温州医科大学附属第一医院为健康保驾护航******
1月9日上午9时，温州医科大学附属第一医院内一位67岁老人昏迷后口吐白沫。伴随着一声声沙哑的“让一让，请让一让！”担架上的老人被推入急诊抢救室。抢救室拥挤到医生也快无处下脚的地步，没有空床，医护人员只能就地抢救……这样的急救画面时刻都在发生，抢救室内的床位已经满员，作为战时抢救后备区域的急诊大厅也躺满了人，内科急门诊诊室由原来的2个增加到8个，但每天依然是黑压压的一片人头在排队。
“我在新疆已经阳过了，非常时期，可以尽一份力。”还在援疆服务期的消化内科副主任黄庆科刚结束2个月的方舱工作，根据上级指令回温州休假的他，主动报名返院支援，连续多天在急门诊连轴转。“1月4日，急诊总人数1900余人，其中急危重症患者约130人；全院住院患者4200人，床位全满……”急诊科副主任（主持）洪广亮介绍，最近急诊抢救入院人数是平时的近3倍，其中急危重症数量较平常增加尤为明显，且大多是有基础疾病伴发低氧血症的老年人。在公园路院区急诊科，整个急诊大厅都躺满了人，急诊一楼后门CT室门口都是加床。
连日来，为使患者得到及时有效的救治，温州医科大学附属第一医院“全院启动方舱模式”收治新冠病毒感染患者，储备应急支援队伍，抽调医务人员支援发热门诊、急诊及重症隔离病区，职能处室负责人驻点急诊抢救室、发热门诊、参与临床查房，协助患者分流、调配床位……
“好在最近几天医院出了很多新政策，医务处的几位负责人每天在两个院区的急诊科协调，滞留人数降下来了，医疗救治秩序也更加高效了。”负责公园路院区急诊运行的急诊科副主任吴斌介绍说，根据阶段性患者实际就诊需求的变化，动态优化政策发挥了重要作用。前段时间公园路院区急诊内科诊室排长队，就增设发热门诊和机动班，向各科室抽调有抗疫经验的医护人员支援发热门诊，加快患者分流，提高了诊疗效率；近几日抢救室接诊的高龄老人、基础疾病患者数量较多，医院则安排各科室支援急诊，按指标认领病人，滞留人员大大减少。
说起坚持在急救一线的医护人员，急诊400病区护士长李心群和410副护士长何春雷有些哽咽：“工作量翻了好几倍，不少同事感染后还未痊愈，有的夜班护士还在发烧，但大家都是做急诊的，都知道现在的困难，好多人二十来天几乎没休息过，大伙儿都说自己随时能顶上，一定会扛过去的。”
“所有床位迅速收满，这里就如临时的‘战地医院’，每个医护人员都绷紧了神经竭尽全力救治患者。”1月9日早上8时，在6号楼重症救治病区，ICU副主任王晓蓉、徐红蕾与经培训的内外科支援人员组成诊疗小组正在紧张的查房中。收治在重症病区的患者大都是患有基础疾病合并新冠病毒感染的老年人，病情变化快，医护人员时刻承担着巨大的体能消耗与心理压力，半夜接到“抢救电话”赶回病区支援是常态，很多时候结束抢救后，因放心不下患者，医护人员就在办公室简单打个盹，再投入新一天的工作。
“全院护理人员随时投入医院救治工作，特殊时期有太多‘轻伤不下火线’的例子，让我们又心疼又为他们全力拼搏的精神感动。”护理部主任孙彩霞说。重症医学科副主任医师马继红，第一时间进入增开的重症病房，连续半个月无休，为争取生命抢时间。“人手不足时，白班夜班连着上，医院给的5天隔离假一天也用不上。”
俯卧位通气治疗有利于肺炎患者血氧值的提升，对于救治工作尤为关键，收治在重症救治病区的患者往往是缺乏自主性的高龄老人，自身无意识使不上力，常常需要4、5名医护人员一起协助。每天上午下午各两次翻身俯卧，一轮下来，医护人员脸上身上早已被汗水浸透。“虽然工作量大幅增加，但看到患者呼吸逐渐顺畅，也给了我们许多救治的信心。”说话间，重症监护室护士长张其霞又匆匆投入了紧张的工作。
时值深冬，“老慢支”、肺心病、肺气肿等疾病高发，呼吸与危重症医学科全科出动，每日仅系统中收到的会诊申请都在150人左右，床位一扩就满，通宵夜值成为日常。担任呼吸与危重症医学科住院总的主治医师陈超蕾每日奔波在会诊和协调呼吸科床位的路上，几乎每天都深夜或凌晨才完成会诊记录。在排床时，她也会主动和急诊分流的医师申请，将更加危急的病患排到呼吸科病区，以缓解其他专科病区的压力。
为应对庞大的发热患者就诊人次，温州医科大学附属第一医院发热门诊诊室从3个增至7个，由原本感染内科固定配员变为感染内科带头，其他内外科医师增援。发热高峰时期，前去支援的医护人员纷纷因频繁接诊新冠感染患者而发烧，发热门诊组长、感染内科医师陈瑞聪说，“我们都不忍心请假，因为不是我强撑着在干，就是我的兄弟替我顶着。”
本轮疫情初起时，372名各专科的规培研究生与外院规培学员第一时间选择留下，他们大部分人也感染了新冠病毒，面对巨大的救治压力，年轻的他们休息一两天就回到工作岗位。重症高峰到来，又有300余名研究生返院加入到全院医疗救治队伍。
据悉，温州医科大学附属第一医院组建了500人重症、急诊后备队，360人重症护理队，500人发热门诊后备队，所有人员都经过重症、急诊轮岗，技术过硬，实行车轮战，轮番上阵。（光明日报全媒体见习记者刘习记者陆健）
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)
