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基层健康观察：早（筛背后，“小检查”换“大健康）”
在杭州市西湖区蒋村街道社区卫生服务中心，60岁的李兴芳（化名）向记者分享了自己的切身体会：“过去总以为肠癌检查非常繁琐，必须跑到大医院做肠镜，心里还存有几分畏惧。如今家门口就能轻松完成采样，而且分文不取，真是便利极了。”
当前，结直肠癌已成为严重威胁中国居民健康的常见恶性肿瘤之一。据《2025浙江省肿瘤登记年报》披露的数据，该省结直肠癌患病率位居全省各类癌症第五位，而死亡率则攀升至第三位的高位。
面对这一被称作“沉默杀手”的疾病，一场以早期筛查为重心的基层健康守御行动正在浙江广大地区深入推进。记者深入社区一线，试图揭示这项民生工程是如何将“预防”二字真切地书写在千家万户的门槛之前。
从“排斥检查”到“主动参与”
在蒋村街道社区卫生服务中心，从事全科医疗工作的陈田芳医生亲身见证了居民们对肠癌筛查态度所经历的显著转变。她回忆道：“项目启动之初，不少居民心存疑虑。他们最频繁追问的无非是三个方面：操作是否繁琐、结果是否可靠、会不会带来身体损伤。”相当一部分中老年人对抽血检查心怀恐惧，嫌过程费时费力，因而对传统筛查方式颇为抵触。
然而，今年新引入的粪便DNA检测联合定量FIT双联筛查技术，恰好针对性地化解了上述种种顾虑。这一检测手段无需空腹、不采血、居家即可自行取样，极大降低了民众参与筛查的心理与实际门槛。“居民领取采样工具包后，只需在家中完成标本采集，再按照规定时间送回社区卫生服务中心便可，全程不会干扰正常的工作与生活节奏。”陈田芳补充道，今年增加的定量FIT辅助筛查手段，既确保了检测的精确程度，也使整个工作流程得到进一步优化。
李兴芳向记者谈到：“年轻时我在西湖上以撑船为业，常年日晒雨淋，总自恃身体状况极佳，从未进行过任何肠道方面的检查。”一次偶然的退休体检，让她深刻体会到肠癌筛查的紧迫意义。通过社区卫生人员的宣教，她了解到西湖区正推行免费的肠癌筛查民生工程，居家即可取样送检。
当收到初筛结果呈阳性的通知时，李兴芳一度感到忐忑不安。“好在社区医生第一时间主动来电，耐心细致地为我解读了检验报告，明确告知阳性并不意味着必定罹患癌症，还需通过肠镜检查作最终确认，并且主动协助我联络了上一级医疗机构。”这段完整的服务体验让她宽心不少，“社区医院将筛查、确诊及就医引导安排得井井有条，还提供了数百元的经济补助。在上级医院完成肠镜检查并摘除息肉后，主治医生感慨说，多亏就诊及时，否则极有可能发展为恶性肿瘤。”
“以前对于肠癌早期筛查毫无概念，总觉得与自己无关。经过此番亲身体验才恍然大悟，早筛无异于拯救生命的关键一步。”李兴芳感慨万千。
从“重在治疗”迈向“重在预防”
“连续三年大力推行免费肠癌筛查项目，其根本动因在于贯彻‘健康中国’战略，推动癌症防控阵线前移。”杭州市西湖区疾病预防控制中心（杭州市西湖区卫生监督所）主任胡小炜如是说。
胡小炜指出，结直肠癌的发生演进是一个相对迟缓的病理过程，自正常肠黏膜发展为增生性息肉、腺瘤性息肉，继而演变为早期癌乃至进展期癌，每个阶段都为医学干预留下了宝贵窗口。据了解，早期结直肠癌患者经规范治疗后，五年生存率可达九成以上；但晚期患者的这一比例则骤降至不足一成。因此，早筛查、早确诊、早治疗，无疑是降低该病致死率最为有效的途径。
在公共卫生整体架构中，此项民生工程扮演着至关重要的“健康守护者”角色。胡小炜介绍，项目完全依托各社区卫生服务中心具体实施，在区级层面通过统一规划、统一培训、统一质控的原则，确保基层医疗机构的服务能力“能够胜任、接得住任务”。西湖区范围内所有社区卫生服务中心均设置了筛查服务点位，方便居民就近参与。
