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来源:一分快3注册2024-08-23 17:48

  

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破解就医停车难需要多方协作******

  就医停车难、医院周边交通拥堵,为群众所诟病,亟待解决。这不仅需要医院、交通管理等部门进行治理,政府相关部门也应共同协作、多方发力,利用信息化优势,多措并举,从而改善患者的就医体验。

  1月12日晚,参加北京市政协十四届一次会议的委员们陆续报到,北京市政协委员、北京市丰盛中医骨伤专科医院院长齐越峰带来《关于解决就诊停车难,缓解医院周边拥堵的提案》。

  诸多问题导致患者就医停车难

  作为医药卫生界的市政协委员,齐越峰在参政议政过程中,聚焦患者的停车问题。齐越峰谈道,随着北京市机动车保有量不断增加,驾车就医成为普遍现象,而在各大医院门口,经常出现就诊患者的车辆排成长龙、等待进入医院的景象,有时患者已经看完病,家属的车辆还未开进医院。齐越峰调研发现,诸多问题导致患者就医停车难。

  首先,患者到医疗机构就诊存在潮汐现象。齐越峰在提案中指出,周一、周二上午就诊人数最为集中,医院周边路段此时也最容易堵车,社会车辆对就诊高峰不了解,更加剧了交通拥堵。其次,中心城区的医院由于历史原因,院内停车位有限,且难以扩容,开车就诊的人数与医院内部停车位明显不成比例。

  此外,对于医院外的道路,医院在管理上无能为力,交管部门警力有限,依靠电子摄像头监控、违法停车贴条等办法,也极易引起患者不满,更有甚者将怨气指向医疗机构。

  齐越峰介绍说,北京市曾在2014年到2016年出台一系列政策,鼓励社会资本进入医院停车场。但从实际情况来看,在北京市内的医院建设地下立体停车库,每个车位成本高达30万元左右,投资方积极性不高。

  患者就诊时间过长,也导致医院内的车位使用率不高。齐越峰观察,患者到了医院后,经历取号、报到、就诊、拍片、取药、治疗等环节一般需要2-3小时。大医院有时患者较多,看病至少耗费一上午,有限的车位和单次就诊时间过长的矛盾更加剧了停车难。

  交管和医院协作疏导成为破题关键

  如何破解就医停车难?齐越峰在提案中建议,首先应由交通管理部门牵头,加大医院周边交通拥堵情况的指挥调度。

  齐越峰梳理媒体报道发现,2022年北京市针对重大活动、重点时期开展了30余次交通综合协调调度,及时发布预警信息为市民出行提供参考,并取得较好的效果。“随着交通数据共享、指挥调度能力进一步提升,将医院预约就诊、动态就诊人数纳入交通运行监测平台,建立交通综合协调调度机制,可以让医院周边交通更加有序和通畅。”齐越峰说。

  交通部门要加大信息化建设。齐越峰指出,利用百度或高德等APP及时发布医院就诊人数信息、院内停车位数据,以及医院周边道路的拥堵指数,在预约和就诊人数集中时段采取交通预警和分流绕行提示,让社会车辆尽早避开医院,医院周边的交通状况或将得到改善。

  除了疏导车辆,齐越峰建议,医疗机构要继续深入开展分级诊疗、预约诊疗、检验和化验报告的数据化,优化患者就诊的各项服务流程,缩短患者在医院的驻留时间,减少患者不必要的就医出行,也可有效缓解停车难题。

  齐越峰还谈道,政府牵头在城区医院附近合适区域,在不影响街区景观的前提下,可鼓励社会资本出资建设立体停车场,让患者在医院附近就近下车就医。

  文/本报记者 崔毅飞

人工智能如何做到可信、可用?专家热议:把责任归结到个人******

  中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态,是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中,人工智能技术手段虽然非常强大,但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度,人工智能的发展如何做到扬长避短?

  近日,在2022人工智能合作与治理国际论坛上,专家围绕该话题进行了讨论。

  中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为,现阶段很多技术还处于发展的过程中,如果过早地说这个不能用、那个不能用,可能会抑制技术本身的发展。但反过来,如果什么都不管,也不行。

  “因此,现在更多还是从道德层面多进行引导。同时,做技术的人,也要尽量把一些可能的风险、抑制工具,即约束风险的工具,尽快想明白。自己也做,同时号召大家做,两者结合。”他说。

  清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为,我们要保证能够创新,但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响,最好的办法就是把责任归结到个人。

  “技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时,社会也要进行集体的监督,发布某个产品或技术,要能够召回、撤销。在创新和监管之间,当然是需要平衡的,但归根结底,还是要把责任落实到个人身上。”他指出。

  瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道,在技术可解释性方面,需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型,或者更加可解释的AI应用。

  “但我们真正想落地的时候,会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如:模型层面的可解释,可能从研发人员角度觉得已经很好了,但是从用户的角度是看不懂的,这需要一些案例级的解释,甚至通过替代模型等方式进行解释。因此,在不同领域,需要不同的可解释能力,以及不同的可解释级别,这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。

  将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中,现在是不是时候?

  高文认为,人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对,可能带来危害,要么召回,要么撤销。

  高文说,应用的开发者,系统提交或者最终用户让他去调整的时候,他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了,应该给他一个保护机制,他可以拒绝后面的支持和维护,甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行,光说是开发者的责任,他可能觉得冤枉,因为他只提供工具,但有时候是有责任的,只是说责任怎么界定。”

  “在人工智能的发展过程中,一方面要建立一些红线。”田天建议,比如,对于人工智能的直接滥用,造假、个人隐私泄露,甚至关联到国家安全、生命安全的,这些领域一定要建立相关红线,相应的惩罚规定一定要非常清晰,这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。

  “在这个基础上,对于处于模糊地带的,希望能留有更多空间。不光是从限制角度,也可以从鼓励更加重视伦理的角度,促进合规地发展。”田天称。

  2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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