“阳”过了，离回归正常生活还有多远？******

　　◎本报记者 张佳星

　　“新冠病毒感染者的核酸由阳性转为阴性就表明他没有传染性了。”12月15日，针对科技日报记者关于“阳转阴是否还具有传染性”的问题，华中科技大学同济医院感染科副主任郭威回应，没有条件做核酸的话，自测抗原转阴也可以，但后者的准确度稍差一些。

　　近期，不少新冠病毒感染者经过居家治疗后逐渐康复。那么，“阳”过之后，距离回归正常生活还有多远？也有人转阴之后又短时期内复阳是为什么呢？

　　熬过6—7天，大部分能转阴

　　“不少人感染新冠病毒以后3—5天就能恢复个差不多，但我们还是建议从有症状开始6—7天后进行核酸或抗原的两次检测。”郭威说，每个人的状况不同，体内的病毒载量也不同，从临床经验看大部分人出现症状6—7天后基本能转阴。

　　根据临床上的观察，目前大多数人感染后的症状持续3—5天，之后大部分症状都会消失，比如发热、肌肉酸痛、咽痛等症状都会消失。

　　“但从我们专业的角度看，症状消失与否不能作为有没有传染性的判断标准。”郭威解释，每个人的机体免疫力不同，对新冠病毒的抵御能力不同，症状、病程等都因人而异，无法作为判断标准，而核酸检测能够最直观地显示感染者体内的病毒排放量，便于准确判断。

　　“一旦连续2天核酸(或抗原)检测均是阴性，就可以解除隔离恢复到正常的生活中了。”郭威说。

　　“阳”过之后，还会复阳吗？

　　“阳过之后仍然有可能复阳。”郭威对科技日报记者表示，临床上发现一些人反复排毒，也就是说排毒是间歇性的，核酸检测结果会认为是转阴之后复阳；还有一些情况是由于病人有基础的肺病或者是病毒载量比较大，治疗后转阴，结束治疗后又复阳。

　　复阳的情况会存在，但比较少见。“也有可能是新冠病毒没有活性的核酸片段在体内没有清除干净而被检测到。”郭威说，临床上一般认为，复阳的患者一般问题不大，不会转成危重症，而且一般也不具备传染性。

　　郭威仍旧提醒，阳性患者转阴之后要加强健康管理，要有一个健康的起居，还要对自己的健康密切观察。

　　“我们也发现有的家庭里出现了反复感染的情况，比如一个家庭成员传染给另一个成员，前面的成员刚好不久，又反过来被自己的传染者传染了。”郭威说，为了避免病情的反复，有感染者的家庭，衣服、床单、毛巾、餐具等日常用品要单独使用，相互之间做到尽可能地隔离。

　　“阳”过之后，还用做防护吗？

　　有不少人认为，感染之后又康复，身体内有了抗体，就可以不做防护，真正回归疫情前的生活，真的是这样吗？

　　“一般情况下，感染之后的中和抗体可以保护感染者3—6个月。”郭威说，这种保护针对的是同一种亚型的新冠病毒。例如感染奥密克戎BF.7之后，再遇到BF.7就有很好的保护效果，但如果之前感染的是德尔塔，遇到奥密克戎可能中和抗体就没有保护力。总而言之，病毒的差别越大，中和抗体的交叉保护越有限。

　　警惕双重感染也很重要。郭威说：“有的人以为自己感染之后再不会感染了，就不注意防范、也不戴口罩了，最后感染上流感病毒也是完全有可能的。”

　　郭威提醒，秋冬季节还是要坚持佩戴口罩，当前新冠病毒的流行对于其他病毒的流行趋势可能存在交叉影响，因此，通过勤洗手、戴口罩、安全距离等方式避免其他病毒的感染仍然十分重要。

　　针对老年康复者，郭威表示，由于有基础性疾病，老年人康复之后还是规律生活，坚持之前的基础病用药和治疗，如果肺部不适或者有慢阻肺的老人，可以做一些肺部保健操，有助于肺部功能的恢复。

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。