“今年我们针对便民采样流程、阳性结果随访以及高危人群干预等环节实施了多项优化升级。”胡小炜表示，该区已进一步完善阳性结果的追踪随访机制，力保初筛阳性居民能够迅速获得肠镜复查提醒与就医指引，从而构建起“筛查—诊断—干预”无缝衔接的闭环管理体系。
陈田芳也透露，如今社区医生正借助家庭医生签约、健康知识讲座、微信群交流等多元途径，持续开展肠道健康知识普及工作。“我们反复向居民强调，肠道息肉及癌前病变在早期通常不显现任何症状，一旦出现腹痛、便血等情况，往往已是疾病晚期。早筛并非无端‘制造疾病恐慌’，而是卓有实效的‘预防手段’。”
以最小成本，守护最大福祉
深耕基层肠癌早筛工作已有三个年头，陈田芳深切体会到早期筛查为居民健康带来的切实改善。“部分居民通过筛查及时发现早期病变，经过干预后恢复状况良好，如今主动成为我们的‘义务宣传者’，积极劝说身边亲友参与筛查。”她表示，“这项常态化民生工程最突出的价值在于，使‘早预防、早发现’的健康理念切切实实融入到了千家万户的日常生活之中。”
作为西湖区这项民生项目的技术支持单位，华大基因已连续多年参与项目执行。该机构驻西湖区民生项目运营经理郑婷婷介绍，在大规模普惠性筛查落地的实践中，团队建立了一套涵盖样本采集、冷链运输、实验室检测乃至报告发布的标准化操作流程，全力保障检测效率与结果精准度。“后续我们将继续在检测技术升级、筛查覆盖范围扩大、健康科普宣传以及高危人群持续性随访干预等方面深耕发力。”郑婷婷说，希望促使更多民众共享科技进步所带来的健康福祉。
西湖区的成功探索，正是浙江全省积极推进重点人群结直肠癌免费筛查工作的一个生动缩影。自2020年起，浙江省便将重点人群结直肠癌筛查确立为省政府民生实事工程，将基于风险评估问卷与粪便隐血试验的初筛手段，同结肠镜检查的精筛环节有机结合，规范有序地开展肠癌筛查工作。截至2025年12月底，全省已完成高达1228万人次的筛查任务，众多市县区更是将消化道肿瘤联合筛查一并纳入地方民生实事范畴。
从基层社区数年如一日的执着坚守，到全省范围内普遍推开，这场以“早期筛查”为核心的基层健康守护行动，正在谱写着“以人民健康为根本”的生动画卷。在这场与“沉默杀手”的争分夺秒较量中，每一次提早筛查，都或许能扭转一个家庭的命运轨迹。（完）
功能特点
高校{生成式人工智}能治理的国际经验
生成式人工智能正以空前之势重塑全球高等教育的版图。从学生撰写论文，到教师设计课程，再到高校教务管理，这一颠覆性技术已深入渗透到教育链条的每一个细微环节。它在显著提升效率的同时，也带来了一系列不容回避的隐忧——学术诚信的边界被模糊，数据安全的防线遭到挑战，伦理责任的归属变得扑朔迷离。面对这样一把利弊交织的“双刃剑”，如何在释放技术赋能潜力的同时构筑有效的风险防控屏障，从而探索出一条契合人工智能时代需求的高校治理新路，已然成为全球高等教育界共同面对且亟需破解的时代课题。
价值航向：从“严防死守”到“价值驱动”
生成式人工智能向高等教育腹地的持续挺进，绝非仅仅是引入了一件效率工具，它更深层地触发了对教育内在价值与未来人才塑造目标的根本性省思。纵观全球各大高校的治理实践，大致可梳理出三种鲜明立场：严令禁用、有界开放，以及将技术深度内嵌于教育肌理。这三种取向，既是技术扩散在不同发展阶段所留下的现实印记，也深刻折射出高校在恪守教育传统与拥抱技术变革之间所面临的价值抉择与张力。
