出具核酸检测结果慢北京两家第三方医学检验机构被约谈

中新网7月8日电 据北京市卫健委网站消息,8日上午,北京市新型冠状病毒肺炎疫情防控工作领导小组检疫检测组副组长、北京市卫生健康委副主任张华约谈北京谱尼医学检验所、北京博奥医学检验所负责人,通报网民反映的出具核酸检测结果慢、超有效期等问题,要求立即整改。

两家检验机构对网民反映的问题均“照单全收”,并深刻认识到工作初期在检测能力、信息化水平和解决群众诉求等方面准备不充分,工作被动,造成反馈时间超过24小时、检测结果上传不及时等问题,影响群众及时获取检测结果,给群众工作和生活造成不便。

吴凡也表示,应对传染病,“快”很重要,否则会造成大量的传播,利用人工智能大数据的溯源,可以快速界定感染者,及时管理,在人群和感染者之间竖起一道“防护墙”。她介绍,每家医院发现传染病例后,诊断的是单个病人,如果没有大数据的智能分析、动态感知,A医院报一个(病例),B医院报一个,两个病例之间无法进行关联,有了人工智能大数据之后,不仅可以了解不同地方散在病例是否存在关联性,还可以通过大数据对病例发生的时间、环境等进行深入分析。

人工智能竖起“防护墙”

台媒表示,汉唐、帆宣有望再度打入台积电建厂供应链。汉唐目前已经是台积电5nm厂的无尘室工程系统供应厂商;帆宣则为自动化系统供应商。

两家检测机构负责人表示,一定深刻反思,加强整改,严格按照北京疫情防控领导小组检疫检测组和市卫生健康委有关工作要求,认真做好检验检测服务。

中国科学技术部今年5月对外发布的内容显示,中国积极关注以大数据为基础的人工智能、类脑研究的人工智能这两条技术路线。具体措施包括:布局建设一批新一代人工智能开放创新平台(已建设15个创新平台,主要包括基础软硬件、智能医疗、智能供应链和智能城市治理等);设立一批新一代人工智能创新发展试验区(已支持北京、上海等地建设11个试验区)等。(完)

李兰娟表示,在这次疫情中,人工智能、大数据对遏制疫情扩散、进行疫情研判发挥了非常重要的作用。比如,当出现感染者,通过科技手段,很快就能追踪人员的流动情况,发现接触者,进行隔离,控制传染源。她表示,疫情期间,大家开展了远程会诊、远程咨询等工作,这些互联网医疗模式对于今后的医疗改革也将起到非常重要的推动作用。

在约谈中,北京市要求检验机构,一是要提高检验效率,对愿检尽检人员确保24小时、对医院就诊和住院人员力争12小时完成检测,及时向检测组织方和居民出具检测报告,及时将检测结果信息推送到本机构官方APP、微信客户端及北京健康宝等平台,供受检者查询和下载打印;二是落实接诉即办,加强电话咨询服务,对群众反映的查询不到检测结果等问题,24小时内予以解决。出现推诿扯皮等问题,一律约谈曝光,情节严重反复不改的暂停检验资质。三是要保障质量安全。严格落实检验技术规范和要求,加强实验室管理,规范处置医疗废物和垃圾,确保检测结果准确和实验室生物安全。

2020世界人工智能大会云端峰会之健康云峰会,吴凡与张文宏对话。主办方 供图

今年早些时候,台积电宣布有意投资120亿美元在美国建厂,汉唐、帆宣等等也表示将跟进。

Fab 18厂第四期至第六期是未来3nm生产基地。在南科Fab14会再兴建P8厂做为特殊制程晶圆厂,并会在同一厂区内兴建先进封装技术生产基地。

台积电竹科厂区正在建拥有两座研发晶圆厂的研发中心,其中R1研发晶圆厂预计2021年完工,会做为2nm及更先进制程的研发基地。同时,台积电正在积极协商取得竹科宝山用地,预计会在当地兴建2nm超大型晶圆厂。

“人不能什么事都不做,全让机器做,这不是什么好事。所以,大数据将来的发展,我个人认为一定要精准,哪些东西能给我们做增量,(人工智能)不是取代我们,取代毫无意义”,张文宏在会上说。在他看来,人类要充分地利用技术,但不能迷信技术。

“在人工智能方面,机器有学习功能,你要不断给它喂‘料’,这个‘料’就是数据,它自己可以变得越来越聪明”,吴凡说。

从6月下旬起,北京市已针对群众反映的检测结果反馈不及时、查询获取不方便等问题,印发了《关于进一步做好核酸检测结果反馈和报告查询工作的通知》,围绕核酸检测“结果按时反馈、报告及时可取”,督促检测机构加强管理,规范服务,全力做好“应检尽检”和“愿检尽检”工作。

“出色的防控背后是医务人员的奉献,更重要的是科技支撑。”吴凡说。她表示,在疫情防控过程中,措施一定要走在疫情之前,而这靠的就是人工智能大数据加上专家。

吴凡表示,机器要去做那些人的大脑不可及的地方。她说,人的大脑有很多边界,教育背景、知识体系、人的经验等等都是有限的,但机器可以把几辈人的智慧都集合在一起,“机器不是一个医生,而是很多医生、很多聪明脑袋的集合,这时候就出现一种可能性,我解决不了,但是机器里很多无限的潜力可以帮助我完善诊断。所以,我觉得不是机器取代人,也不是人利用机器,而是人和机器完美结合,人和大数据人工智能完美结合。”