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
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******
中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。
美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。
国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。
中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。
中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。
美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。
2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)
