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welcome购彩大厅娱乐2023-01-31 16:05

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教你五步把疼痛说清楚******

  人在一生中或多或少都会经历疼痛困扰,91%的中国人经历过身体疼痛,34%的人每周都会经历身体疼痛。很多疾病最初被发现也是因为疼痛。能够正确描述你的疼痛有助于医生更准确找到背后的原因。然而,很多患者花费了很多时间也说不清自己怎么个痛法。

  本周是中国镇痛周,学会下面“5步描述法”,您就对自己的疼痛情况掌握得八九不离十了。如果您还会自备一个笔记本,并能动态记录疼痛的变化,那就更能让医生迅速读懂你的痛!

  第一步:告诉医生疼痛的部位

  是脖梗子、肋叉(三声)子、胯骨轴子,还是波棱盖儿、脚脖子?如果说不清楚,可以当场掀开衣服给医生看。

  如果是线上复诊的患友,可以画张示意图或者找张人体照片标记出疼痛的部位,帮助医生理解。

  第二步:想想疼痛时间与频率

  “持续时间”是指疼痛第一次出现的时间,是一周前、两月前、半年前、还是五年前。

  “发作频率”是指一直痛(持续性)还是一阵儿一阵儿的,也就是阵发性的。如果是阵发性的,那么每次发作时间有多长,每阵发作间隔有多长。

  很多患者不知道的是,有时候经过治疗,疼痛的程度也许缓解不明显,但是发作频率降低、发作时间缩短,也是病情改善的标志。

  第三步:试着描述一下疼痛的性质

  这就是医生口中常问的“怎么个疼法儿”?

  表达能力强的患者,通常会给出各种各样有意思的形容。比较具有代表性以及专业性的描述大致如下,大家对号入座即可:酸痛、胀痛、火烧痛、针扎痛、串电痛、蚂蚁爬、绞痛、一碰就痛、刀割痛……

  第四步:进阶到描述“疼痛的程度”

  这便是俗称的“有多痛”。

  向医生形容有多痛,可以利用视觉模拟量表给疼痛程度进行打分。如果我们将疼痛程度分为10级,最痛打10分,完全不痛打0分,从无痛、轻微疼痛、轻度疼痛、中度疼痛、重度疼痛到剧烈疼痛,您的疼痛程度可以打几分?

  如果还是不能理解或者不好描述的话,简单告诉医生,夜间是否影响睡觉、白天是否影响工作生活也是可以的。

  第五步:回忆诱因及影响疼痛因素

  “诱因”指的是首次出现症状时可能的诱发原因,比如劳累、剧烈运动、外伤……

  “加重或缓解因素”指的是疼痛出现以后,什么情况下会轻一点,什么情况下会重一点。比如休息、弯腰、排便、用药之后会好一些;按压、运动、睡眠不足之后会加重等。

  文/崔旭蕾 陈思(北京协和医院)

张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******

  中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”

  这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。

  2022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(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

  张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

  “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

  “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”

  张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

  他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

  张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)

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