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各地优化就医流程 分级分类救治患者******

　　央视网消息：守好“保健康、防重症”防线，各地医疗机构调配资源，优化流程，分级分类救治患者，保障急危重症患者得到及时救治。

　　甘肃省临洮县人民医院统筹设备、人力等资源，将所有科室划分为三个层次，其中，呼吸与危重症医学科、老年医学科、感染医学科、心血管内科等科室被划分为第一层次，其他科室的医疗资源向第一层次的科室倾斜。

　　甘肃省临洮县人民医院院长李悦：针对农村来的危重患者，我们第一时间开通绿色通道，确保病人应收尽收。

　　村民李逢源感染新冠病毒后出现呼吸困难的症状，家人将他送到临洮县人民医院。由于李逢源患有慢阻肺，这次又出现了心衰症状，血氧含量偏低，属于重症患者。医院立即将他转到呼吸与危重医学科接受治疗，目前病情稳定。

　　甘肃省临洮县人民医院呼吸与危重医学科主治医师马海林：现在我们给病人无创通气的治疗，血氧饱和度维持在93%—95%之间，治疗属于比较良好的状态。

　　患者李逢源之子 李永清：住进来啥都挺快，办手续也花不了多长时间，好转多了。

　　近日，浙江省湖州市中心医院呼吸综合门诊向市民开放，凡有咳嗽、咽喉疼痛、轻微胸闷症状的市民都可挂号就诊。门诊时间为上午8时至晚上10时，每天14小时不间断接诊，不限号源。

　　湖州市中心医院副院长邱晟：急诊通道重点要保障我们的急诊和危重症人群，让他们得到及时有效的处置和治疗，呼吸综合门诊就作为轻症，还有就是新冠以后呼吸道症状非常多的群体、一些年纪比较轻的，都分流到呼吸道综合门诊。

　　呼吸综合门诊由呼吸科、感染科、全科等多个学科的医生共同坐诊。轻症患者不需要再去急诊或发热门诊排队就诊，从而实现轻症患者与重症患者的分层诊疗，减少急诊拥堵，确保危重症患者得到及时救治。

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）