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来源:快盈v赔率2024-04-12 17:48

  

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“阳康”后眼干?少刷手机多眨眼******

  感染新冠病毒后眼睛变干了、或者眼泪哗哗流,这些都可能与感染新冠病毒后眼部的炎症反应有关,“阳康”后如何护眼?新春期间如何做好眼睛保护?

  昨日下午,广州市新闻办、广州市卫健委召开新冠防治眼健康专家访谈会,来自中山大学中山眼科中心多个专科领域的专家回应了市民关注的系列问题,并为市民提供了相关健康指引。

  文/广州日报全媒体记者梁超仪、王婧、伍仞

  余敏斌:新冠病毒感染有可能加快或促发急性青光眼发作

  中山大学党委副书记、广东省医师协会副会长、中山大学中山眼科中心青光眼科学科带头人余敏斌教授介绍,这段时期,与新冠感染相关的眼科疾病的患者有明显增加的趋势,具体数据仍在动态监测中。

  新冠病毒攻击呼吸系统、心血管系统比较常见。人们对于新冠病毒与眼部疾病的认识也在不断加深,据不完全统计,全世界范围内眼科领域发表了4600多篇眼科和新冠病毒研究有关的文章。中山眼科中心也在进行新冠感染与眼疾的相关研究。

  余敏斌介绍,根据中山眼科中心近期持续追踪的数据发现,在2022年12月中旬到2023年1月中旬这第一波新冠感染高峰时期,50-60岁以上中老年人原发性急性闭角型青光眼就诊比例比往年同期大幅度增加,且以女性患者居多,“往年同期,一个月接诊原发性急性闭角型青光眼患者不超过30个,过去一个月内则收治了160多个该病患者。这些患者在感染阳性阶段发现的比‘阳康’阶段的多。”

  对此,余敏斌提醒,虽然相关研究机理仍在进行中,但新冠病毒感染有可能加快或者促发急性青光眼的发作,这方面应引起警惕。如果老年人,特别是女性,新冠感染后出现急性视力下降,单眼或双眼疼痛,尤其是夜晚出现症状,甚至有恶心呕吐等情况,应及时前往眼科就诊。

  此外,春节期间也是眼科急诊接诊因烟花爆竹导致眼外伤的高峰时期。对此,余敏斌教授提醒,一旦发生爆竹炸伤,不要自行处理,稍有不慎会导致二次伤害,“有的家长对于进入眼内的烟花、爆竹碎屑尝试自己挑出来,或者用酒精面纸去擦拭消毒,这些都是不正确的做法。”

  专家提醒,应第一时间送往就近医院进行处理。如有干净的纱布或手帕,可以松松地覆盖眼睛,不要挤压,不要揉眼,对异物不要自行取出。

  林浩添:“阳康”后眼睛痛?按症状分类处理

  不少市民朋友阳了以后出现眼痛的现象,对此,中山大学中山眼科中心副主任、白内障科主任医师林浩添表示,感染过程中或者“阳康”后都有可能出现眼部症状,其中眼痛相对比较常见。

  “总的来说,根据症状的持续性和严重程度分类处理。”林浩添介绍,引起眼痛的原因一般以结膜炎、眼表干燥居多,这些症状常常由新冠病毒感染引发的眼部炎症反应所致。大部分刺痛是一过性的,如果有持续刺痛、胀痛,一定要及时就诊、紧急处理,警惕青光眼、角膜严重感染等可能。

  除了眼痛,部分人感染新冠病毒后还可能出现眼部红肿、流泪甚至视物模糊等症状。林浩添表示,相关研究显示,新冠病毒感染引起的结膜炎是比较常见的,眼睛可出现红肿、流泪等症状。上述症状大多在感染期间就可能发生,也有少部分患者是“阳康”后发现,存在个体和毒株的差异性。

  林浩添指出,如果疼痛持续时间较久、比较严重的,建议到院就诊或通过互联网医院进行咨询。对于眼睛干燥或眼表炎症等轻症,可以通过人工泪液或常用消炎药物进行缓解,但不建议自行购买,要在专业医生指导下使用。

  梁凌毅:视力出现明显下降 条件允许应尽快去眼科就诊

  “确实在临床上观察到新冠病毒感染以后的病毒性角膜炎患者增加了,原因可能与病毒直接或间接相关。”中山大学中山眼科中心主任助理、角膜病科主任医师梁凌毅介绍。

  患者往往在感染后出现眼睛红、异物感、视力下降,一般分泌物不太多。凡是出现视力下降明显,在其他身体症状允许的情况下,应去眼科就诊,医生会做视力、裂隙灯检查、角膜染色检查,进而做出是否有病毒性角膜炎的诊断。治疗方面,可以用抗病毒的滴眼液和凝胶,如果是继发疱疹病毒感染,还可以口服抗病毒药。如果是免疫性角膜炎,可以局部抗病毒治疗联合激素治疗。

  还有一部分市民感染后出现流泪的现象。梁凌毅说,有两个可能:一个是新冠病毒相关的泪腺炎,泪腺是分泌泪液的组织,急性炎症的时候可以表现出流泪,同时往往伴有外上眼眶周围,也就是泪腺区的肿胀、疼痛;另一个可能是得了结膜炎、角膜炎,眼睛炎症不舒服导致的反射性泪液分泌增加,这种情况往往伴有明显的眼红、异物感、怕光、分泌物增加。

