新冠感染高峰后，基层诊疗如何补短板 ？******

　　新闻1+1丨新冠感染高峰后 基层诊疗如何补短板 ？

　　新冠病毒感染高峰已过 ，但相关诊疗，尤其是基层医疗机构 、农村地区医疗机构提升救治能力 的工作并没有结束 ，如何提升基层诊疗和服务能力？ 今晚《新闻1+1》邀请国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长吴浩，共同关注 ：感染高峰后 ，基层诊疗如何补短板 ？

　　提高基层诊疗能力，如何实现早转诊？

　　国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长 吴浩 ：首先我们要实现早发现 ，用好配置 的一些设备。其次 ，练好自己的本领，就 是能够早识别一些有重症倾向的患者，能够早期给予干预和治疗 ，减少重症。第三 ，我们在《新型冠状病毒感染基层诊疗和服务指南(第一版)》里面特别强调的一些指标 是早期预警 ，能够迅速 的和畅通地把他转诊上去。第四 ，要根据医联体和包片原则进行一个绿色通道，甚至在有些地方可能流行或者说流行比较大的情况下 ，关口要进一步前移，要选派一些有经验 的上级医院 的医生 ，直接派驻到乡镇去驻点 ，确保重症病人能够转得出去转得快。

　　提高基层诊疗能力 ，对基层医疗人员的培训重点 是什么 ？他们 的需求是什么 ？

　　国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长 吴浩 ：在培训过程中 ，很多基层医疗工作人员在问 的问题 是抗生素如何使用 、小分子药物如何使用、激素药物如何使用 、恢复期 的怎么去处置、如何去识别和分析危重症 ，这 是最主要 的需求。同时基于这些需求，我们在《新型冠状病毒感染基层诊疗和服务指南(第一版)》 的培训中安排了答和问 ，这里的专家都是具有丰富的实战经验、在临床救治过病人 的专家去回答和问询 ，去解决我们基层所要关注 的一些问题。

　　春节期间农村重新热闹起来，有哪些防疫提醒？

　　国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长 吴浩 ：①如果还没有阳 的人要回到农村之前 ，我觉得他需要自己做抗原或者 是核酸检测 ，确保不把感染的风险带回家。②要加强自己在旅途中 的防护 。③刚刚阳康的一些民众回到农村走亲访友，要注意好自己 的生活节律 ，尽量让自己恢复得更好一点。(央视新闻客户端)

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。