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应对新冠病毒，没有“特效药”！囤药不如囤“好身体”【防疫小贴士】（76）******

感染新冠病毒后如何用药

是大家广为关注的问题

下面

请专家来进行解答

应对新冠病毒

有“特效药”吗

　　中国工程院院士张伯礼：

　　无论是西药、中药，都不存在“特效药”，更没有“神药”。一般患者用普通的感冒药即可，也不用特别追求哪一种药，包括“三药三方”，当地产的常用感冒药也完全可用。

　　感染新冠病毒后，严格意义来说，中药和西药的作用只是辅助治疗，帮助减轻一些症状，控制病情发展，减少转为重症的风险。即使“小分子特效药”，它的机理也只是抑制病毒复制，并不能根除病毒。而且，这类药的治疗窗口期比较窄，只在感染后的5天内有效，且不宜与他汀类药物等联合使用。

　　感染新冠病毒后，用药时一定要理智，合理用药，还要有些耐心，药物发挥作用要有一定时间。切记没有神药，没有特效药。更忌有病乱服药、无目的联合用药，反而容易产生药害。对抗新冠病毒的“主力”是自身免疫力。因此，囤药不如囤“好身体”。调整好身体状态，注意休息，适量多饮水，多吃新鲜水果蔬菜，保证营养的摄入，保持良好的情绪，提高机体免疫力，才是顺利度过感染过程的最重要因素。

什么情况有必要使用抗病毒药物

能否自行服用

　　北京大学第一医院感染疾病科主任王贵强：

　　目前新冠病毒感染后大部分表现为轻型或无症状，但仍然有少数感染者，包括老年人尤其是没有疫苗接种的老年人以及有严重基础病者可出现重症，或诱发基础病加重。

　　我国第九版诊疗方案建议，对重症高风险人群应用抗病毒治疗以缓解症状、缩短病程、降低重症和死亡风险。

　　目前有三种抗病毒药物，其中新冠单克隆抗体，需要静脉给药，只能在医院住院使用。另外两种小分子口服抗病毒药物是奈玛特韦/利托那韦合剂和阿兹夫定。

　　奈玛特韦/利托那韦合剂可以有效降低重症风险，适应证人群是轻型和普通型，使用的时候要特别注意药物之间的相互作用，比如老年人和有基础病者常常口服多种药物，如使用辛伐他汀、洛伐他汀、胺碘酮等就不能使用奈玛特韦，还有些药物相对禁忌使用，因此，建议在医生指导下使用。

　　阿兹夫定在妊娠期和哺乳期不宜使用，中重度肝肾功能损伤患者也要慎用，因此，也需要在医生指导下使用。

抗病毒药物

可以用于预防性治疗吗

　　北京大学第一医院感染疾病科主任王贵强：

　　高龄老人，尤其是有基础病、没有接种疫苗的高龄老人，属于高风险人群，面对疫情要早发现早干预。一些口服的抗新冠病毒小分子药物，可以在发病或感染得到明确诊断后尽早使用，一般在5天内使用。

　　这类抗新冠病毒小分子药物存在与其他不少药物相互作用的问题，也会有一些副作用，因此务必在医生指导下使用。此外，研究显示，这类药物不能用于预防性治疗，对重症患者的效果也不明显。

　　来源：国家卫生健康委员会官网、健康中国、新华社、央视网、央广网

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）