目前北京重症患者救治情况，市卫健委发布— —******url:https://m.gmw.cn/2023-01/07/content_1303246850.htm,id:1303246850
1月6日，在北京新型冠状病毒感染疫情防控工作第433场新闻发布会上，北京市卫健委副主任、新闻发言人李昂介绍，医疗救治是当前工作的重点，北京市立足群众需求，采取扩增发热门诊、优化急救转运、畅通入院通道、强化医联体协作、加强重症救治等系列措施，有效缓解了就医压力。目前，全市门急诊量稳步回落，重症患者救治呈现向好趋势，仍处于高位。
李昂介绍，本市提升发热门诊接诊服务能力。发热门诊应开尽开，全市发热门诊和诊室总数达1263家，其中二级及以上医院303家、社区卫生服务机构960家；采取院内原址扩容、方舱转化、社区巡诊等方式扩容发热诊室数量，全市累计扩容诊室449个；充实发热门诊诊疗队伍，设置简易药房，满足单纯开药患者需求；通过互联网医疗、设置合作诊室和强化分级诊疗等措施，满足市民就诊需求。发热门诊接诊量从2022年12月15日最高峰7.3万人次，逐渐回落到2023年1月4日1.2万人次。
本市优化院前急救、急诊、住院流程。采取扩容增补急救资源、增加调度席位、分流咨询非急危重症需求电话，解决市民急救需求；提升全市急诊接诊和留观能力，截至2023年1月4日，全市急诊实有留观床位2472张，可转化急诊留观床位1312张，扩容达145.7%；做好院前急救和医院急诊衔接，打通患者入院治疗通道，实施跨科收治，分流急诊、重症、呼吸、感染等科室收治压力。急诊接诊量从2022年12月30日最高峰5.2万人次，逐渐回落至目前4.2万人次。
本市强化医联体协作。依托医联体建设网格化三级救治体系，推进分级诊疗。全市组建56个新冠网格化救治体系，每个网格均由一所三级医院（或区域医疗中心）作为牵头医院，与若干所二级医院、基层医疗机构建立分级转诊机制，基层医疗机构接诊超过自身救治能力的重症患者时，对口三级医院开通绿色通道，及时转诊救治，经三级医院诊疗并病情稳定的患者，转至下级医疗构机进行延续输液、吸氧等康复性治疗，有效分流三级医院诊疗压力。
本市加强社区医疗卫生机构能力建设。坚持关口前移，加强重点人群排查和早期介入管理，对65岁及以上老人、严重基础疾病和免疫力低下人群，做好健康监测，全面动态掌握居民健康情况，对病情症状做到早发现、早诊断、早治疗，防止病情转重。对符合在社区卫生服务机构用药条件的新冠重点人群，采取早期应用抗病毒药物，同时在全市社区卫生服务中心开展吸氧服务，为全市社区卫生服务中心（站）、村卫生室配备指氧夹4.5万个。
本市全力做好重症患者救治。扩容重症救治资源，全市ICU开放床位数从2022年12月中旬的3000余张增至7000余张，二级以上医疗机构经重症医学专业培训的医师数和护士数分别达到1.4万人和2.8万人。成立由知名专家组成的重症管理评估组，建立专家组分片巡查指导机制，按区域对全市收治重症患者的二级及以上医院进行巡诊和指导，提高重症患者救治规范化、同质化水平。
下一步，将继续聚焦“保健康、防重症”，全力以赴做好医疗救治工作，进一步加大医疗资源建设储备，分级分类救治患者，加强三级医疗救治体系建设，保障重点人群医疗健康服务，千方百计提高治愈率，降低重症率、病亡率，最大程度保障人民群众生命安全和身体健康。
转自：北京市新型冠状病毒肺炎疫情防控工作第433场新闻发布会
人工智能时代，如何加强我国国际传播能力建设？******
当前，国际环境错综复杂，新冠肺炎疫情、俄乌冲突等事件加速世界大变局的演进，国际舆论场变得更为复杂。人工智能技术应用与发展一方面推动国际传播生态变革，另一方面也对我国国际传播带来挑战。如何有效应对这些挑战成为国际传播能力建设的重要课题。
人工智能技术应用
推动国际传播生态4大变革
人工智能与媒体融合进一步加深，推动国际传播向着更加智能化、精准化、个性化的方向发展，人工智能已经成为影响国际传播格局的重要变量，改变了国际传播生态。
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传播主体发生改变
随着信息技术发展，信息传播已经进入“万物皆媒、人机共生、算法推送”的智能时代。社交机器人成为公共议题的重要制造者和传播者。以杜莎迪亚、格雷厄姆·米勒为代表的学者认为，“社交机器人已不再是单纯的工具，而应当被视为一种具有参与性的社会主体”。在国际重大议题的讨论中，社交机器人十分活跃且已经成为影响或干预公众选择的重要因素。根据牛津大学报告显示，2020年全球有81个国家利用社交媒体传播有关政治的相关信息。国际传播生态已经由之前完全由人主导转变为“人机共生”。
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赋能国际传播内容生产与分发
人工智能技术不仅催生了新的传播主体，还助力传播内容生产与分发。在内容采集环节，自然语言处理结合深度学习模型，在寻找新闻线索时可以挖掘出更多非结构化信息，提升内容采集的效率和质量；在内容生产环节，机器写作提高了生产效率，同时推动内容编辑向“人机协同”的智能化模式转型；在内容分发环节，通过大数据和算法推荐能够准确定位国际受众，实现对特定用户个性化需求的精准传播。
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创新国际传播信息形态
