12月20日,患者在湖南省长沙市开福区望麓园街道社区卫生服务中心发热诊疗站取药。 新华社记者 陈振海 摄
家住附近的新冠患者刘先生,虽然高烧已退,但咳嗽依然严重,今天特地过来询问康复方案,在医护人员的指导下,他陆续经过测温、问诊、开方、购药、支付等环节,整个就诊过程不到15分钟。“医院的发热门诊人多且杂,在这里不扎堆、不聚集,流程简单,离家又近,非常方便。”刘先生说。
12月20日,医务人员在湖南省长沙市开福区望麓园街道社区卫生服务中心发热诊疗站给患者配药。 新华社记者 陈振海 摄
“近期社会面感染人数增多,居民看病购药需求增大,我们把原有闲置的核酸采样屋改造成发热诊疗站,设置在人流量大、显眼且通风较好的场所。”望麓园街道社区卫生服务中心书记徐立向记者介绍,发热诊疗站主要满足附近社区轻中度发热患者的基础诊疗和购药需求,并分流卫生服务中心的就诊压力,目前每天接诊人数在70人左右。
药品零差价供应 让百姓安心
12月20日上午9点,杭州市萧山区南江公园附近,由核酸采样屋升级改造的发热诊疗站正式运营,站内设一名全科医生、一名护士。住在附近的徐先生谈起自己的就诊体验说:“很快、很方便,医生看诊、配药、结算不到10分钟就搞定了,而且还配到了药店很难买到的感冒、退烧药。”徐先生说,希望这样的便民服务点能多设置一些,可以大大缓解居民就医用药焦虑。
直到中午12点半,现场医生王丹莉完成半天的工作。她介绍,今天来就诊的大部分是新冠轻症患者,站内准备了50多种常用的感冒、化痰、咳嗽药品,大家对社区卫生服务中心提供的服务很认可。
萧山区卫生健康局科教信息科副科长鲁建锋表示,诊疗站都是“一站式”服务,挂号、就诊、开方、支付、取药都可以在站内完成,同时还能实现医保结算,站内药品也是零差价供应。
鲁建锋介绍,在诊疗站正式改造完成前,也曾面临不少问题和困难,如医保结算不能随意增设点、基层医疗机构药物和人员短缺、群众多样化的就诊需求难以顾全等。后来通过部门协调、调剂人手和药品资源、有序引导有复杂病症的居民到社区医院或者上级医疗机构就诊等方式逐个化解。接下来会根据居民的需求,逐步调整人员配置、药品储备。
整合医疗资源 让百姓放心
为方便发热患者在家门口就医,深圳市宝安区新安街道将部分停用的核酸采样屋改造为发热门诊。发热门诊内设备齐全,配有医保刷卡机、制氧机等,社区健康服务中心的全科医生轮流坐诊。
宝安区卫生健康局相关负责人韩静介绍,原有的核酸采样屋经过简单的布置,贴上标识标牌、加装工作电脑、紫外线消毒灯、配置药品等就“变身”发热诊疗站。“这是我们主动延伸医疗服务的创新举措,整合现有的医疗资源,在居民家门口高效便捷地处理发热患者的就医需求。如果患者症状较重或有突发意外情况,我们的医生也会评估后转诊到上级医院,让患者放心就诊。”
同时,发热诊疗室的改造设立也为轻症患者居家治疗“保驾护航”。宝安区依托161个社康发热诊室,利用网格化管理,由社区书记牵头,联合7万多名网格员、楼栋长、企业园区负责人等组成健康顾问团队,一起为大家服务。
“我们编制了全市首个智能化的‘安心居家明白卡’,市民通过扫码即可实现社区健康顾问服务热线、社康中心咨询电话、互联网医院二维码以及社康中心发热诊室一键导航,同时,我们还开通了24小时医疗救助热线,后台有专业的医务人员解答大家的疑问。”韩静说。(记者刘梓桐、谢奔、黄筱、李晓玲)
报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******
光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。
论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。
记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。
报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。
“在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。
针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。
具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。
中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)