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“阳康”后不适如何缓解?官方详解第十版诊疗方案******

  中新网北京1月10日电(韦香惠)9日,国务院联防联控机制就第十版诊疗方案有关情况举行发布会。国家卫生健康委新闻发言人、宣传司副司长米锋表示,医疗救治是新冠疫情防控工作的当务之急,做好诊疗关口前移和重症患者救治是重要着力点。

上海社区卫生服务中心持续扩容增能 殷立勤 摄

  新版诊疗方案进一步丰富诊断和治疗手段

  国家卫生健康委医疗应急司司长郭燕红介绍,在诊断标准上,将新冠病毒的抗原检测阳性纳入了诊断标准,主要考虑是抗原检测对病毒载量高的感染者有非常好的检测灵敏度,特别是随着抗原检测技术不断优化和成熟,因此新冠病毒感染者特别是病毒载量高的感染者检出率比较高。同时,抗原检测非常方便,简单易行,方便感染者在家里进行自测。

  在临床救治方面,国家卫健委充分借鉴三年来取得的宝贵经验,一是加强关口前移;二是进一步规范重症救治;三是坚持中西医结合;四是进一步强化新冠病毒感染与基础疾病共治理念。

医护人员为市民进行氧饱和度检测。 殷立勤 摄

  临床分型为何取消普通型,增加中型

  郭燕红解释,中型定义是持续高热大于3天,在静息状态下吸空气的指氧饱和度要大于93%,影像学可见特征性的新冠病毒感染肺炎表现,但是它比重型,也就是氧饱和度小于93%的程度要轻,这类病例归类于中型。

  她表示,第十版诊疗方案的调整是根据感染者病情的严重程度,分为轻型、中型、重型和危重型,更加符合临床实际。临床分型调整以后,也更加有利于医务人员对患者的病情进行综合研判,并给予综合的治疗措施。

医护人员在CT扫描室帮助市民进行拍片。 殷立勤 摄

  高危人群为何由60岁以上调为65岁以上

  第十版诊疗方案中的重型和危重型高危人群的判定标准,年龄从第九版的大于60岁改成了大于65岁。

  对此,北京大学第一医院感染疾病科主任王贵强解释,关于这次微调,在临床实践中,确实发现65岁以上的患有基础病、尤其没有打疫苗的人群重症化和危重症比例更高,目前临床上也发现了这样的现象,所以这次诊疗方案进行了微调。

  “不管60岁还是65岁,我们都要强调伴有基础病的、没有打疫苗的更需要关注。”王贵强表示,希望在临床实践中将这些高风险人群纳入管理,早期干预和观察,发现问题及时转送上级医院进行进一步救治,最大限度降低重症和死亡的风险。

村卫生员在卫生室准备中药与县乡医务人员及村干上门开展巡诊服务。 吴德军 摄

  针对“阳康”后不适,提出三种治疗方案

  首都医科大学附属北京中医医院院长刘清泉提到,每一位患者都十分关注“阳康”后的不适,第十版方案根据奥密克戎变异株的临床特征提出了三个状态的治疗方案。

  他介绍,一是针对乏力伴有脾胃功能虚弱,提供了经典名方六君子汤治疗;二是针对乏力伴易出汗,心慌胸闷等不适,推荐了沙参麦门冬汤、竹叶石膏汤等经典名方;三是针对目前最常见的咳嗽痰少等不适,方案推荐了射干麻黄汤。

  刘清泉表示,第十版方案非常关注核酸、抗原转阴后的诸多不适,尤其是更加适用于奥密克戎变异株感染转阴后的康复治疗。(完)

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    人工智能,如何妙笔“生”画******

      核心阅读

      输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。

      不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

      一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

      从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

      人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

      设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

      今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

      具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

      扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

      “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

      扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

      众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

      汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

      随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

      大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

      不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

      但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

      防范潜在风险,守住法律和伦理底线

      人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

      在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

      不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

      “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

      不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

      不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

      记者 喻思南

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