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山西医科大学：发挥医学专业特长助力抗疫******

　　山西医科大学1815名师生主动请缨投身校外疫情防控——

　　发挥医学专业特长助力抗疫

　　■从严从实从细抓好疫情防控

　　“20天里，在老师的指导下，我和同学们操作复杂的检验仪器，累计完成35万份样本检测。”被派驻到位于太原市尖草坪区的气膜方舱实验室营地的志愿者、山西医科大学2022级公共卫生专业硕士研究生王元昊说。

　　12月4日，山西医科大学支援太原气膜方舱实验室营地的43名青年志愿者载誉而归。他们是山西医科大学最后一批返校的青年志愿者，也是山西医科大学众多师生在新冠肺炎疫情形势严峻的紧要关头发挥自身专业特长，积极投身校外疫情防控工作的缩影。

　　弘扬志愿精神 以行动践行担当

　　“姐姐，这是送给你的，谢谢你们！”当支援忻州市忻府区抗疫的山医志愿者们接过当地小朋友们亲手制作的写满感谢和祝福的卡片时，惊喜与感动如潮水般涌上心头。一幅幅锦旗、一封封感谢信、一个个关爱的眼神、一句句深情的话语……无不表达着群众对师生志愿者工作的肯定和赞许。

　　志在心中，愿在行动。在社会面临复杂严峻的新冠肺炎疫情防控形势时，面对地方政府和疾控部门向学校发出支援的请求，山西医科大学广大师生主动担当、积极作为，下沉防疫一线，支援各地市疫情防控工作。他们奔赴太原市、晋中市榆次区、忻州市、临汾市等地，走入社区、医院等开展志愿服务，积极投入样本检测、数据录入、环境消杀、电话流调、移动方舱实验室建设等工作，在疫情防控一线用实际行动践行着山医人的初心使命。

　　山西医科大学公共卫生学院2021级研究生李梦玲第一时间参与临汾市疫情防控电话流调工作，询问涉疫人员的活动轨迹，运用自身专业知识判断涉疫人员行程轨迹的合理性，利用公安部门的技术手段查明轨迹中不明确的涉疫人员、场所等信息，力求精准溯源。

　　“这个世上没有超级英雄，不过是无数普通人都在发一分光，然后萤火汇成星河。万众一心，与爱同行，抗疫必胜。”这是山西医科大学2021级公共卫生专业硕士研究生聂艳聪支援忻州疫情防控后的体会，也是诸多山医志愿者师生的共同心声。

　　发挥“智囊”作用 助力联防联控

　　跟踪山西疫情发展态势，开展流行态势预测，完成多期省内外多地新冠肺炎疫情分析报告……在这场没有硝烟的战斗中，山西医科大学发挥高校“智囊”作用，利用大数据研判分析，助力疫情防控，为动态调整防控策略、跟进实施防控措施、及时补短板强弱项等建言献策。

　　山西医科大学与山西省疾病预防控制中心共同签署了“应对新冠肺炎等重大传染病疫情和突发公共卫生事件技术支撑合作框架协议”，全面提升山西省疾控机构防控能力和科研水平。学校教授解军、王彤等人带领的科研团队承担了国家重点研发计划课题、山西省卫健委课题、山西省新冠专项课题等，在免疫接种、病毒感染潜伏期、病毒灭活疫苗接种方案等方面，充分利用科学技术助力疫情防控。

　　受国家联防联控机制综合组委托，山西医科大学公共卫生学院多位专家带领学生对广西北海、海南三亚和四川成都疫情防控提供技术支持，为当地精准科学防控提供依据，得到国家联防联控机制综合组的高度肯定，也为把学校早日建成全国一流研究应用型医科大学奠定了坚实基础。

　　线上线下齐发力 创新科普助防疫

　　除了活跃在抗疫一线的志愿者服务团队和潜心钻研战疫情的科研团队，山西医科大学的师生们主动作为，线上线下齐发力，在心理疏导、行为指导、防疫知识传播等方面都效果显著。

　　为有效应对疫情防控校园封控期间师生可能产生的心理压力、不良情绪及突发心理状况，山西医科大学整合心理学、精神卫生学、临床医学学科优势，构建起全周期覆盖、全平台支持、全天候陪伴、全方位育人的心理防疫矩阵，依托附属医院精神卫生专家，融合线上线下、整合各方力量，推出了面向全省高校师生的“医心医疫”心理支持云平台。学校依托“山医心理”微信公众号推出“深夜树洞”窗口，及时为处于心理困扰的学生排忧解难，举办了“战胜考试焦虑手册”主题线上心理健康主题讲座，并通过拍摄一系列微视频，宣传心理放松技巧，守护学生心理健康。

　　疫情发生以来，山西医科大学采取线上线下相结合的形式，举办培训会、动员会，制作精品共享课程，帮助广大民众认识疫情、了解疫情，做好疫情防护。学校开展疫情防控科普微视频拍摄、制作、宣传活动，在各媒体平台播出系列科普宣传微视频42个，用通俗易懂的形式向广大公众普及疫情防控科学知识，用实际行动助力筑牢社会“抗疫”防线。

　　今年10月以来，山西医科大学先后有1815名师生主动请缨加入疫情防控志愿者队伍，发挥医学专业特长，为国家作贡献，为社会负责任，他们用实际行动彰显了新时代山医人的使命与担当。近日，山西医科大学向广大返乡学子再次发出了倡议书，号召大家返乡后严格遵守属地防控规定，做好寒假期间的个人防护，在保障自身安全的前提下，主动担负起医学生的时代使命，做有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年。（通讯员 侯小宝 皇甫亮 本报记者 高耀彬）

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）