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新华全媒+|湖南：村医上门服务让农村防疫有“医”靠******url:https://m.gmw.cn/2023-01/12/content_1303252486.htm,id:1303252486

　　新华社长沙1月11日电（记者余春生、帅才、陈思汗）农村是疫情防控和医疗服务保障的重点地区。近期，湖南3.7万余名村医成了服务农村新冠病毒感染患者的“排头兵”，他们通过电话问询、上门随访等方式，为群众就医用药提供“一站式”服务。

　　1月5日，在湖南省长沙市长沙县江背镇福田村，医护人员为居家老人听诊。新华社记者 陈思汗 摄

　　“余医生，我发烧头疼，还咳嗽，你能过来看看吗？”近日，韶山市银田镇银田村卫生室医生余瑜接到了村民苏少华打来的电话。

　　苏少华今年70岁，患有高血压等基础性疾病。余瑜问清症状后，准备好药物，赶到老人家里，给老人测量体温、血压，监测心率。针对老人的症状，余瑜给老人开了退烧药等药物，并叮嘱老人相关的注意事项。

　　近期，韶山市发挥乡村家庭医生“基层首诊、保健康、防重症”的作用，组建“三级网格化”家庭医生团队37支，将基层医疗机构和医共体专家共148人纳入团队管理，并将家庭医生的联系方式向群众公布，随时为群众提供治疗方案、用药指导等服务。

　　1月5日，在湖南省长沙市长沙县江背镇砖田新村，医护人员为居家老人送药。新华社记者 陈思汗 摄

　　最近，在怀化市沅陵县七甲坪镇扶桑村卫生室里，每天一大早，村医全承顺就开始熬制中药汤剂，做成中药包免费发放给有需要的村民。

　　“村里65岁及以上的老人有100多人，大多患有基础疾病，给他们发放一些中药汤剂提高免疫力。”全承顺说，送药过程中，他还会对村里的老人开展巡诊，了解老人是否有发烧等症状。“目前村卫生室退烧药等药物储备比较充足，如果发现相关症状，我们先会给老人对症用药，并持续进行健康监测。”

　　除了为村民提供上门送医送药服务外，湖南各地的村医也是对农村重点人群开展健康摸排的重要力量之一。

　　据了解，为加强对农村地区重点人群的健康服务，从2022年12月开始，湖南省岳阳市、怀化市等地对65岁及以上老年人合并基础疾病患者开展调查，并为其建立健康台账。

　　“村医熟悉村民的情况，配合相关部门对重点人群建立健康档案，定期开展巡诊服务，能够更好守护村民的生命安全和身体健康。”全承顺说。

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）