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新冠病毒感染强调综合治疗******

　　近期，一些治疗新冠的抗病毒药物受到高度关注。与病毒“交战”，真有所谓的“特效药”吗？静脉用丙种球蛋白突然成为“抢手货”，价格也随之猛涨，公众有必要储备吗？国家卫生健康委邀请相关领域的专家就此进行了解读。

　　“目前，新冠病毒感染的治疗仍然强调综合治疗，包括对症支持治疗、早期抗病毒治疗、早期氧疗、免疫治疗、抗凝治疗等，对于重要的脏器衰竭，如呼吸衰竭等，还要有呼吸支持治疗以及脏器功能的支持等。”北京大学第一医院感染科主任王贵强介绍，抗病毒治疗是综合治疗的一个重要组成部分，第十版诊疗方案中抗病毒治疗包括口服的小分子抗病毒药物。

　　“但病毒感染应该说没有特效药。有一些针对病毒的，比如能够抑制和干扰病毒复制的药物，可在病程早期使用。”北京市呼吸疾病研究所所长童朝晖介绍，有的药物要求5天以内使用，其实最有效的时间是2天以内。病毒刚进入人体、刚开始复制的时候使用药物干扰病毒的复制，能够减轻病毒的载量，进而减少对人体免疫系统的攻击，再加上自身的抵抗力，就能减少它向重型、危重型发展。

　　“小分子口服抗病毒药通过直接抑制病毒复制来清除或抑制病毒，减轻临床症状，缩短病程，降低重症风险，最终降低住院和死亡的风险。它的特点是口服，比较方便，在医院、社区、诊所、门诊都可以使用。”王贵强建议，老年人、有基础病的、没有打疫苗的等重症高风险人群应优先使用，降低重症风险，一般人群感染后使用价值并不大。

　　童朝晖提醒：“如果病程超过5天，已经进展为重症甚至危重症的时候，这些抗病毒药是没有效果的。”

　　抗病毒药物使用不当会出现哪些风险？王贵强说，抗病毒药物都有一定副作用，也有药物之间相互作用。

　　“像服用他汀类药物时就不能同时使用奈玛特韦这类药物，否则就会出现药物之间相互作用。有些肝肾功能严重损害的病人，有时候要调整剂量，甚至不能使用，所以一定要在医生指导下来使用这类抗病毒药。”王贵强说。

　　“有的群众一听‘特效药’，就给老人备点放在家里，老人就直接使用了，如果没有阅读说明书，风险更高。”童朝晖建议，服用药物必须认真阅读说明书，或是在专业医师的指导下使用。

　　近日，静脉用丙种球蛋白也引发不少网友求购。对此，王贵强介绍，静脉用丙种球蛋白能够减少炎症反应，但只建议在治疗重症病人时使用，“基本都是进入ICU的病人才需要使用，而且要在出现炎症因子风暴等特定情况下使用才有效果，不适合在家里使用，也没有预防新冠感染的作用，因此不建议在家里储备”。（记者 崔兴毅）

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）