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脑膜炎奈瑟菌与其他细菌不同之处在于其特别容易造成中枢感染和诱发弥散性血管内凝血,临床病程进展快速是造成死亡率居高不下的主要原因。人类为了应对其造成的危害,一面通过抗生素来治疗患者和对密切接触者进行暴露后的化学预防来阻断疾病的传播,同时通过疫苗在人群中的大规模接种来形成群体免疫以使整个人群获得免疫保护。然而由于脑膜炎奈瑟菌多种多样的血清型,以及多糖疫苗保护的局限性,目前采用的疫苗还不能称得上完美,期待更为广谱高效的流脑疫苗。

血管系统衰竭和休克是脑膜炎球菌疾病的常见早期表现,血管活性药物和积极的补液治疗是处理脓毒性休克所必需的。预防暴发性紫癜的关键在于早期积极地进行抗生素治疗和血管灌注支持。部分病例可能需要对病变进行手术清创和皮肤移植。手指/足趾或肢体深部坏死可能需要截肢。

在脑膜炎奈瑟菌性脑膜炎患者就诊时或更多是在疾病恢复期有可能出现多种并发症,包括免疫复合物相关的并发症,如关节炎、胸膜炎、血管炎和心包炎。

脑膜炎奈瑟菌仅感染人类。脑膜炎球菌感染的病理生物学与鼻咽定植和多种毒力因子有关,脑膜炎奈瑟菌在鼻咽表面定植是发生全身感染的先决条件。

2010年以来,我国脑膜炎球菌病报告病例主要分布在新疆、河北、安徽、四川、贵州和广东等省份,主要流行和病例发生季节为冬春季。各年龄组人群均有脑膜炎球菌病病例报告,主要发生在<15岁人群。<5岁儿童具有较高发病率,年龄越小发病率越高,尤其是6月龄至2岁的婴幼儿。不同菌群脑膜炎球菌病病例构成随时间呈明显变迁趋势,A群脑膜炎球菌病病例构成总体呈减少趋势,C群脑膜炎球菌病病例构成呈先增加后减少趋势,B、W群和其他群(包括未分群)脑膜炎球菌病病例的构成则呈上升趋势。

7月3日,西宁市湟中区教育局、湟中区卫生健康局发布《关于湟中区第一中学2名学生因病死亡相关情况的通告》。通告称,6月5日,湟中区第一中学八年级(5)班一名学生马某某因脑膜炎奈瑟菌感染,于青海省妇女儿童医院抢救无效死亡;6月26日,湟中区第一中学八年级(5)班学生严某某同样因脑膜炎奈瑟菌感染,于青海大学附属医院抢救无效去世。

脑膜炎球菌脑膜炎(又称流行性脑脊髓膜炎,简称流脑)容易感染既往健康的年轻人。该病进展非常迅速,可以在数小时内致死。其临床表现包括重度休克、皮下出血、牙龈出血、四肢血管的血栓形成,谵妄以及导致在24小时内死亡的昏迷。

一旦发生病例后,应该立即对于该病例的疫苗接种史与细菌血清型进行评估与检测,对引发这一当前少见的传染病予以充分重视,从根本上解决问题。

脑膜炎奈瑟菌感染的预防方法包括在识别指示病例后的抗生素化学预防、在疑似或确诊脑膜炎奈瑟菌感染患者开始接受有效抗生素治疗后持续24小时采取飞沫传播预防措施、暴露前进行疫苗接种,以及避免危险因素。

生命体征常显示为血压降低和脉搏加快。应加强搜寻瘀点和瘀斑。体格检查还应包括脑膜刺激征。然而,缺乏脑膜炎体征并不能排除全身性脑膜炎奈瑟菌感染的诊断。

流行性脑脊髓膜炎在我国被列为乙类传染病,虽然近年来报告的病例数并不多,但由于其具有烈性传染病的两个特征:传染性强和病死率高,因此一旦发生聚集性病例报告时绝对不应忽视。

