回民区居民武瑞平已经年逾耄耋,前段时间感染新型冠状病毒后,持续不断咳嗽,随即来到回民区防治医院进行肺部CT检测。
连日来,针对老年人感染新冠病毒之后,容易引发基础疾病从而加重病情的情况,呼和浩特市回民区防治医院为辖区老人开展了免费的肺部CT检测筛查。
“筛查后,我们会根据每一位患者的结果,提出一些中西医结合的治疗方案,患者可以自行选择治疗方式和治疗地点。”呼和浩特市回民区防治医院院长高俊维表示,每天8点半到18点,医院会给80周岁以上老人免费做肺部CT筛查,会一直持续到春节前。
记者了解到,为充分满足发热患者的就医需求,内蒙古多家医院还开通了在线问诊通道,提供健康评估、居家健康指导、心理疏导、药品配送等服务。(完)
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛,12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行,中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题,发表主旨演讲建言献策,并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为,大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练,难以开发出具有可解释性的算法框架,深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外,由于数据可以带来巨大的规模效应,当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中,因此,未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性,需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题,使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出,由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性,导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战,因此,需要加强人工智能基础研究工作,这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前,理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面,理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型,加强对大脑思维机理的理解,建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验,建立全球性的人工智能研究数据库,形成全球共享的研究社区。另一方面,构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上,建议建立类似于自由协作式的知识库,通过全民民众参与,推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示,由于深度学习等算法存在不可解释性,导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法,开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术,以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台,赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导,并需要政策法规对数据使用的正确规范,充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合,推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为,当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段,至2030年,中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看,中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈,当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势,而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看,人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求,鼓励各种可能的强人工智能探索,“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图;在安全问题层面,强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性,人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护,重视探索人工智能伦理问题,并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示,AI已经应用于生活和工作的方方面面,目前甚至在法律上也具有一定的应用,比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑,包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”,应该打开“黑箱”,探究和理解其中的具体内容和因果关系,我们一定要做可解释性的AI。同时,他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点,作为新兴领域,还需要向其他领域学习,从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出,“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择,又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网,智联网可以赋能绿色计算,助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节:首先,由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次,多参数全链系统配置优化。最后,通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架,该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统,应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院承办,国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天,设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |