康复期怎样避免心肌损伤？这5点不能忽视→******
“新冠防治 有问有答”
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问：怎么判断自己是否患上了病毒性心肌炎？什么情况要去医院？
注意以下几种表现。
疑似出现病毒性心肌炎时，一般都会有胸痛、心悸、活动耐量减退的症状，比如说走走路、做做事情，就感觉到心悸、气喘，如果3周后症状还没有好转，需要及时就医。
医生通过心电图、心肌标志物、心脏彩超、心脏核磁共振等检查，会综合在一起来判定是否患上了病毒性心肌炎。
问：最近大家都在讨论病毒性心肌炎，听得我很焦虑，感染新冠后患上病毒性心肌炎的几率到底高不高？
发病率并不算太高。
首先，根据目前已有的临床病例，我们基本能够确定新冠病毒的确有可能会引发病毒性心肌炎。
病毒进入身体后，主要机理有2种，一种是病毒损伤了心肌，这其实只占比较小的一部分。而另一种情况是，人体感染病毒后，诱发了自身的免疫反应，产生对抗入侵病毒的抗体，但如果此时抗体出现“短路”，那么就会错误地攻击我们自身的心肌细胞，导致病毒性心肌炎的发生。在临床上，心肌炎属于危重疾病，猝死率很高，暴发性心肌炎死亡率达到20%~30%。
但不论是普通的心肌炎，或是由新冠病毒所导致的病毒性心肌炎，都属于相对罕见的疾病，发病率并不算高，大概每10万人每年会出现10~100例心肌炎患者。
实际上，绝大部分患者是在感染新冠病毒后，出现了心肌细胞受损，远远没有达到心肌炎的程度。
问：我“阳”了，康复期怎样避免心肌损伤？
做好这3点。
在抗原或核酸转阴后，不能一下子就“撒欢”了，想降低心肌炎及其他心脏并发症的风险，新冠感染后约3周需做好以下3点：
1.不要剧烈运动，不要过度劳累，尽量减缓工作节奏。
2.晚上不能熬夜，一定要早睡早起。
心脏是一个非常讲究昼夜节律的器官，它由交感神经、植物神经系统来支配整体运行。当你通宵达旦地熬夜后，哪怕睡足了8个小时，对心脏来讲，它的交感神经兴奋性也会增高，压力会增大，那么就可能导致恶性的心律失常。
3.充分补充营养。
充分补充维生素类、高蛋白类食物，还要注重摄入微量元素，比如钾、钠等电解质，对心脏都有好处。
问：我已经“阳康”了，多久后能锻炼？
4周后可以逐步恢复锻炼。
大部分轻症患者症状消退后2～3周内，不要进行高强度运动。4周后若身体没有不适，可循序渐进地锻炼，但一定要把握好度，不能一上来就恢复到原来的运动量，要慢慢来。
问：听说辅酶Q10对心脏好，要不要先吃上，避免心肌炎？
不需要。
辅酶Q10又称泛素酮，是一种天然存在于人体的物质，心脏、肝脏、肾脏和胰腺中的含量最高。
如果得了心肌炎，在医生的指导下服用可能有帮助，但对于预防心肌炎来说，辅酶Q10是没有用的。
目前，没有明确证据支持辅酶Q10可以预防心脏疾病。只要能够正常进食，并且做到均衡饮食，通常不会缺乏辅酶Q10。
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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