探访医院重症监护病房：超常规满负荷飞速运转******
六七个护士齐心协力，将患者平托至病床，更换病号服、监测生命体征、填写患者信息……又是一番忙碌。 韦亮 摄
(新春走基层)探访医院重症监护病房：超常规满负荷飞速运转
中新网太原1月11日电 题：探访医院重症监护病房：超常规满负荷飞速运转
中新网记者 范丽芳
“你赶快派人把重症的床推回来，这边有重症患者等着用呢，特殊时期，咱们不能走常规交接。”山西白求恩医院重症医学科(ICU)护士长武文静语气焦急，挂了电话后，又叮嘱专人尽快和科室完成病床交接，“现在的工作数以秒计，说话有点急，大家也都理解。”
近日，记者探访山西白求恩医院ICU病房。伴随着医疗设备发出的此起彼伏的“滴滴滴滴”，多数患者在呼吸机的辅助下呼吸，病房里偶有剧烈而艰难的咳嗽声响起；医护人员或步履匆忙穿梭在病区，备药、整理器械，或守在患者床旁，检查生命体征、调整呼吸机参数、调整补液速度，为患者翻身、排痰……
作为省内最早开放、全面收治新冠病毒感染患者的医院之一，山西白求恩医院提供的数据显示，2022年12月7日以来，该院急诊及发热门诊接诊近9000人次，全院入院人数累计近6000人次。当前，医院正面临日均400至500名急诊感染患者就诊，其中不少属于重症。
“我们已经把ICU床位从30张扩至54张，除了医疗设备，医院还增派6名医生、60名护士来支援。”该院ICU主任武卫东介绍，该科室患者平均年龄在80岁以上且合并症较多，平均住院日较长。
医护人员正在救治重症患者。 韦亮 摄
也因为此，ICU护士长武文静看到在转运床上等待病床的患者，不由得焦急万分、语速加快，“冒着得罪人的风险”也得将病床尽快“催”回来，“为争分夺秒救治患者，我们每个人、每个环节必须超常规满负荷飞速运转。”
记者离开ICU病房时，保洁人员已将被送回的病床进行清洁消杀，六七个护士齐心协力，将患者平托至病床，更换病号服、监测生命体征、填写患者信息……又是一番忙碌。
作为迎战重症高峰的第一道关口，急诊科更早感受到扑面而来的接诊压力。
山西白求恩医院急诊内科副主任刘宏轩介绍，起初接诊的患者多是发烧、咳嗽、气喘等症状，“这几天，从各市、县等基层转来的重症患者明显增多”。
为缓解急诊科压力，医院将急诊内科和急诊外科床位合并，扩增固定床位；将发热门诊留观床位和感染病科床位作为急诊机动床位；在急诊原有基础上，全院随时调拨支援；医务部、护理部成立专班驻扎急诊，24小时排班值班。
疫情“大考”仍在继续。武卫东、武文静、刘宏轩等临床一线的医护人员开始思考，未来，如何加强人才储备、制定诸如患者猛增等突发状况的应急预案、优化对重症患者个性化和精细化管理、强化各科室院感培训等。(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)