对于侵袭性脑膜炎奈瑟菌疾病患者,采用头孢曲松或其他三代头孢菌素之外的其他药物进行全身治疗不能可靠地根除鼻咽部携带的脑膜炎奈瑟菌。因此,如果采用其他药物治疗,则患者应在出院前接受头孢曲松来清除鼻咽部携带菌,以防止随后将病原菌传播给密切接触者。

obs官网中文版近日,西宁市湟中区第一中学的师生们被一场突如其来的疾病笼罩在了悲伤之中,该校2名学生因脑膜炎去世的消息引起了广大网民的关注。

脑膜炎奈瑟菌可造成地方性和流行性感染。在整个人群普遍易感时,可以在短时间内造成暴发。脑膜炎球菌感染的大多数病例是儿童和青少年。

如果感染未得到适当治疗,则死亡率非常高;即便是成功治疗的病例,长期后遗症也可以很严重。脑膜炎球菌病病死率居高不下,主要是因为难以有效治疗常由该菌内毒素诱导的迅速进展的循环衰竭。

脑膜炎奈瑟菌感染的临床表现多种多样,为了做出诊断,需要对该病保持高度怀疑并仔细寻找疾病线索,特别是在本地没有发生流行的情况下。

早期诊断对脑膜炎球菌病患者的治疗非常关键。所有突发发热性疾病的患者(特别是有瘀点和/或脑膜刺激征的患者)的鉴别诊断都应考虑到脑膜炎球菌感染。疑似细菌性脑膜炎时,在等待脑脊液细菌生长、分离鉴定及药敏结果期间,应对患者予以覆盖最可能病原体的经验性治疗。

此次青海病例的血清群和基因型有待进一步的检测和明确,如果是A,C群中的一种,则应当对当地的接种情况进行评估,如果是非A,C群的流行则提示可能需要扩大现有流脑疫苗的血清群类型以覆盖的相应血清群,如果是全新的流行株则更需要密切监测和深入研究该菌株的致病和传播特性。

然而,令人感到不安的是我国安徽省2003年至2005年暴发了新的血清群C群脑膜炎球菌病(72例中有10例暴发)。分子鉴定发现此菌株(序列类型-4821)不属于任何之前报道的序列类型,形成了一个新的高毒力的谱系。

急性脑膜炎球菌病最常表现为3种综合征:脑膜炎(流行性脑脊髓膜炎,简称流脑)、脑膜炎伴脑膜炎球菌血症,以及不伴脑膜炎临床证据的脑膜炎球菌血症。

我国曾是A群脑膜炎球菌病脑膜炎球菌病高发国家,记载发生过5次全国性A群脑膜炎球菌病流行,各省份均有脑膜炎球菌病病例报告。20世纪80年代随着A群脑膜炎球菌多糖疫苗和AC群脑膜炎球菌多糖疫苗纳入国家免疫规划并广泛使用,脑膜炎球菌病发病率大幅下降。

由于密切接触者中继发病例的发生率在指示病例起病后不久最高,所以应尽早(最好在确认指示病例后24小时内)给予抗生素预防。在暴露于指示病例后14日以上给予化学预防很可能作用有限,甚至没有作用。化学预防可以选用利福平、环丙沙星和头孢曲松。

肌痛可能是一个重要的鉴别症状,偶尔可出现非常剧烈的疼痛,这种疼痛通常比病毒性流感中的肌痛更严重。疾病进展通常相当迅速,可在数小时内从健康转变为严重疾病。

对于感染病临床专业人员来说,对于此次青海西宁的两个病例,我们在痛惜患者逝去的同时,更需要提高警惕,做好发热伴中枢神经系统症状患者的监测工作,做到早发现、早治疗,在尽可能降低病死率的同时避免疾病的进一步传播而造成的更大危害。

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新安江水库即千岛湖,是华东地区最大的水库,主体位于杭州淳安县,大坝位于杭州建德市。水库总库容216亿立方米,本次是运行以来第8次开闸泄洪。建德市水利局公布的水库历次泄洪情况表显示,单次泄洪时长排前三的年份是2024年、1983年和2020年,分别为264.3小时、236.4小时和173小时。

