09, 8月, 2020
国家产科质控中心疫情防控期间孕妇的正常产检基本可以保证

国家产科质控中心疫情防控期间孕妇的正常产检基本可以保证

(抗击新型肺炎)中国国家产科质控中心:疫情防控期间孕妇的正常产检基本可以保证

中新社北京2月1日电 (记者 李亚南)中国国家产科质控中心副主任、北京大学第三医院产科主任赵扬玉2月1日在北京表示,新型肺炎疫情防控期间孕妇的正常产检基本可以保证。

赵扬玉在发布会上表示,目前情况中,孕妇正常的产检基本是可以保证的。她指出,孕妇是一个比较特殊的群体,正常的孕妇在妊娠周数不断增长的过程中都有可能会出现一系列异常的问题,所以建议孕妇一定要听从医生的建议进行产检。一些高危孕妇,比如高龄的,有一些合并症的,更要听从医生建议,严格规律产检。

中国国家卫生健康委员会当日召开新闻发布会,介绍新型肺炎疫情防控工作中孕产妇、婴幼儿和托育机构的健康防护情况。

她同时表示,在当下特殊时期,如果孕妇孕周在早孕期、中孕期,没有特殊的问题,也可以在医生的建议下适当的延长到医院的间隔时间。

此外,强化调度督复工。河北省工业和信息化厅建立了规模以上工业企业复工复产日报告、日排名、日通报制度,每日监测各市规模以上工业企业复工情况。(完)

南京摄星智能利用AI技术设计出可实时更新的疫情峰值预测模型与查询软件,并向公众开放链接。受访者供图

其中,工程师采用公司前期研发的爬虫工具产品,快速从各类官方数据发布平台和新闻媒体公开发布信息中爬取了从2019年12月8日媒体发布第一例新冠肺炎病例开始,截止到目前最新的各类疫情数据,数据内容包括每日确诊与疑似病例数量、治愈与死亡病例数量、各地区城市病例数量、各省市迁入迁出人员数量、全国医学观察人员数量等。

通知要求,四川各地市场监管部门要按照属地管理原则,采取集体约谈、电话约谈、上门约谈等多种方式,要求平台经营者责任落实整改到位。同时加强对辖区网络交易平台的监测,发现违法线索,及时严厉查处。(完)

据介绍,研发部门通过持续对网络上涌现的各类历史数据进行爬取、汇总、分析、拟合,利用AI算法对经典传染病模型进行细化、调参、优化,设计出可实时更新的疫情峰值预测模型与查询软件,从2月3日面向公众开放访问链接,提供最近一个月的肺炎疫情预测数据。

选派25名处级干部作为驻企特派员,深入重点企业“一对一”包联帮扶,65家重点防控物资生产企业复产率由1月底的30%提高到96.9%,累计生产医用防护服970723套、隔离衣105万套、隔离面罩108.76万套、口罩4184.31万只、消杀用品2.24万吨,其中医用防护服企业从0家增长到7家,日产量达5.73万套。11个设区市和定州、辛集、雄安新区规模以上工业企业复工率全部超过90%。

赵扬玉强调,除了医院制定的管理措施,住院孕妇的自我防护依然很重要。除了戴口罩、勤洗手等常规自我的防护,特别重要的是避免过多家属的探视。(完)

赵扬玉表示,对于已经入院就医或者待产的孕妇,如果有发热、咳嗽,或者有感染人的接触病史,包括群体发病的病史等等,医院会按要求进行排查。在确诊之前,对于疑似病人原则是需要就地隔离,避免交叉感染。

目前形成的新冠肺炎疫情发展智能预测模型可以根据最新实时发布数据不断演化、优化,使得在每一时刻都能根据当前最新情况预测出未来一个月的疫情走向及峰值数量与时间。以2月2日8时的疫情数据为例,摄星智能研发的新冠肺炎疫情预测软件前一天预测该时间的确诊人数为17256人,实际确诊人数为17205人,误差率为0.3%。

赵扬玉介绍,为了保证孕产妇的安全,目前各级医院都制定了一系列防控措施。例如现在医院会采取分散孕妇的措施,包括分时段就诊,避免过多孕妇集中在一起,这样可以减少孕妇在医院等候的时间或者就诊的时间。

通知称,当前四川省新型冠状病毒感染的肺炎确诊病例持续增加,已启动突发公共卫生事件Ι级应急响应,疫情防控形势严峻。各级市场监管部门要切实把人民群众生命安全摆在首位,切实履行市场监管职能,全力做好疫情防控。对辖区内平台经营者网上销售野生动物、活禽交易的信息一律作下架处理。督促平台内经营者依法经营、诚信经营,加强价格自律。严格实行明码标价,特别是医用口罩、消毒液等医疗防护品不得以任何形式价外加价,不得捏造、散布涨价信息、哄抬价格,不得虚构原价、虚假优惠折价、不履行价格承诺。

杨理想表示,后续还将根据数据变化情况不断调整算法、优化模型,争取为大众提供更加智能与精准的预测,辅助政府部门、医护工作者及广大社会群体对各项事务开展合理计划与安排。(完)

她强调,除了医院的一系列防控措施之外,孕妇自身的防控是非常重要的,到医院进行产检的孕妇一定要戴口罩,如果有家属陪同,家属也要戴口罩。如果孕妇有发热的情况,建议直接先到发热门诊就诊,然后根据检查的结果,再进行后续一系列的检查建议。

她指出,目前各家医院都制定了一系列防控措施,包括管理制度,防控流程等等,对疑似病人和确诊病人的管理流程很完善。

算法部快速调研国内外发布的最新疫情预测算法,最终选定了经典的SIR和SEIR为疫情预测基础模型,根据疫情发展不同阶段、不同地区政府管控力度差异等对基础模型进行细化和改良,然后代入历史数据利用机器学习的方法对各项参数进行学习训练,同时还借鉴了2003年SARS疫情发展历史数据,对此次新冠肺炎疫情预测模型进行学习修正。