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京溫快訊(2018.38)

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高層吹風

國務院常務會議傳遞棚改工作新動向

10月8日召開的國務院常務會議明確,要嚴格把好棚改范圍和標準,堅持將老城區內臟亂差的棚戶區和國有工礦區、林區、墾區棚戶區作為改造重點。因地制宜調整完善棚改貨幣化安置政策。數據顯示,2018年1至9月全國棚改已開工534萬套、占全年任務的92%以上,對改善住房困難群眾居住條件、補上發展短板、擴大有效需求等發揮了一舉多得的重要作用。

棚改過程中過去也出現有的地方對棚改范圍和標準把握不嚴的情況,如將棚改政策覆蓋范圍擴大到了一般建制鎮,有的把房齡不長、結構比較安全的居民樓納入棚改范圍,造成重復建設和資源浪費。

住建部強調,棚改重點攻堅的仍是老城區內臟亂差的棚戶區和國有工礦、林區、墾區棚戶區。各地要堅持既盡力而為、又量力而行的原則,不搞“一刀切”、不層層下指標、不盲目舉債鋪攤子,嚴禁違規支出,努力實現市域范圍內棚改資金總體平衡。

會議指出,要因地制宜調整完善棚改貨幣化安置政策,商品住房庫存不足、房價上漲壓力大的市縣要盡快取消貨幣化安置優惠政策。

【京城速遞】

順義區最高獎1000萬元招攬人才

日前,從北京市順義區召開的人才工作大會上獲悉,順義區發布了《順義區實施“梧桐工程”促進高精尖產業引才聚才的若干舉措》,對經認定的高層次人才或團隊,在順義區開展創新創業活動且貢獻突出的,將給予最高1000萬元的項目支持,對符合條件的人才,在落戶、住房、交通、醫療、子女教育等方面提供“綠色通道”。

按照順義區產業發展定位,“梧桐工程”重點面向“3+4+1”產業領域人才引進,即新能源智能汽車、第三代半導體、航空航天三大創新型產業集群;臨空經濟、產業金融、商務會展、文創旅游四大現代服務業以及智能制造業。緊緊圍繞產業價值鏈高端環節和新興業態,吸引國際化、專業化、復合型高層次人才落地。

“梧桐工程”還特別支持“人才+團隊+項目”一體化引進,對掌握世界前沿技術,擁有重大科技成果和科研資源的高層次人才或團隊,將企業落地到順義,建設國家重點實驗室、國家級企業技術中心、實施高端產業化項目的,給予企業最高1億元的資金資助或10億元的股權投資支持。

北京市社區服刑人員可參加居民醫療保險

10月8日,北京市人力社保局發布《關于社區服刑人員參加城鄉居民基本醫療保險有關問題的通知》,提出北京戶籍的社區服刑人員(包括管制、緩刑、假釋、暫予監外執行人員)無其他基本醫療保障的,即日起可以參加北京市城鄉居民基本醫療保險并按規定享受醫療保險待遇。

通知指出,社區服刑人員自人民法院、公安機關、監獄管理機關作出判決、裁定、決定生效之日起90日內,可持本人戶口簿、電子照片、社區矯正告知書(社區矯正宣告書)或暫予監外執行決定書等材料到街道(鄉鎮)社保所辦理參保繳費手續。按繳費標準一次性繳納當年醫療保險費的,自參保繳費的當月起按規定享受城鄉居民醫保待遇,享受待遇時間至當年的12月31日。

北京新添40所“足球特色校”

日前,為加快發展青少年校園足球,教育部公布了2018年全國青少年校園足球特色學校、試點縣(區)和“滿天星”訓練營遴選結果名單,并提出要將特色學校、試點縣(區)和“滿天星”訓練營工作情況納入教育督導檢查和學校體育工作評價范疇,定期實施專項檢查。

在教育部公布的3916所特色學校名單中,40所北京地區中小學校被認定并命名為“全國青少年校園足球特色學校”。另外,在公布的試點縣(區)和“滿天星”訓練營名單中,包括北京市朝陽區和北京市門頭溝區在內的33個縣(區)被認定為“全國青少年校園足球試點縣(區)”,包括北京市海淀區教育委員會和北京市延慶區教育委員會在內的47個單位被認定為“全國青少年校園足球‘滿天星’訓練營”。