4日,浙江省水利厅发布消息:全省主要江河控制站水位均在警戒水位以下,汛情平稳,气象预报未来7天没有大范围集中强降雨,决定于18时30分结束水旱灾害防御IV级应急响应。

obs官网中文版浙江省7月4日出梅,并于当晚结束水旱灾害防御IV级(四级)应急响应,新安江水库4日下午关闭最后一道泄洪闸。本次梅汛期,新安江水库泄洪历时264.3小时,为1959年建成以来单次泄洪跨度时长之最;下泄流量30.04亿立方米,居历史第二。

受6月18日以来梅雨带北抬的影响,新安江水库水位持续上涨。6月23日,水库时隔4年再度开闸泄洪,14时开启1孔,次日22时增至7孔。综合考虑上下游水位、出入库流量、未来降雨等,水库根据防洪调度指令实行泄洪闸数动态调整,累计开关闸11次,是建库以来泄洪动态调整次数最多的一次。

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如何在政策层面提出解法呢?马库斯指出,不能期待现有的法律面面俱到,也不能期待一个统一的解决方案能够解决AI带来的所有风险。在全球范围内,马库斯认为快速敏捷的反应很重要,同时还需要透明度,需要全面统计、全面训练,并全面披露所有内部测试。此外,还需要第三方来做发布后的审计,让人们知道这些AI系统是否被误用,是否存在歧视。要负责任地进行分层监督,要有类似国家和全球性质的机构来做监管。

由此,马库斯认为今天的AI是不稳定的,在现实中没有锚,于是带来很多风险,比如虚假信息、市场操作、诽谤、深度造假、偏见歧视、隐私数据泄露、侵犯知识产权等。在他看来,过度依赖这样不可靠的系统,甚至将AI工具放到武器系统或者电网当中,成本是巨大的,甚至可能会存在严重的长期风险。

“现在所用的AI在技术上和道德上都是不完整的(inadequate)。”马库斯开篇明义,表示大家现在所关注的生成式AI只是一种可能性的方法,很有趣、很受欢迎,但是有很多问题,他更愿意将其称为“Rough Draft AI(AI的草稿)”。

据澎湃新闻此前报道,加里·马库斯一直是生成式AI浪潮的唱反调者,坚称仅靠深度学习并不能实现类人智能,经常在社交媒体上与AI知名学者舌战。提起讨厌ChatGPT的专家,他绝对是社交媒体上最瞩目的人。

尽管AI热潮奔涌,但在马库斯看来,通用人工智能并非迫在眉睫。人们如此认为,一定程度上是来自硅谷的炒作,真正重要的是解决人工智能在现实世界中的问题。马库斯提出,人工智能的能力增长实际上已经放缓,但他仍觉得人工智能有希望变得更好。要实现这一点,还需要从人类社会当中获得线索。他说:“人的思维不是单一的,当我们在制定人工智能政策时,需要对当前的人工智能持现实的态度,并且找到超越它的方法。”

obs官网中文版7月4日,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC2024)在上海开幕。在当天下午举行的国际电信联盟人工智能向善研讨会上,硅谷机器人创业公司Robust.AI首席执行官兼创始人加里·马库斯做了视频演讲,分享“如何确保人工智能为我们所用”。

其次,人工智能也会存在偏见问题,这在十年之前就为人们所知,但现在也还没有真正的解决方案。此外,人工智能也存在抄袭问题,Chat GPT的产出会根据统计数据给出多个版本的回答,但实际上只是已有数据的重塑。

马库斯表示,AI会使用全世界的统计数据,试图从这些统计数据中猜测这个世界是如何运作的,但这并不能够代表世界的真相。这就是所谓的“AI幻觉”,大语言模型看起来很聪明,但是不能检查自己的工作。而这些问题并不能通过加入多模态、影像学工具来真正地解决。

马库斯表示,很多公司都拥有学习能力强、推理能力较弱、数据不可解释的系统,而现在需要开发一种新的人工智能方法。或许需要几十年的时间,人们才能够去理解如何构建一个结合学习和推理优点的人工智能,让其成为可学习的、数据高效的、可解释的、可靠的、可验证的和基于事实的人工智能。

FAQ

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