传统信息形态主要是文字、图片、视频等，利用人工智能技术创新国际传播形式，可以实现多模态信息结构，催生场景化、沉浸式、具身性的互动与传播。首先，计算机视觉、智能语音合成和自然语言处理技术广泛赋能国际传播中AI形象的建构；其次，“5G+人工智能+VR/AR”的传播模式正在不断延伸着人们的视觉和听觉感知，以更为丰富的传播形式助力我国国际传播，为讲好中国故事提供了多元化路径和手段。
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开辟国际传播新赛道
国际传播话语权与全球政治、经济格局密切相关。进入新媒体时代，一些发展中国家通过互联网参与到国际传播中，在一定程度上改变了超级大国垄断国际传播的局面。智能传播时代更是将这种扁平化趋势进一步扩大，尤其是在国际重大议题中，传统的边缘或半边缘国家通过人工智能等新技术手段释放出更大的“声量”，从而对舆论走向产生一定程度的干预。国际传播话语权博弈在一定程度上跳出政治、经济框架的束缚，转而进入技术竞争的新赛道。
智能传播技术
对我国国际传播的4大挑战
社交机器人等智能传播技术开始具体应用到互联网信息场中，成为不可忽视的一股舆论力量。
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社交机器人干预舆论
社交机器人的介入使我国面临的国际传播环境越来越复杂。社交机器人参与公共议题讨论，影响舆论的真实呈现。北师大新媒体传播研究中心研究发现，在中美贸易争端、新冠肺炎疫情、北京冬奥会、俄乌冲突等议题的涉华舆论中，社交机器人产生的信息占比在20%-30%之间，且带有一定的政治倾向性，成为影响国际涉华舆论走向的重要因素。社交机器人已经成为国际舆论博弈和意识形态较量的重要工具，基于技术的智能传播也将成为未来国家间竞争的关键角力场。
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算法推荐可能成为舆论干预的工具
在人工智能时代，算法成为主流信息处理和分发方式，为实现精准化的国际传播提供了实践路径。算法的“不可见性”直接导致了信息传播的“不透明、不平等和不真实”。在国际传播中，算法推荐容易强化某一方信息和意见的风险，这种算法偏见在潜移默化中会加剧“过滤泡”效应，导致不同文化圈层之间的沟通越来越困难。
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深度伪造影响国际信任
深度伪造技术最初指的是基于深度学习的人像合成技术。随着人工智能技术发展，深度伪造技术已发展成包括“视频伪造、声音伪造、文本伪造和微表情合成等在内的多模态视频欺骗技术”。近年来，基于深度伪造技术的政治活动迅速发展，主要包括通过换脸、重新投射、口型同步、动作传递、图像生成等方式伪造领导人照片或视频、篡改新闻事实，这让虚假信息更加难以识别，导致谣言迅速扩散。
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全球数字平台竞争
借助数字平台、物联网技术和数据处理能力，具有人工智能技术优势的国家正在形成强大的数据话语权。以谷歌、脸书、亚马逊等为主导的新型跨国数字平台，通过“数据收集、算法驱动、智能运转”等数字化方式，正在全面重构国际传播格局。如何看待平台在国际传播中的角色发挥，值得进一步研究。
加强我国国际传播能力建设的
3大策略
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加强国际传播渠道建设，打造全球数字平台
国际传播渠道不再依赖于传统媒体而是转向数字化的媒体平台。在数字平台中，任何人都可以成为传播主体，国与国之间的交往加深。一方面，我国在国际传播中通过“借船出海”，即在推特、脸书等社交媒体上开设媒体账号达到了一定的传播效果；另一方面，也要有在“全球中国”的视域下思考数字化国际传播的实践路径，鼓励有技术竞争力的互联网公司开展国际化运作，通过平台出海提升我国的国际传播能力。
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创新话语表达形式，主动参与国际议题设置
在新的国际形势和传播语境下，打造“融通中外的新概念、新范畴、新表述”，既要注重话语内容创新，也要注重话语形式创新。一方面，立足中国实践，将中国话语融入国际话语体系，打造基于共同价值观的话语优势；另一方面，充分利用人工作智能、VR/AR等技术，建构基于多模态场景的话语与叙事表达。在话语创新的基础上，我国媒体要积极主动参与国际议题设置，把握国际传播规律，充分了解国际受众需求，针对不同的议题选择合适的传播策略，增强我国国际传播话语权。
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加强对跨学科的国际传播人才培养
新的媒介环境造就了新的舆论生态，也对国际传播人才提出了新的要求。教育部和中宣部在2018年发布的《关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见》提出：“要培养造就一大批具有家国情怀、国际视野的高素质全媒化复合型专家型新闻传播后备人才”。在国际传播工作中，需要加快建设具有跨学科背景的国际传播队伍。积极拓展本学科与计算科学、数据科学等学科的交叉融合，培养既熟悉传播规律，也掌握传播规律的复合型人才，只有了解智能传播规律的人才才能有效开展国际传播工作。
作者：张洪忠 赵蓓 (张洪忠系北京师范大学新闻传播学院执行院长，赵蓓系北京师范大学艺术与传媒学院博士后)
来源：“中国网信杂志”微信公众号
