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。
新冠感染高峰后 ，基层诊疗如何补短板 ？******
新闻1+1丨新冠感染高峰后 基层诊疗如何补短板？
新冠病毒感染高峰已过 ，但相关诊疗，尤其是基层医疗机构、农村地区医疗机构提升救治能力 的工作并没有结束，如何提升基层诊疗和服务能力？ 今晚《新闻1+1》邀请国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长吴浩 ，共同关注 ：感染高峰后 ，基层诊疗如何补短板？
提高基层诊疗能力 ，如何实现早转诊 ？
国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长 吴浩：首先我们要实现早发现 ，用好配置的一些设备。其次 ，练好自己 的本领 ，就是能够早识别一些有重症倾向的患者，能够早期给予干预和治疗，减少重症 。第三，我们在《新型冠状病毒感染基层诊疗和服务指南(第一版)》里面特别强调 的一些指标是早期预警 ，能够迅速的和畅通地把他转诊上去 。第四 ，要根据医联体和包片原则进行一个绿色通道，甚至在有些地方可能流行或者说流行比较大 的情况下，关口要进一步前移，要选派一些有经验 的上级医院的医生 ，直接派驻到乡镇去驻点，确保重症病人能够转得出去转得快。
提高基层诊疗能力 ，对基层医疗人员的培训重点 是什么？他们 的需求是什么 ？
国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长 吴浩 ：在培训过程中 ，很多基层医疗工作人员在问 的问题 是抗生素如何使用、小分子药物如何使用、激素药物如何使用 、恢复期 的怎么去处置、如何去识别和分析危重症，这 是最主要的需求 。同时基于这些需求，我们在《新型冠状病毒感染基层诊疗和服务指南(第一版)》 的培训中安排了答和问 ，这里的专家都 是具有丰富 的实战经验、在临床救治过病人的专家去回答和问询 ，去解决我们基层所要关注的一些问题。
春节期间农村重新热闹起来 ，有哪些防疫提醒？
国家卫健委应对新冠疫情社区防控专家组组长 吴浩 ：①如果还没有阳 的人要回到农村之前 ，我觉得他需要自己做抗原或者 是核酸检测 ，确保不把感染 的风险带回家。②要加强自己在旅途中的防护 。③刚刚阳康 的一些民众回到农村走亲访友，要注意好自己 的生活节律 ，尽量让自己恢复得更好一点。(央视新闻客户端)