  除了流泪,有一些市民表示感觉“阳康”以后眼睛出现了干涩的情况,“这个现象还是比较常见的,可能是得了干眼或者原来就有的干眼加重了。”梁凌毅解释,感染新冠病毒后有很多因素都会导致或者加重干眼,比如感染期间在家里频繁刷手机,看手机的时候聚精会神,眨眼减少,眼睛一直睁着,泪液蒸发过快;高热的时候泪液蒸发也会更快;身体不舒服等原因睡眠不好也会影响泪液分泌;另外,口罩上方没有封好,呼气从口罩上方直接吹向眼睛表面,也会加快泪液蒸发。

  对于治疗,一方面可以用人工泪液点眼,更重要的是减少过度用眼,不要整天玩手机,尽量有良好的睡眠,多喝水,还可以试试冷敷眼睛、有意识地多眨眨眼。

  吴开力:春运期间没必要戴面屏“全副武装”

  春节假期临近,不少人有出行的计划,有没有必要针对眼部进行特别防护?

  中山大学中山眼科中心临床检验科主任、主任医师吴开力表示,确实看到有部分市民朋友戴面屏、戴眼罩“全副武装”。实际上新冠病毒通过空气传播到眼部导致感染的可能性不大。综合来说,不建议旅行途中通过面屏、护目镜等专门进行眼部防护,外出时做好基本防护要求,保持一米距离、戴好口罩、勤洗手就可以了。

  李涛:提高免疫力有助于降低眼部炎症反应

  中山大学中山眼科中心眼底外科主任医师李涛表示,新春期间应注意一些眼科急症的发生,如视网膜动脉阻塞(眼中风)、视网膜静脉阻塞、缺血性视神经病变、视神经炎等眼疾,会引起严重视力障碍。此外,我国近视人数不断增加,高度近视是发生视网膜脱离的高危因素,而视网膜脱落如果没有得到及时救治,致盲率很高。

  过去一个月,门诊中发现急性黄斑区视神经视网膜病变(AMN)患者增多,与新冠感染后机体免疫状态异常有关。因此,如果市民发现近期有明显视力下降、视物模糊、遮挡感等情况,应及时就诊。

  不过,李涛也指出,虽然视神经、视网膜炎症会导致视力不可逆损伤,但是它的发病率很低,“阳康”的市民不用过于担心。专家介绍,很多急性眼疾并非由病毒直接损害,而是与全身免疫力息息相关,提高个体免疫力是关键。春节期间要注意多增加营养,保证充足睡眠,个人抵抗力有保证,视网膜视神经炎症发生的概率也会下降。

  需要提醒的是,糖尿病视网膜病变已经位列成年工作人群中不可逆致盲眼病的首位。其发生、发展、恶化与血糖控制、病程长短有关。新春聚会多,容易大吃大喝导致血糖增高,长期宅家里泡剧运动量减少、习惯性熬夜,都容易导致糖尿病视网膜病变进展加剧,因此要保证足够运动、充分休息。

  杨晓:感染阶段不要戴美瞳和OK镜

  中山大学中山眼科中心屈光与青少年近视防控科主任医师杨晓介绍,年轻人爱戴的美瞳、青少年戴的近视防控用的OK镜,都属于接触镜。如果本身还在阳的时候,因为眼表会传播病毒,无论是美瞳还是OK镜,都不可以佩戴;如果家里还有人“阳着”、症状比较明显,也不太建议戴接触镜,因为接触镜也可能会接触到周围环境中的病原体。

  而在“阳康”过程中,由于抵抗力还比较低,如果是美瞳等非必需的接触镜,不建议太着急,“阳康”后两周、眼睛没有其他问题的,可以戴。而如果是用于近视防控的OK镜,在转阴后一周后、眼部没有症状了,医生检查后可以考虑戴了。

  要注意的是,佩戴接触镜要做好手部卫生,镜片、镜盒等护理用品、操作台面都需要进行消毒,但需要注意,镜片本身不能直接使用酒精消毒,需要使用镜片专用的护理液。恢复戴镜后,要密切观察有无眼红、刺痛、流泪等症状。

  “阳康”以后,多久能用阿托品散瞳验光或者治疗近视?杨晓表示,对于阿托品和一些快速散瞳药物,目前没有证据显示会导致新冠病毒感染风险或加重感染后的病症。因此在“阳康”后,可以进行散瞳验光;使用低浓度阿托品治疗近视的,如果此前使用没有不良反应的,“阳康”后经过医生评估,也可以开始使用。

  为了保护学生的视力,专家提醒,多增加户外运动,“需要提醒的是,天黑后散步作用不大,因为户外光线没有达到保护视力的要求。所以最好是可以参加学校的‘430’项目,放学后先在学校进行一些户外活动,或者是回家后趁没天黑和小伙伴结伴在户外玩耍,才有效果。”每天户外活动一小时,不一定需要连续一个小时,可以利用一些碎片化时间。

人工智能,如何妙笔“生”画******

  核心阅读

  输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。

  不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

  一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

  从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

  人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

  设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

  今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

  具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

  扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

  “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

  扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

  众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

  汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

  随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

  大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

  不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

  但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

  防范潜在风险,守住法律和伦理底线

  人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

  在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

  不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

  “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

  不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

  不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

  记者 喻思南

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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