人民卫生出版社两本妇产科新书首发并向西部省区赠书******

　　光明网讯（记者邱晓琴）12月29日-30日，第七届全国妇产科疾病与优生科学论坛暨第六届广东省妊娠期危重症管理高峰论坛在广东省中山市举办。期间，人民卫生出版社两本妇产科新书《妊娠期高血压疾病》（第2版）、《产科临床手册》首发，并举行赠书仪式，向西部地区十一省区及基层医护工作者赠送4万余册。

《妊娠期高血压疾病》书影

《产科临床手册》书影

　　据介绍，《妊娠期高血压疾病》（第2版）一书由余艳红教授和杨慧霞教授主审，苟文丽教授和张为远教授主编，为广大的产科医生、医学生、临床研究生提供了妊娠期高血压疾病翔实且与时俱进的系列知识。《产科临床手册》一书由苟文丽教授主审，蔺莉教授、赵扬玉教授主编，主要围绕“围产保健内容、产科常见合并症、妊娠特有并发症”三个亚专科领域进行阐述，注重临床实际操作的规范化培训。

　　人民卫生出版社有限公司副总编辑杨晋编审认为，《妊娠期高血压疾病》（第2版）对妊娠高血压疾病的流行病学、病因和发病机制、诊疗和预防等方面进行了全面详细地阐述，正如马丁院士在本书序言中所言，这是我国产科领域的“全、新、力、作”。《产科临床手册》则突出便携、重点、精简的特色，注重临床操作，紧贴临床实践，并附有临床操作视频，尽力满足一线产科医生实际需求。“作为‘中国优生科学西部行’项目内容之一，这两本书将赠送给西部地区十一省区及基层医护工作者。”杨晋编审说。

　　据了解，“中国优生科学西部行”项目是中国优生科学协会“促进西部人口健康与优生”工作的重要项目之一，自2013年开始，每五年一个周期，通过组织专题学术讲座、专家查房、专家义诊、手术以及健康教育资料发放等形式，为推动我国西部地区优生科学和妇幼事业发展作贡献。此次新书发布会，中国优生科学协会再次携手西部十一省，赠出新书，将宝贵的临床经验和前沿技术送到基层一线。

　　“在西部行的过程中我们发现，妊娠期高血压疾病是西部某些地区孕产妇和围产儿死亡的首要原因，产科诊疗操作不够规范、知识理念落后，是影响医疗质量的重要原因。为此，我们决定组织全国著名产科专家共同编写《妊娠期高血压疾病》（第2版）及《产科临床手册》。”西安交通大学第一附属医院苟文丽教授介绍了创作两本书的初衷，并对全国70多位产科专家等人士为书籍所做的贡献表示感谢。

　　据悉，本次论坛由中国优生科学协会妇儿临床分会、生殖道疾病诊治分会、广东省妇幼保健协会高危妊娠管理专业委员会、妊娠合并内科疾病专业委员会共同举办。新书发布和赠书仪式后，论坛邀请全国各地的妇产科专家汇聚云端，畅聊妇产科疾病与妊娠期危重症管理的前沿热点，分享临床罕见疑难病例，探讨专业领域难点问题，为全国各地的妇产医护人员献上近50场干货满满的学术讲座。

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。