在生成式人工智能崭露头角的初始阶段，一批高校和教育管理机构不约而同地选择了审慎防御的姿态，对其使用施加严格限制。这种策略的核心，在于防范新兴技术对既有教育秩序造成强烈冲击。教育界普遍弥漫着一种忧虑：学生若过度依赖智能工具，其独立思辨和创新创造等核心素养恐将日渐式微。与此同时，根深蒂固的学术诚信规范，也使得高校在面对这种可能部分替代人类认知劳动的技术时，本能地倾向于保守应对。美国纽约市教育局早期的做法便是典型注脚，其在2023年初以可能损害学习成效为由，明令禁止在校园网络和设备上使用ChatGPT。尽管该禁令因技术应用的势不可挡而在数月后取消，但这种审慎的防范姿态，却生动反映了传统教育模式在技术风暴初期的应激反应。
伴随技术能力的持续跃升及其在教育场景中的广泛落地，越来越多的高校正逐步意识到，简单粗暴的一禁了之既难以落实，也违背时代发展的必然趋势。因此，治理立场开始向“有条件开放”转向。治理的重心也从“是否允许”转变为“如何规范”，普遍路径是发布详尽的使用指南，为师生提供清晰的行动框架。以英国牛津大学为例，该校于2024年发布的使用指引，明确区分了可允许与严禁使用的具体场景：它支持学生运用智能工具来提升学习技能和辅助课程理解，同时掷地有声地强调，人工智能绝不能替代人的批判性思考，更不能取代建立在证据之上的学术论证和学科知识建构。这种以规范引导为核心的治理模式，在坚守学术底线与为技术创新预留探索空间之间，努力寻求一种动态平衡。
在此基础上，一些更具前瞻性的高校已超越单纯的风险应对逻辑，转向以教育赋能为导向的积极立场，将生成式人工智能视为撬动教育范式深层变革的战略杠杆。它们通过周密的制度设计与充裕的资源投入，主动推进该技术与教学、科研及行政管理的全方位融合。2024年，美国亚利桑那州立大学开创先河，成为全球首个与OpenAI建立深度合作伙伴关系的高校，在课堂教学、科研辅助和行政流程中系统引入智能工具，大胆探索人机协同的新型教育模式。这一重大转向，揭示了高校治理逻辑的内在演化——从“使技术适应既有教育框架”到“让教育因技术而实现跨越式发展”。当生成式人工智能被纳入制度化轨道并与教育目标同频共振时，其价值便不再局限于效率的提升，更在于对教育范式本身的重塑与再造。
规则建构：多层规范体系划清应用行为疆界
在“有界开放”与“教育赋能”这两种主流治理取向之下，负责任地使用技术是所有实践的共同前提，这必须依赖具体、可操作的行为准则来落实。总体观之，全球高校正围绕学术诚信、数据安全与责任归属等关键领域，逐步编织起一套系统化的规则网络，将宏观的治理理念细化为师生可以遵循、可以问责的具体规范，从而为技术的应用划定清晰而明确的边界。
学术诚信，无疑是高校在治理浪潮中面临的最为核心议题。由生成式人工智能辅助产出的成果，其原创性归属饱受争议。为此，国际高校普遍从三个维度着手调整学术规范：其一，扩充对学术不端的定义，将“未经明确授权的AI使用”明确纳入作弊或剽窃的范畴；其二，在具体教学情境中细化使用边界，清晰区分允许与禁止的环节，例如允许将AI用于资料收集整理等辅助性工作，而在核心观点形成和最终内容创作等关键环节则严格禁止；其三，建立强制性的披露机制，要求学生在提交成果时，必须如实说明所用AI工具的名称、应用的环节以及生成内容的占比，将过程透明作为合规的基本前提。值得注意的是，在检测手段的应用上，国际高校普遍表现出审慎态度。当前市面上主流的AI检测工具误报率依然偏高，对非母语写作者尤为不公，且潜藏着数据泄露风险。因此，包括麻省理工学院在内的众多顶尖学府，并不主张将技术检测结果作为唯一的裁决依据，而是倡导结合人工专业判断进行综合评估。
