浙江丽水:擦亮健康底色,以数字化改革提升服务力******
时值严冬,呼吸道疾病感染进入高发期。在浙江省丽水市莲都区大港头镇官岭村,山区村民足不出村,即可在家门口的“流动发热门诊”就诊取药。
近日,2022年度全国爱国卫生运动大会在北京举行。在大会的健康城市主题分会上,丽水市副市长卢彩柳作“倡导文明健康助力健康城市建设”典型经验分享时介绍,丽水打造的“智慧流动医院”,实现了758个未设医疗机构的偏远行政村全覆盖。
早在2018年,丽水市创新建立了“流动医院”巡回诊疗山区模式,此后运用数字化技术加以升级改造。近期,当地基于46辆“智慧流动医院”巡回诊疗车(以下简称“智慧流动医院”),按需开设“流动发热门诊”。
地处浙南山区的丽水,生态环境状况指数连续18年位居浙江省首位。记者了解到,丽水市已连续两年获评全国健康城市建设样板市,除了良好的生态环境,以数字化改革提升服务水平,是当地建设“健康丽水”的重要手段。
经过升级改造的“智慧流动医院”,除了可进行常规的血压、血糖检查,还能实现心电图、尿检、B超等项目。尤为关键的是,智慧车载系统配备5G网络,通过打通医保系统,安装移动结算系统,在车内就可以实现医保刷卡结算,挂号收费、就医、检查、取药、医保报销、家庭医生签约、公共卫生服务等并网运行,让山区群众在家门口就能享受到县级医院的门诊服务。
新冠肺炎疫情防控期间,“智慧流动医院”曾数次驶入封控区,保障隔离群众看病买药需求。如2022年3月至4月,丽水莲都区岩泉街道蔚蓝水岸小区相关区域被划定疫情防控“三区”,莲都区当即协调“智慧流动医院”定期驻点开诊。
彼时,群众通过“浙里办”平台的“智慧流动医院”服务端,进入“需求反馈”界面,提出就医需求,区域基层医疗机构就能在“丽水市智慧流动医院管理监测平台”收到群众信息,提前安排出诊医生,为群众提供“点单式”服务,按需备好检查设备、药品、医疗物资等。
2022年7月,丽水市卫健委打造的“救在丽水”应用,在“浙里办”平台正式上线,通过构建多跨协同、高效便捷的山区医疗急救服务模式,进一步畅通山区群众“就医通道”。
记者了解到,该应用整合了丽水全市233家医疗机构、127辆院前急救车、46个流动医院、524台AED等资源,打通卫健、公安、医保等8个部门数据壁垒,集成双向定位、上车即入院等19个信息模块和1121个数据项目。
据介绍,“救在丽水”通过构建“身边救”“同步救”“精准救”“全域救”“全程救”5个场景,将原先急救流程中4个线下人工环节整合为线上一体化流程,将原来车上只能做体征监测模式提升为同步会诊模式,救治成功率从96%提升至98%,院前心肺复苏成功率从1.12%提升至2.26%。
2022年以来,“救在丽水”已参与执行急救任务45614次,促使全市急救服务半径从32公里缩小至19公里、平均急救反应时间从34分钟减少至18分钟,被评为浙江省数字社会系统2022年度“最佳应用”。
丽水市爱卫办相关负责人介绍,近年来,丽水实施健康优先发展战略,创新健康城市综合管理智慧化监管模式,依托“花园云”城市大脑,建成了健康城市管理体系,打通共享卫生健康、市场监管、行政执法、建设等部门数据,推动城市管理、食品安全、卫生监督等重点领域数字化智慧监管。
该负责人表示,接下来,丽水将进一步贯彻“将健康融入所有政策”“人民共建共享”的工作方针,将爱国卫生运动与传染病、慢性病防控等紧密结合,全面改善人居环境,坚持数字化改革,全力构建丽水山区医疗模式,为群众提供更普惠的医疗服务。(洪恒飞 赖英映 科技日报记者 江耘)
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)