上海市徐汇区斜土街道社区卫生服务中心把药品拆零供应发热患者。(受访者供图)
上海市徐汇区斜土街道社区卫生服务中心为辖区内7万多名常住居民提供医疗服务,其中有逾1.6万名超过65岁。在斜土街道社区卫生服务中心,社区医生在现有药品规格包装的基础上,对解热镇痛类药物限定每次开具三天的量,如布洛芬、氨麻美敏片等,所有包装均一分为二做成小单元,统一发放包装,注明用法用量。
“医疗机构拆包装分发感冒药品是有道理的。因为感冒是常见疾病,感冒药大多数为非处方药,价格较低,所以感冒药的包装量通常超过一次感冒治疗所需要的用量。在特定情况下,医疗机构提供1/2、1/3或1/4整包装的感冒药品,可以更高效地用好当前资源,努力满足未来更多患者的用药需求。”上海市临床药事质控中心主任、复旦大学附属华山医院主任药师钟明康说。
药品拆零后,系统设置也要跟上。斜土街道社区卫生服务中心主任颜骅告诉记者,由于目前部分药物一分为二,故收费系统调整单价为原价的二分之一。
除了拆零销售,为了更加精准合理用药,基层医疗机构也在想办法进行超量拦截。记者了解到,一是多渠道科普合理用药,缓解部分居民的恐慌心理。二是医生把关,对发热哨点诊室接诊患者按需配药。三是通过信息化系统对发热药物使用设定限制条件,无论哪位医师出诊,每次开具处方的量都不能超过上限。
“对于辖区独居、失能、失独等脆弱人群和重点人群,由街道牵头,以居委会为单位,落实专人负责,做好人员排摸建档。同时配备一定量的解热镇痛药物作为应急物资,为他们的健康托底。”颜骅说,遇到居民有医疗、咨询等需求,家庭医生将对其进行健康评估,确保合理用药。如居民病情较重的,建议转诊至上级医疗机构,确保医疗安全。
邻里互助,共享药架
上海市金山区石化街道四村里的共享药架。(受访者供图)
“请问哪位邻居有退烧药吗?孩子突然发高烧,需要降温,感谢!”“等我到家了,给你家孩子半板吧。”“我家有美林,就一瓶,可以给你倒点。”
上海很多社区的业主群中,近期有不少这样的暖心对话。共享药品、分享经验、互相鼓励,居民守望相助的同时,还探索出楼道里的一个个“共享药品区”。
今年75岁的楼兴妹家住金山区石化街道四村。最近,她带头在楼道里改造出一个“共享药架”:一楼大门口,墙上贴了写着“共享药品处”的指示牌,架子上放着感冒药、体温计、口罩等药品物品,楼兴妹还拿出家里一张小桌,放上酒精和消毒喷雾等。
楼兴妹的想法很简单。“我们楼老人多,正好我有一些药物,就把连花清瘟颗粒、口罩、麝香保心丸等都拿出来,共享给有需要的人。”
邻居们发现了这个“共享药架”,感动之余,也加入这一互帮互助行动,药架上的药品被取走又被补上,邻里真情不断传递。
“最近,有不少老年居民打来电话,一方面是求助,一方面也诉说紧张的心情。”静安区南京西路街道华业居民区党总支副书记郑璐璐说,社区干部与居民们耐心沟通,同时把居委会的“库存”拿出来,按一盒连花清瘟、5只口罩、5份抗原检测试剂打包,放到有需求的居民家门口。
药品订单,优先派送
“马哥,我们这需要几只抗原,你那还有吗?”“没问题,我让小哥给你们捎过去。”在美团外卖上海环球港配送站,站长马亮的电话此起彼伏。
“刚才求助的是一家我们合作的奶茶店,为保障骑手健康,站里备了一些常规药品,遇到有需要的客户能帮就帮。”马亮说。
马亮说,11月底以来,站里的外卖订单量持续攀升,估计较往常增加了40%。同时,外卖员由于感染原因,只有不到70%在岗。“订单多了,骑手却少了,所以配送时间普遍延长,原来半个小时能送到的,现在要45到50分钟。”
在部分订单超时的情况下,马亮要求站里的外卖骑手,遇到药店订单可以优先配送。“这种一般是有感染的情况,客户急着收货,我们会优先保障。”
在中通快递上海徐汇南站网点,临近傍晚五点仍有不少快递员在忙碌。“我们网点一天进出港有2万多件,在区域内属于快递大户。目前网点60多名员工,阳了大概10多名。为保障每天的快件都能清掉,我们启动了夜间派件,最近每天要干到晚上十点多。”网点负责人杨波说。
目前,徐汇南站网点的中通快递员每人每天要送400多件。杨波注意到,每个快递员每天承担的件量中,大约有二三十件是从各类网络药店发过来的。“这种快递我们都挑出来放在最上面,快递员可以优先配送。”
尽管任务比较重,但很多快递外卖小哥都愿意用“举手之劳”帮助居民。美团外卖员王进表示:“最近我接到一个老客户电话,他想买水银温度计,但附近药店都没有。我说我跑的范围比较大,可以帮他试试,后来果然就买到了。”
由于最近感染的人比较多,很多客户在取订单时,会特地给快递外卖小哥留言,不用当面交接,放在快递架或挂在门把手上就行。“我估计订单高峰期还会延续一段时间,大家互相理解,一定能共渡难关。”王进说。
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。
实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。
目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”
在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)