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长宁这条小弄堂变身“绿色小巷”,太好看了~
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中国工程院院士、北京大学常务副校长兼医学部主任乔杰院士指出,女性的生育力受多种因素影响,包括年龄、生活方式等,因此全面的生育力管理至关重要。乔杰呼吁,应对育龄女性“生育力”健康进行全周期管理,建议将生育力检查纳入常规体检。在生育上,男性的因素也至关重要,一方面是身体因素,另一方面则是观念因素。育龄夫妻应及早做好生育规划,共担生育责任。
保护生育力,基层教育也至关重要。中华医学会生殖医学分会自2015年起,连续多年开展“生殖健康边区行”项目,组织专家深入中国西南、西北等边远地区进行医疗帮扶和义诊活动。这一项目不仅为偏远地区的不孕不育患者带来了及时有效的治疗帮助,还提高了基层医生的生殖医学诊疗水平,促进了医疗资源的均衡分布。除此之外,中华医学会生殖医学分会连续三年携手央媒策划以“适龄生育”为主题的系列生殖健康科普活动,从多个层面以健康科普为手段提高广大育龄人群的生育力保护意识,推动生育力保护的关口前移。
在生育力保护领域,为了帮助女性更好地管理自己的生育计划,欧加隆推出的一系列科学避孕方法,不仅能够有效避免非计划怀孕,还能保护女性的生育潜能,确保在适当的时候能够顺利实现生育愿望。在辅助生殖技术领域,欧加隆利用特定激素调节药物促进卵泡发育从而优化生殖过程,被广泛应用。欧加隆还关注患有恶性肿瘤群体的生育愿望,呼吁对生育力保存技术适用人群的科学探讨与研究。今年,欧加隆科研与合作的新动向聚焦于开发创新疗法,例如在研长效促卵泡激素药物为不孕症治疗提供更多可能,准备辅助生殖治疗的关键阶段,使用口服避孕药调整生理周期,提高治疗成功率……在即将举办的第七届中国国际进口博览会上,欧加隆这份为中国家庭准备地从‘治疗、保护到保存’的女性“生育友好”的健康创新解决方案将全面展出。
减轻有需求群体的经济负担,全国各地多省份都采取了措施。2023年以来,我国部分省份将辅助生殖纳入医保报销,解决有生育意愿家庭“不能生”的困扰。2023年7月1日,北京将辅助生殖16项技术纳入基本医保门诊甲类报销范围。截止至2024年10月10日,已经有23个省份将辅助生殖纳入医保报销支付范围。以广州为例,截至10月10日,广州市已有1819位患者享受到政策红利,医保记账达432.56万元。
除了医保,商业保险的补充支付也是一个重要手段。以女性健康为主要业务的跨国药企欧加隆积极携手合作伙伴探索创新商业合作模式,以减轻患者的经济负担。其与镁信健康共同推出的“好运有加”患者权益项目,通过费用补偿型医疗团体保险hth最新首页登录,为接受辅助生殖技术的家庭提供了实质性的经济支持,让更多家庭能够承担相关费用,实现生育梦想。
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AI生成信息从“一眼假”到“深度伪造”,仅仅过了几年时间。几年前hth最新首页登录,网络上流行上传个人照片生成各类主题海报或视频的游戏,令人们对AI融入生活抱有了更多期待。比如,通过AI换脸实现的“蚂蚁呀嘿”搞笑视频,曾一度霸榜热搜。同时,AI技术应用于天气预报、新闻播报、医疗、手机地图等领域,让生活更加便利。然而,也产生了一些新的问题。有人用自己的照片与某女星素材合成亲密视频,引发争议;某知名办公软件将用户文档用作AI训练文本,引发反对声浪;还有一些人的声音、人脸被AI学习,生成虚假信息用于电信诈骗、造谣……
AI为人们提供新体验的同时,伴随的风险成本越来越高,不仅侵犯了一些人的合法权益,也扰乱了网络空间秩序。比如,AI生成音频技术的滥用可能侵犯个人的人格权。自然人的声音具有唯一性、独特性,是自然人人格的重要组成部分。今年4月,北京互联网法院宣判的全国首例AI生成声音侵权案,判决侵权方赔偿原告25万元。又如,AI生成的虚假音视频很容易引发误解,甚至造成恶劣影响,破坏网络信息的可信度和网络空间的秩序。今年9月,网上流传某网络平台负责人的负面“酒后”音频,给该平台招致风波,结果警方调查发现,音频内容系AI伪造。
这些“追着AI跑”的规范手段必不可少,但从AI生成内容的逻辑看,还需从前端发力,即在“投喂”素材训练AI大模型环节做好必要的规制。AI自主学习需要有大量的“学习对象”作为基础,包括声音、文字、语法、图像、热力分布等,这些素材越丰富,AI就“吃”得越饱,生成的内容就越自然逼真。当前,网友使用AI软件上传声音、人脸等个人生物信息时,几乎是不设防状态。此外,AI在获取训练素材时还缺乏一定的规范,比如用户为一次娱乐活动而上传的素材能不能被储存和多次利用?相关信息该如何使用?都应有明确的说法。
以手机APP过度索权为例,近年来,很多APP开发运营者为了获取更丰富的用户数据,后台过度索权问题饱受诟病。2021年初,工信部出台文件,明确了“知情同意”和“最小必要”两项个人信息保护基本原则,要求从事APP个人信息处理活动,应当由用户作出自愿、明确的意思表示,同时不得从事超出用户同意范围或者与服务场景无关的个人信息处理活动。同理,AI自主学习也应被划定明确、具体的边界范围。比如,用户上传的信息将被用于什么用途、如何储存及使用,要有类似“知情同意”“最小必要”的规定。