破解就医停车难需要多方协作******
就医停车难、医院周边交通拥堵,为群众所诟病,亟待解决。这不仅需要医院、交通管理等部门进行治理,政府相关部门也应共同协作、多方发力,利用信息化优势,多措并举,从而改善患者的就医体验。
1月12日晚,参加北京市政协十四届一次会议的委员们陆续报到,北京市政协委员、北京市丰盛中医骨伤专科医院院长齐越峰带来《关于解决就诊停车难,缓解医院周边拥堵的提案》。
诸多问题导致患者就医停车难
作为医药卫生界的市政协委员,齐越峰在参政议政过程中,聚焦患者的停车问题。齐越峰谈道,随着北京市机动车保有量不断增加,驾车就医成为普遍现象,而在各大医院门口,经常出现就诊患者的车辆排成长龙、等待进入医院的景象,有时患者已经看完病,家属的车辆还未开进医院。齐越峰调研发现,诸多问题导致患者就医停车难。
首先,患者到医疗机构就诊存在潮汐现象。齐越峰在提案中指出,周一、周二上午就诊人数最为集中,医院周边路段此时也最容易堵车,社会车辆对就诊高峰不了解,更加剧了交通拥堵。其次,中心城区的医院由于历史原因,院内停车位有限,且难以扩容,开车就诊的人数与医院内部停车位明显不成比例。
此外,对于医院外的道路,医院在管理上无能为力,交管部门警力有限,依靠电子摄像头监控、违法停车贴条等办法,也极易引起患者不满,更有甚者将怨气指向医疗机构。
齐越峰介绍说,北京市曾在2014年到2016年出台一系列政策,鼓励社会资本进入医院停车场。但从实际情况来看,在北京市内的医院建设地下立体停车库,每个车位成本高达30万元左右,投资方积极性不高。
患者就诊时间过长,也导致医院内的车位使用率不高。齐越峰观察,患者到了医院后,经历取号、报到、就诊、拍片、取药、治疗等环节一般需要2-3小时。大医院有时患者较多,看病至少耗费一上午,有限的车位和单次就诊时间过长的矛盾更加剧了停车难。
交管和医院协作疏导成为破题关键
如何破解就医停车难?齐越峰在提案中建议,首先应由交通管理部门牵头,加大医院周边交通拥堵情况的指挥调度。
齐越峰梳理媒体报道发现,2022年北京市针对重大活动、重点时期开展了30余次交通综合协调调度,及时发布预警信息为市民出行提供参考,并取得较好的效果。“随着交通数据共享、指挥调度能力进一步提升,将医院预约就诊、动态就诊人数纳入交通运行监测平台,建立交通综合协调调度机制,可以让医院周边交通更加有序和通畅。”齐越峰说。
交通部门要加大信息化建设。齐越峰指出,利用百度或高德等APP及时发布医院就诊人数信息、院内停车位数据,以及医院周边道路的拥堵指数,在预约和就诊人数集中时段采取交通预警和分流绕行提示,让社会车辆尽早避开医院,医院周边的交通状况或将得到改善。
除了疏导车辆,齐越峰建议,医疗机构要继续深入开展分级诊疗、预约诊疗、检验和化验报告的数据化,优化患者就诊的各项服务流程,缩短患者在医院的驻留时间,减少患者不必要的就医出行,也可有效缓解停车难题。
齐越峰还谈道,政府牵头在城区医院附近合适区域,在不影响街区景观的前提下,可鼓励社会资本出资建设立体停车场,让患者在医院附近就近下车就医。
文/本报记者 崔毅飞
你的隐私,大数据怎知道******
作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)
在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!
甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!
一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。
其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。
当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!
不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。
因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。
《光明日报》( 2023年01月12日 16版)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)