专家：定时监测老年人血氧指标 警惕低氧血症******

　　权威解读丨专家：定时监测老年人血氧指标 警惕低氧血症

　　国务院联防联控机制昨天(27日)邀请相关专家就重点人群新冠防治问题接受专访。现在有很多人通过各种渠道自行购买了抗病毒药物，专家表示，抗病毒药物要在医生指导下才可以使用。

　　抗病毒药物需在医生指导下使用

　　北京大学第一医院感染科主任王贵强：目前抗病毒治疗有些口服的小分子药可以使用，我们强调是早期使用，即发病以后或者是感染明确诊断以后尽早使用，一般强调是5天之内使用效果更好。5天以后也不是不能用，但是效果有限。

　　第二，预防性用药没有明确的数据，也就是说抗病毒治疗不用于预防性地给药。在使用过程中我们强调小分子药要在医生的指导下，因为这些药物有一些相互作用的问题，以及一些副作用的问题，所以我们强调还是在医生的指导下使用，而且越早越好。

　　定时监测老年人血氧指标 警惕低氧血症

　　专家表示，随着人群的大规模感染，一些老年人、有基础病的人群可能会导致重症发生，出现肺炎，甚至呼吸衰竭等症状。因此，家人在对老人居家监测时，要特别注意老年人的血氧指标，一旦出现快速下降等症状需尽快就医。

　　北京大学第一医院感染科主任王贵强：几个很重要的指标，一个呼吸的频率，如果呼吸特别快，有气短，超过30次的每分钟，那就要到医院去看病。我们也建议家里有老年人、基础病人群的家里备一个指氧仪，这个指氧仪很简单，就测一下，如果低于93了，那就重症的表现了，如果低于95、94的，那也需要早期的吸氧。

　　有基础病的老年人卧床的时候，平卧静息状态下看着氧饱和度挺好，但是一活动就会明显地掉下来，说明他体内已经缺氧了。所以也建议静息状态下测一下血氧，活动活动再测一下血氧，如果快速地下降，也是提示有重症风险，应该及时到医院进行治疗。

　　在居家的环境中，血氧饱和度低了，有条件可以在家里吸氧。因为新冠重症导致呼吸衰竭的情况，都是从低氧血症开始的，低氧诱发一系列基础病的加重，所以我们说老年人有基础病的，为什么这么脆弱？就是因为这个人群对低氧耐受性很差，低氧会诱发一系列基础病的加重，导致重型甚至死亡。所以早期干预解决低氧的问题，是降低重症和死亡风险最有效的手段之一，所以希望居家的这些老人，有指氧的随时测，能吸氧尽可能吸氧。（央视新闻客户端）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。