数据安全，是高校治理中带有刚性约束的领域。用户输入生成式人工智能的信息，可能被用作模型训练的数据来源，这对学生个人隐私和高校敏感科研数据构成了现实威胁。为此，国际高校大多建立了明确的数据安全规范，明令禁止将个人隐私、敏感信息以及高校自有数据上传至未经安全认证的AI平台，同时积极鼓励师生优先选用学校官方采购或认证的安全工具。在具体的风险防控实践中，数据分级管理被证明是一条行之有效的经验。哈佛大学便是一个案例，该校将数据划分为从完全公开到高度敏感的五个层级，并严令禁止将属于机密级别的数据输入公共智能模型。与此同时，为了在安全与效率之间取得平衡，杜克大学等高校积极推动校园专属大模型的研发与部署，引导师生使用经由学校授权、更具安全保障的企业版或私有化工具。这种“堵疏结合”的治理策略表明，数据安全治理绝非单纯的消极设限，而是通过制度化的安排，为技术在可控的边界内释放活力。
此外，基于生成式人工智能的人机共创模式，使得内容生产的责任归属问题变得空前复杂，这要求高校必须在制度层面给出清晰界定。在此问题上，全球高校正逐步凝聚起几项共识：第一，必须明确AI生成内容可能存在的偏见与谬误，使用者有义务进行严格核查，并对最终产出负全部责任；第二，严禁将人工智能系统列为论文或成果的作者，以维护人类在学术活动中的绝对主体地位。这一规则背后的深层逻辑不言而喻：生成式人工智能可以作为强大的辅助工具提升效率，但绝不能僭越人类的判断力，更不能转移本应由人类承担的学术与伦理责任。
能力锻造：赋能生成式人工智能的有效应用
仅依赖规则约束与事后追责，显然难以从容应对生成式人工智能持续迭代所引发的复杂挑战。全球高校正日益深刻地认识到，治理的重心应当从设定行为规范，进一步拓展至深层次的能力建设。通过系统性的素养培育与资源支持，让师生真正具备深刻理解并娴熟驾驭人工智能的能力，才能真正实现技术对教育的赋能愿景。早在2019年，联合国教科文组织发布的《北京共识——人工智能与教育》便前瞻性地提出，应“采取体制化的行动，提高社会各个层面所需的基本人工智能素养”。
生成式人工智能素养，绝非等同于单纯的技术操作技能。国际研究普遍将这种素养划分为层层递进的多个维度：从最基础的技术认知与功能理解，到熟练的工具运用与任务整合，再到对AI生成内容的批判性审视与创造性再加工，直至能够在复杂多变的现实情境中做出独立的伦理判断与负责任的行为决策。这种素养观的核心，在于让技术“为我所用”而非被其牵引或奴役。在这一全新框架下，人工智能时代高校人才培养的重点，已不再局限于知识传授与技能训练，而是更加侧重于基于AI环境的批判性思维、高阶学术探究能力和创新意识的养成，以更好地适应知识生产方式与职业图景的剧烈变革。
在学生赋能层面，《北京共识》建议运用人工智能“促进学习和学习评价”。围绕这一目标，国内外高校正从课程体系重构与学习方式转型两个方向同时发力。在课程建设上，一条路径是将生成式人工智能有机嵌入专业教学之中。例如，新加坡国立大学将AI编程辅助工具引入计算机专业课程，在夯实学科理论根基的同时，帮助学生积累人机协同开发的前沿经验，从而更好地适应被AI深刻重塑的产业环境。另一条路径是开设面向全体学生的人工智能通识课程。南京大学便是先行者，该校推出了体系化的本科生AI通识课程，将技术原理、伦理规范与行业前沿应用融为一体，助力学生构建紧跟时代的知识体系。此外，一批高校还在探索将AI融入学习评价环节，通过过程性评估与个性化反馈，有效提升学生的自主学习效能。
