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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）

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）