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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。

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）