在教师赋能方面，《北京共识》着重强调要运用人工智能“赋能教学和教师”。为此，国内外高校正积极构建系统化的支持体系：其一，提供定制化的培训项目与丰富资源，帮助教师掌握智能工具在教学场景中的应用方法，如墨尔本大学推出的“AI for Teaching and Education”系列资源，为教师提供了紧跟时代步伐的教学支持；其二，开发轻量级、易于上手的自助工具与平台，降低技术应用门槛，斯坦福大学、复旦大学等高校创建的人工智能共创平台，都为教师提供了简便的探究与实验空间；其三，设立专项研究基金与激励计划，鼓励教师开展基于AI的教学改革与科研创新，例如卡内基梅隆大学的“生成式人工智能教学研究计划”以及中国人民大学的“AI赋能科研创新应用”资助项目。这些举措从素养提升、工具保障到制度激励等多个维度协同并进，切实有效地提升了教师在智能化教学环境中的创新实践能力与内在驱动力。
全球高校对生成式人工智能的治理探索，正逐渐超越单一层面的技术风险防控，迈向一场关乎价值重塑、规则建构与能力培育的系统性变革。面向充满机遇与挑战的未来，我们应当继续坚守以人为本的根本原则，以更加开放、审慎和智慧的姿态，推动人工智能与高等教育的深度融合，在汹涌澎湃的技术浪潮中牢牢把握教育变革的主导权，从而培养出真正能够适应并引领未来时代发展的高素质人才。
使用说明
7月中国制造业{PMI回落至49}.2%
7月的最后一天，中国国家统计局对外发布了一组最新经济数据。数据显示，在经历了前期制造业快速扩张所带来的较高基数效应，以及多个细分行业迈入传统生产淡季的双重压力之下，7月份中国制造业采购经理指数（PMI）滑落至49.2%，再度回落至荣枯线下方。
国家统计局服务业调查中心的首席统计师霍丽慧，对这份数据背后的结构性特征进行了详细解读。她指出，7月期间，装备制造业与高技术制造业的PMI分别达到51.4%和53.3%，这两个数字不仅显著高于制造业整体的平均水平，更彰显出两大板块依旧保持着强劲扩张势头。这种向新而行、向优而进的增长态势，正持续为整个制造业的发展注入崭新动能。与之形成鲜明对比的是，消费品行业以及高耗能行业的PMI则分别录得47.8%和47%，相较上月，前者下降了2.4个百分点，后者也回落了0.1个百分点，这两大领域的景气程度呈现出明显的降温迹象。
从供需两端的具体表现来看，7月份制造业企业的生产活动与市场订单需求均出现了一定程度的下滑。具体而言，生产指数当月为49.9%，较上月走低1.5个百分点；而反映市场订货情况的新订单指数则为48.5%，环比下降幅度达到了2.7个百分点。不过，并非所有领域都陷入低迷，部分设备制造行业却展现出旺盛的产需活力。例如通用设备、计算机通信电子设备等行业，其生产指数与新订单指数双双高于53%，显示这些领域的市场交易热度依然高涨。
此外，受近期部分大宗商品价格持续震荡的波及，当月主要原材料购进价格指数和出厂价格指数分别报收于53.2%和47.8%，两者已连续四个月呈现回落态势。尤其值得关注的是，有色金属冶炼及压延加工业的这两项价格指数均跌至45%以下。原材料及产品价格频繁波动的局面，无疑对企业的采购决策构成了影响，导致其补库意愿趋于谨慎，因而当月的采购量指数也顺势滑落至49.4%的较低水平。
更新日志
基层健康观察：早（筛背后，“小检查”换“大健康）”在杭州市西湖区蒋村街道社区卫生服务中心，60岁的李兴芳（化名）向记者分享了自己的切身体会：“过去总以为肠癌检查非常繁琐，必须跑到大医院做肠镜，心里还存有几分畏惧。如今家门口就能轻松完成采样，
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