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求索患者寻医问诊的最优解******

  【新春走基层】  

  光明日报记者 张锐 夏静 光明日报通讯员 杜巍巍

  “目前，疫情防控进入新阶段，仍是吃劲的时候，大家都在努力，曙光就在前头。”连日来，每天只休息五六个小时的武汉大学人民医院（湖北省人民医院）副院长程帆，劳累着，也被感动着。

  程帆介绍，自去年12月以来，医院两个院区发热门诊和急诊科接诊量激增，高峰时期是同期的近10倍，就诊患者大多数为老年人，多合并基础疾病，入院即告病重甚至病危。同时，医院住院病人猛增，在院病人最多时超过6000人，整体病床使用率超过120%。此外，去年12月医护人员绝大部分被感染，医院人手一度严重不足，面临极大的救治压力。

  怎样才能让骤增的患者有医生看、有病床住？

  武汉大学人民医院统筹全院资源，打造开放床位达5198张的“超级医院”，努力做到“新冠患者应收尽收、急诊患者应接尽接、重症患者应治尽治”。

  程帆说，医院打通所有床位，所有病房调整为“综合内科病房”，按照先内科系统再外科系统的收治顺序，“应收尽收”；打通所有收治通道，门急诊、发热门诊患者不以发热进行预检分诊，不查核酸、抗原，“应接尽接”；打通所有专业，全院内科外科打通、中医西医打通，除重症肺部感染患者外，根据患者基础疾病直接收治到相应专科，“应治尽治”；打通全院人员和物资，医护人员“轻伤不下火线”，快速康复后立即返岗，甚至没有完全康复就返岗。

  不仅要让患者能看病、能住院，武汉大学人民医院更是想方设法让患者能看好病。

  武汉大学人民医院重症医学Ⅱ科主任余追说，因为规范的重症救治病区床位有限，很多病人进不了ICU。而经过亚重症改建的普通病房，在重症专家的指导和协助下，也能有效地收治病人。这段时间，余追的身影总是奔波在重症医学Ⅱ科和他“承包”负责的3个病区，守卫着生命之门。

  与此同时，依托24小时接诊的“武大云医”互联网医院，武汉大学人民医院打破时间和空间的束缚，让优质医疗资源惠及更多患者。

  “这可能是细菌感染或者真菌感染，要尽快做纤维支气管镜检查、气道分泌物测序。”“病人整个代谢的紊乱一定要纠正，这是肺炎愈合的基本条件。”1月5日上午，武汉大学人民医院呼吸与危重症医学Ⅱ科主任胡克、重症医学Ⅰ科主任詹丽英，在“武大云医”上指导湖北沙洋县人民医院紧急救治当地一位61岁的新冠感染患者。

  近半个月来，武汉大学人民医院组建的新冠救治国家和省级专家团队，还“点对点”远程帮扶省内的汉川、咸丰、潜江等地的20多家医院，开展急危重症患者远程会诊100余人次。此外，从2022年12月以来，“武大云医”累计接诊超过6.3万人次，为患者提供网络就诊、送药上门、居家健康管理等服务累计超过232万人次。

  武汉大学人民医院党委书记万红慧说，作为传承百年红色基因的“红色医院”，医院始终坚持医心向党、医心为民，坚持“一切为了人民健康”，以高质量党建引领医院高质量发展；持续深化人才培养，加强学科建设，优化运营管理，加快融合创新，竭力让患者少痛苦、少花钱，不懈求索患者寻医问诊的最优解。

　　《光明日报》（ 2023年01月08日 02版）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）