国务院常务会议传递棚改工作新动向

10月8日召开的国务院常务会议明确，要严格把好棚改范围和标准，坚持将老城区内脏乱差的棚户区和国有工矿区、林区、垦区棚户区作为改造重点。因地制宜调整完善棚改货币化安置政策。数据显示，2018年1至9月全国棚改已开工534万套、占全年任务的92%以上，对改善住房困难群众居住条件、补上发展短板、扩大有效需求等发挥了一举多得的重要作用。

棚改过程中过去也出现有的地方对棚改范围和标准把握不严的情况，如将棚改政策覆盖范围扩大到了一般建制镇，有的把房龄不长、结构比较安全的居民楼纳入棚改范围，造成重复建设和资源浪费。

住建部强调，棚改重点攻坚的仍是老城区内脏乱差的棚户区和国有工矿、林区、垦区棚户区。各地要坚持既尽力而为、又量力而行的原则，不搞“一刀切”、不层层下指标、不盲目举债铺摊子，严禁违规支出，努力实现市域范围内棚改资金总体平衡。

会议指出，要因地制宜调整完善棚改货币化安置政策，商品住房库存不足、房价上涨压力大的市县要尽快取消货币化安置优惠政策。

【京城速递】

顺义区最高奖1000万元招揽人才

日前，从北京市顺义区召开的人才工作大会上获悉，顺义区发布了《顺义区实施“梧桐工程”促进高精尖产业引才聚才的若干举措》，对经认定的高层次人才或团队，在顺义区开展创新创业活动且贡献突出的，将给予最高1000万元的项目支持，对符合条件的人才，在落户、住房、交通、医疗、子女教育等方面提供“绿色通道”。

按照顺义区产业发展定位，“梧桐工程”重点面向“3+4+1”产业领域人才引进，即新能源智能汽车、第三代半导体、航空航天三大创新型产业集群；临空经济、产业金融、商务会展、文创旅游四大现代服务业以及智能制造业。紧紧围绕产业价值链高端环节和新兴业态，吸引国际化、专业化、复合型高层次人才落地。

“梧桐工程”还特别支持“人才+团队+项目”一体化引进，对掌握世界前沿技术，拥有重大科技成果和科研资源的高层次人才或团队，将企业落地到顺义，建设国家重点实验室、国家级企业技术中心、实施高端产业化项目的，给予企业最高1亿元的资金资助或10亿元的股权投资支持。

北京市社区服刑人员可参加居民医疗保险

10月8日，北京市人力社保局发布《关于社区服刑人员参加城乡居民基本医疗保险有关问题的通知》，提出北京户籍的社区服刑人员（包括管制、缓刑、假释、暂予监外执行人员）无其他基本医疗保障的，即日起可以参加北京市城乡居民基本医疗保险并按规定享受医疗保险待遇。

通知指出，社区服刑人员自人民法院、公安机关、监狱管理机关作出判决、裁定、决定生效之日起90日内，可持本人户口簿、电子照片、社区矫正告知书（社区矫正宣告书）或暂予监外执行决定书等材料到街道（乡镇）社保所办理参保缴费手续。按缴费标准一次性缴纳当年医疗保险费的，自参保缴费的当月起按规定享受城乡居民医保待遇，享受待遇时间至当年的12月31日。

北京新添40所“足球特色校”

日前，为加快发展青少年校园足球，教育部公布了2018年全国青少年校园足球特色学校、试点县（区）和“满天星”训练营遴选结果名单，并提出要将特色学校、试点县（区）和“满天星”训练营工作情况纳入教育督导检查和学校体育工作评价范畴，定期实施专项检查。

在教育部公布的3916所特色学校名单中，40所北京地区中小学校被认定并命名为“全国青少年校园足球特色学校”。另外，在公布的试点县（区）和“满天星”训练营名单中，包括北京市朝阳区和北京市门头沟区在内的33个县（区）被认定为“全国青少年校园足球试点县（区）”，包括北京市海淀区教育委员会和北京市延庆区教育委员会在内的47个单位被认定为“全国青少年校园足球‘满天星’训练营”。