順義區將實現社區便民設施全覆蓋

近日,從北京市順義區商務委獲悉,順義區已有94個社區配備便民服務設施,覆蓋率為74.2%,預計到2020年實現127個社區全覆蓋,每個街道將建成至少1個便民商業綜合體。

目前順義區現有的94個社區已經配備蔬菜零售、便利店、早餐、末端配送、便民維修、家政服務、美容美發、洗染等八大類基本便民服務設施,接下來將在各街道建成面積達到1000平方米以上的便民商業綜合體。同時,順義區還制定《社區生活性服務業設施規劃》,引導和支持區屬國有企業及品牌連鎖企業在社區打造一批便民商業服務綜合體。對于新建小區,順義區將加強菜市場配套建設,在運營過程中采取統一管理、統一采購、統一配送、統一標準、統一品牌的連鎖經營模式,最大限度的降低蔬菜價格。配套菜市場內蔬菜品種不低于60種,且價格低于周邊同等價格15%至20%。

【時事觀察】

火熱AI醫療的冷思考

如今,越來越多醫療人工智能下到基層。廣東省發布了《促進“互聯網+醫療健康”發展行動計劃(2018—2020)》。嗅覺敏銳的資本早已搶灘人工智能醫療市場,并推動成熟的產品走向基層醫療機構。政策支撐,資本市場追捧,更多基層醫院被圈入,成為AI醫療的試驗田。

一、“數據孤島”成掣肘因素

疾病智能篩查技術的推廣之路不易。一方面是居民的半信半疑,另一方面是醫生的適應難題。醫療數據是人工智能的“營養來源”。以AI眼科醫生為例,在下基層前,它的成長依靠的是中山眼科中心的醫療數據。在此過程中,研發人員清洗、標注數據,建立數據模型,賦予它診斷疾病的功能。而在闖入基層醫療機構后,原本的數據模型還適用嗎?

事實上,市面上不少AI醫療產品得出的高準確率,更多的是基于小樣本測試。有專家也提出了另外一種擔憂:AI在訓練中采用的都是標準的圖像,但一旦到臨床就會受多種因素影響,包括檢查者的配合度等都可能使圖像質量存在缺陷,AI的效率就會受挫。上海交通大學生物醫學工程學院教授錢大宏曾表示,算法不是會講話的老師,沒能力向醫生解釋判斷依據。

人工智能就像個孩子,它需要去認知,需要去學習,需要從海量大數據吸取成長養分。但目前,“數據孤島”現象與數據標準不統一,成為了AI醫療發展的掣肘因素。在國內,人工智能企業會與三甲醫院展開合作,獲取醫療數據。但每家醫院采集數據的設備可能不同。例如,在病理、心電等領域,每個廠家遵循的是私有的數據格式。建議業界要主動將私有格式向公有格式轉化,才能為AI醫療發展提供良好土壤。但響應者寥寥無幾。即使AI醫療能得到高質量的數據,它也無法回避一個問題:數據獲取會侵犯病人隱私嗎?畢竟沒有任何人希望自己的健康數據被全世界的人都知道。

二、未來:技術、體制、政策都需轉變

如今,中國多款AI醫療產品雖有高準確率數據名氣的“加持”,卻未有一款診斷型的AI醫療產品真正能獲得國家市場監督管理總局的認證。而在大洋彼岸的美國,已連續有三款人工智能診斷產品獲得美國FDA的批準,以OsteoDetect為例,它能使用AI算法來幫助醫生快速診斷腕骨骨折。

目前,中國監管部門禁止虛擬助手軟件提供任何疾病的診斷建議,只允許提供用戶健康輕問診咨詢服務。若AI醫療產品要想走得更遠,相關部門應制定針對AI診斷進入臨床應用的法律標準,明確AI診斷的主體是醫生還是醫療器械,對AI診斷出現缺陷、醫療過失的判斷依據等問題作出詳細解釋。


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