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“阳了”之后要正确喝水 否则可能喝出低钠血症危及生命******

　　在这波疫情中，“多喝热水”似乎成为一种“共识”，很多感染新冠病毒的人往往会伴有发热、咳嗽、咽喉干痒肿痛等情况，于是床头常备一大壶水。不少人在“阳康”后更是止不住用喝水来缓解身体虚弱出汗而缺水的情况。殊不知，水也不能随便乱喝。在浙江大学医学院附属第一医院（以下简称“浙大一院”）急诊科，有些人就因为“喝错水”，喝出低钠血症。

　　65岁、22岁都中招 喝水喝不对也会惹“病”上身

　　65岁的李大伯没有基础疾病，上个月感染新冠病毒，“阳了”之后全身酸痛，发烧至39℃。李大伯治疗常见小病小痛的“法宝”就是多喝开水，在吃了退烧药后，他一边出汗一边大量喝水，每天要喝两大水瓶的水，循环往复。

　　成功退烧之后，老伴却发现李大伯不对劲——他头昏沉沉，伴有恶心、呕吐，于是紧急将他送往浙大一院急诊科。经过专家检查，李大伯血液中的钠离子含量为122毫摩尔/升（正常值在137—147毫摩尔/升），李大伯的种种症状正是由于患了严重的低钠血症造成的。经过对症治疗，近日他痊愈出院。

　　22岁的杭州小伙家明（化名）平时身体不错、很少生病，这次“阳了”之后，一直发烧至38.5℃退不下去。发烧后，由于没有食欲，家明基本上除了吃药就是喝白开水，捂出一身汗后再继续喝水。结果他强撑了三四天，就出现了全身乏力、嗜睡、手抖及精神恍惚等症状。“送医前，他腿部和上臂的肌肉也异常紧绷，真是吓死人了！”女朋友将家明送到浙大一院后，他同样被诊断为“低钠血症”。

　　高度重视低钠血症 少量多次科学饮水

　　“这几天，因低钠血症前来就医的急诊患者有不少！我们有必要和大家做个提醒。”浙大一院急诊科主任陆远强主任医师介绍，有些患者因无法饮食、连续呕吐导致钠离子大量丢失、无法正常摄入，血钠浓度在110毫摩尔/升以下，需紧急进行输液补钠；有些则是过量饮水造成的低钠血症。

　　正常情况下，人体细胞被钠和水平衡的溶液所包围，细胞内和细胞外保持着平衡。但当人喝太多白开水时，肾脏每天只能从血液中排出约800至1000毫升的水，多余的水就会滞留在血管里。细胞外的钠浓度被稀释了，细胞内外形成梯度差，细胞外的水分就会进入到细胞里，这会导致细胞水肿膨胀，就会引起血浆渗透压下降和循环血量增多，医学上称为稀释性低钠血症，俗称“水中毒”。另外，过量饮水还会对青光眼、慢性肾病、心脏病、胃溃疡等患者带来健康威胁。

　　专家建议，新冠病毒感染的普通型或康复期患者要保证充足饮水量，每天1500—2000毫升。喝水的最佳方式是少量多次，小口慢饮，每次200毫升左右，不建议一次喝500毫升以上，也可根据个人情况，调整为蜂蜜水、淡盐水、椰子水、柠檬水等。（记者 柯静 通讯员 王蕊 江晨）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）