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杭州湖州开出“阳康”门诊******

　　本报讯 （记者 张梦月 周逸 徐坊 通讯员 章舒莎 张弛 戈杰） “咳咳咳。”新冠病毒感染恢复后，你是不是有咳嗽、浑身酸痛、乏力等症状？去医院急诊，人满为患；去呼吸内科门诊挂号，又一号难求。

　　“阳康”后的不适该怎么办？日前，杭州、湖州的不少医院开出了专门面向“阳康”的门诊，针对患者在康复中出现的各种不适症状提供专业指导和诊疗。这些新开设的门诊运转情况怎么样？记者来到现场探访。

　　“咳痰有没有好一点？”“胸闷气急有吗？”“走走楼梯会气喘吗？”上午10时，富阳区第一人民医院门诊2楼，4间呼吸综合门诊诊室人头攒动。虽然才开诊两小时，看诊叫号已到了60余号，等候人群中不时传来咳嗽声。

　　富阳区第一人民医院党委书记何正飞介绍，最近院内新冠病毒感染患者数量增幅明显，“我们观察下来，很多病人是感染后出现了咳嗽、咳痰、心慌、气促、乏力，是‘阳康’后特有的一些症状，为了让患者就诊更加便捷，有序调节好医疗资源，医院开设呼吸综合门诊。”

　　门诊1月3日开诊后，在限号情况下，一天接待200余个病人，来就诊的病患大多是“阳康”。记者在现场遇到了前来就诊的市民傅先生。去年12月下旬感染新冠病毒后，他一直被咳嗽困扰。“上次来呼吸内科排队等了3个多小时，这次听说开了新门诊，赶紧来复诊。”傅先生说，呼吸综合门诊很适合他这样的“阳康”患者，现场挂号只等了半个小时不到，医生问诊也比较详细。

　　“阳康”之后，咳嗽或许是大家反映最多的问题。记者从杭州市红十字会医院获悉，不久前，医院整合院内资源，由呼吸科、胸外科、职业病科共同组成大呼吸专病门诊就诊区，同时开出了“咳嗽专病门诊”，一周7天全开放。

　　“咳嗽专病门诊每天限号100人，基本上都会看满。”杭州市红十字会医院胸外科主任叶波说，来就诊的基本都是“阳康”，存在痰黏、夜晚咳急、痰中带血丝、咳嗽长时间不好转等症状。目前，咳嗽专病门诊有8位医生轮值。

　　记者注意到，除了上述两家医院外，在杭多家医院针对营养、中医调理、呼吸等市民较为集中的就医需求开设了“阳康”门诊。

　　而在湖州，湖州市中心医院也于近日推出“阳康”门诊，以中医诊疗为主，康复、心理咨询、营养等科室医生共同坐诊，主要服务感染新冠病毒后处于恢复期的患者。

　　“我先到了1楼的呼吸综合门诊，已经有不少人在排队了。正好在微信朋友圈看到‘阳康’门诊开诊了，就来挂了个号。”26岁的小徐虽然已经“阳康”快10天了，但还是感觉乏力，还时不时咳嗽。接诊的医生仔细询问了病情、把了脉，最后为小徐对症开了几方中药。“本来不知道去挂哪个科，没想到有了这个‘阳康’门诊，治疗很对症，就诊也方便，挺好挺好。”小徐说。

　　“一早就已经接诊了20多位‘阳康’患者，超过八成患者表示，‘阳过’后经常会咳嗽，还会出现胸闷、乏力、心烦、失眠等症状。”当天坐诊“阳康”门诊的湖州市中心医院中医科医生韩晋涛告诉记者，中医诊疗在病后防复、防变的功效比较明显。

　　“‘阳康’门诊分流了呼吸综合门诊的轻症患者，减轻呼吸综合门诊的压力。”湖州市中心医院相关负责人介绍，“同时，我们通过互联网+医保平台线上线下同步开启，在医院内部构建了急诊（发热门诊）—呼吸综合门诊—‘阳康’门诊—互联网门诊四级分层联动的诊疗模式，让患者得到更为精准的诊疗服务。”

　　另外，记者从湖州市中医院了解到，为帮助市民尽快康复，该院治未病中心充分发挥中医中药特色优势，推出治未病新冠康复门诊。针对“阳康”后咳嗽、乏力、盗汗、失眠、味觉嗅觉消失等症状，通过辨证施药，帮助市民恢复健康。

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）