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按照“乙类乙管”要求救治病人******

　　国务院联防联控机制1月9日就第十版诊疗方案有关情况举行发布会，国家卫健委医疗应急司司长郭燕红表示，诊疗方案是指导临床医务人员对新冠病毒感染者进行诊断治疗的专业性和技术性规范，确保临床治疗的同质化水平，保证诊疗效果。第十版诊疗方案的核心理念就是对新冠病毒感染按照常规“乙类乙管”的传染病管理方式进行病人管理和救治。

　　临床救治强化关口前移

　　第十版诊疗方案颁布实施以后，引起了社会广泛关注。对此，郭燕红介绍，第十版诊疗方案主要对以下内容进行了调整：一是在收治措施方面，不再要求病例进行集中隔离治疗。新冠病毒感染者可以根据病情需要，选择居家治疗或者到医疗机构就诊，各级各类医疗机构都可以接诊新冠病毒感染的患者。二是在出院标准方面，不再要求对核酸进行检测。临床医生可以根据患者的疾病诊治要求，特别是基础病情况和临床症状等，对其进行综合研判后决定是否出院。

　　“在临床救治方面，一是强化关口前移，对于轻症病例也要早期介入，特别是对一些高龄、合并基础性疾病的患者，更要加强关口前移措施的应用。二是进一步规范重症患者的诊疗，完善了相关预警指标。三是坚持中西医结合。四是强化了新冠病毒感染与基础性疾病共治的理念。”郭燕红介绍，在诊断标准上，将新冠病毒的抗原检测阳性纳入诊断标准，主要考虑是抗原检测对病毒载量高的感染者有非常好的检测灵敏度。同时，抗原检测非常方便，简单易行，方便感染者在家里进行自测。

　　郭燕红特别提醒，从感染者的角度，即便不做核酸，出院以后也要注意做好个人防护，居家观察，以不参加社会面活动为妥。

　　进一步优化“临床分型”

　　第十版诊疗方案中取消了普通型，增加了中型，为何做出这样的改变？郭燕红指出，从疾病的临床表现来看，普通型一般是代表了疾病最常见、典型的表现。目前流行的奥密克戎变异株，病毒的致病力逐渐减弱，而且疾病的临床特点也发生了比较明显的变化。大多数感染者是上呼吸道感染，发生肺炎的比例大幅度降低。因此取消了普通型，增加了中型。

　　她介绍，中型的定义是持续高热大于3天，在静息状态下吸空气的指氧饱和度要大于93%，影像学可见特征性的新冠病毒感染肺炎表现，但是它比重型，也就是氧饱和度小于93%的程度要轻。

　　第十版诊疗方案规定，根据感染者病情的严重程度，分为轻型、中型、重型和危重型。“这样更加符合临床实际，有利于医务人员对患者的病情进行综合研判，并给予综合的治疗措施。”郭燕红表示。

　　那么，对新冠病毒治疗的重症病例如何分类呢？北京大学第一医院感染疾病科主任王贵强介绍，第十版诊疗方案明确，将新冠病毒感染的重症病例定义为由新冠病毒感染导致的肺炎为主要表现的重症病例；基础病加重、诱发基础病等，作为基础病或其他疾病导致的重症病例。

　　王贵强表示，针对新冠病毒感染肺炎导致的重症，强调呼吸支持，包括早期的氧疗、俯卧位、气道管理等。同时，重视非呼吸衰竭导致的重症病例，包括基础病的综合救治。

　　中医治疗对重型、危重型增加随症用药方法

　　“对新冠病毒感染实施‘乙类乙管’后，中医治疗部分也按照这个要求进行了调整。”国家中医药管理局医政司司长贾忠武指出，一是保持了延续性。当前新冠病毒感染的中医的核心病机并没有发生变化，仍属于中医“疫”病，因此保留了九版方案经过临床检验行之有效的主要内容。二是体现了针对性。当前新冠病毒感染患者多数表现为上呼吸道感染，部分患者有肺部感染的症状，一些恢复期的患者有咳嗽症状比较明显的特点，对此，方案分别增加了“疫毒束表证”“阳气虚衰，疫毒侵肺证”“寒饮郁肺证”内容，以更好地满足临床救治的需求。三是增强了实用性。重型、危重型部分增加了随症用药方法，这在九版方案中是没有的，总结出多种临床常见的症状并提出了具体方药，方便临床医生特别是非中医专业的临床医生参考使用。

　　针对一些公众反映核酸以及抗原转阴以后仍然有遗留症状的情况，北京中医医院院长刘清泉介绍，第十版方案非常关注核酸转阴后康复的治疗，根据奥密克戎变异株的临床特征，提出了三种状态的治疗方案：一种是针对感染后出现的乏力，同时又伴有脾胃虚弱，中药推荐用经典的六君子汤来治疗；第二种是乏力的情况下，同时容易出汗、心慌、胸闷，推荐沙参麦门冬汤、竹叶石膏汤进行治疗，能很好地缓解症状；第三种是针对咳嗽、痰少、嗓子不舒服，甚至有堵塞的感觉，推荐射干麻黄汤作为代表方进行治疗。此外，还可采用针灸以及推拿的治疗方法。（记者 金振娅）

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）