顺义区将实现社区便民设施全覆盖

近日，从北京市顺义区商务委获悉，顺义区已有94个社区配备便民服务设施，覆盖率为74.2%，预计到2020年实现127个社区全覆盖，每个街道将建成至少1个便民商业综合体。

目前顺义区现有的94个社区已经配备蔬菜零售、便利店、早餐、末端配送、便民维修、家政服务、美容美发、洗染等八大类基本便民服务设施，接下来将在各街道建成面积达到1000平方米以上的便民商业综合体。同时，顺义区还制定《社区生活性服务业设施规划》，引导和支持区属国有企业及品牌连锁企业在社区打造一批便民商业服务综合体。对于新建小区，顺义区将加强菜市场配套建设，在运营过程中采取统一管理、统一采购、统一配送、统一标准、统一品牌的连锁经营模式，最大限度的降低蔬菜价格。配套菜市场内蔬菜品种不低于60种，且价格低于周边同等价格15%至20%。

【时事观察】

火热AI医疗的冷思考

如今，越来越多医疗人工智能下到基层。广东省发布了《促进“互联网+医疗健康”发展行动计划（2018—2020）》。嗅觉敏锐的资本早已抢滩人工智能医疗市场，并推动成熟的产品走向基层医疗机构。政策支撑，资本市场追捧，更多基层医院被圈入，成为AI医疗的试验田。

一、“数据孤岛”成掣肘因素

疾病智能筛查技术的推广之路不易。一方面是居民的半信半疑，另一方面是医生的适应难题。医疗数据是人工智能的“营养来源”。以AI眼科医生为例，在下基层前，它的成长依靠的是中山眼科中心的医疗数据。在此过程中，研发人员清洗、标注数据，建立数据模型，赋予它诊断疾病的功能。而在闯入基层医疗机构后，原本的数据模型还适用吗？

事实上，市面上不少AI医疗产品得出的高准确率，更多的是基于小样本测试。有专家也提出了另外一种担忧：AI在训练中采用的都是标准的图像，但一旦到临床就会受多种因素影响，包括检查者的配合度等都可能使图像质量存在缺陷，AI的效率就会受挫。上海交通大学生物医学工程学院教授钱大宏曾表示，算法不是会讲话的老师，没能力向医生解释判断依据。

人工智能就像个孩子，它需要去认知，需要去学习，需要从海量大数据吸取成长养分。但目前，“数据孤岛”现象与数据标准不统一，成为了AI医疗发展的掣肘因素。在国内，人工智能企业会与三甲医院展开合作，获取医疗数据。但每家医院采集数据的设备可能不同。例如，在病理、心电等领域，每个厂家遵循的是私有的数据格式。建议业界要主动将私有格式向公有格式转化，才能为AI医疗发展提供良好土壤。但响应者寥寥无几。即使AI医疗能得到高质量的数据，它也无法回避一个问题：数据获取会侵犯病人隐私吗？毕竟没有任何人希望自己的健康数据被全世界的人都知道。

二、未来：技术、体制、政策都需转变

如今，中国多款AI医疗产品虽有高准确率数据名气的“加持”，却未有一款诊断型的AI医疗产品真正能获得国家市场监督管理总局的认证。而在大洋彼岸的美国，已连续有三款人工智能诊断产品获得美国FDA的批准，以OsteoDetect为例，它能使用AI算法来帮助医生快速诊断腕骨骨折。

目前，中国监管部门禁止虚拟助手软件提供任何疾病的诊断建议，只允许提供用户健康轻问诊咨询服务。若AI医疗产品要想走得更远，相关部门应制定针对AI诊断进入临床应用的法律标准，明确AI诊断的主体是医生还是医疗器械，对AI诊断出现缺陷、医疗过失的判断依据等问题作出详细解释。