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蒙脱石散、诺氟沙星别乱买！抗原、退烧药已“秒发货”！****** 编者按： 这里是民生调查局，见人所未见，调查民生之变。关注你想关注的、你没关注的，调查你想看的、未看到的。
中新网1月4日电 (中新财经记者 谢艺观)近日，网传奥密克戎XBB变异株会引发呕吐和腹泻症状，传言截图中提及的“蒙脱石散”“诺氟沙星”等相继引发关注登上热搜，不少药店显示蒙脱石散、诺氟沙星“补货中”。
3日，2023年首个交易日，A股蒙脱石散概念股亦全线高开，康芝药业、仟源医药、方盛制药等相关个股涨停。
XBB有关的截图，致蒙脱石散、诺氟沙星等突然爆火
据媒体报道，这波蒙脱石散爆火源于一张在社交平台广泛流传的朋友圈截图。
该截图显示，“1月3日国家开放入境，目前国外登顶的毒株是XBB.1.5。这玩意主攻心脑血管和拉肚子。所以，有条件的请准备蒙脱石散、补液盐(或者买两箱电解质饮料，比如脉动、尖叫、宝矿力)、整肠生、益生菌各种乳酸菌片，诺氟沙星也来一盒”。截图中提及的蒙脱石散、诺氟沙星等随后登上热搜，引发关注和讨论。
1月1日上午，中新财经记者登录电商平台，发现部分药房的蒙脱石散已经断货。与此同时，在社交平台上，不少人表示要购买蒙脱石散、液盐、乳酸菌素片、诺氟沙星等。由于网传XBB.1.5毒株还会攻击心脑血管，一些人甚至表示要囤速效救心丸。
随着大批人抢购蒙脱石散等止泻药，1月3日，记者再登录多个电商平台，部分药房显示蒙脱石散、诺氟沙星、乳酸菌素片等药品无货。一些线上药房即使有货，也会设置限购等条件。在买药平台叮当快药上，蒙脱石散、诺氟沙星、乳酸菌素片等均显示补货中。
叮当快药APP截图。中新财经记者3日咨询北京多家药店，工作人员也均表示，蒙脱石散、诺氟沙星、乳酸菌素片已经没货。有药店工作人员称，“店里的止泻药物都已断货”。
北京西城区某药店工作人员向记者透露，“蒙脱石散、诺氟沙星等，很多人过来询问，但店里之前就没货了，现在也找不着货。现在就黄连素片等药品还有货，但补货的话进价比以前高得多。”
“之前药监派发过蓝芩口服液、抗原检测试剂盒等，价格实惠，质量有保证，我们现在也等着药监能不能派发些蒙脱石散。”上述工作人员亦表示。
生产及销售蒙脱石散的康芝药业3日也在互动平台回应投资者称，目前公司通过外招、从其他基地内部调动员工、调整排班等方式加班生产，以保产品的供应。
专家：没发现XBB更容易侵犯心脑血管系统和消化系统
近日，北京佑安医院呼吸与感染疾病科主任医师李侗曾接受媒体采访时表示，一些新冠病毒感染者确实有呕吐和腹泻的症状，通常1至3天可以自行缓解，也没有发现XBB.1.5更容易侵犯心脑血管系统和消化系统。治疗呼吸道感染和消化道感染的药物可以适当准备，但没必要大量囤积。
近期，中国疾控中心病毒病所所长许文波也在新闻发布会上介绍，BQ.1和XBB是奥密克戎新的变异分支。国际上，在一些欧美国家已经逐渐显示出它们是优势毒株，主要表现为传播力和免疫逃逸能力增加。但其致病力和奥密克戎其他系列变异株没有明显区别，重症率和死亡率在流行BQ.1和XBB的这些国家没有显著增加。
患者若出现腹泻等症状，在用药方面也需谨慎。上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心呼吸科副主任医师张磊称，诺氟沙星胶囊属于抗生素类药物，可以用于治疗细菌性肠胃炎但不适用于病毒性肠胃炎，而且儿童群体不能使用诺氟沙星胶囊，会导致骨骼发育异常。蒙脱石散对于病毒性感染引起的肠胃炎有着极强的吸附作用，能够吸收病毒一起排出，但其颗粒比较难排出体外，留在体内可能造成便秘。
退烧药、抗原如今已“秒发货”，购药须按需、理性！
目前，蒙脱石散、诺氟沙星等还处于断货、限购中，但曾经手慢即无货、迟迟等不来发货的退烧药、抗原检测试剂、血氧仪等，如今已能正常下单购买。
“我不要了，烂大街了，现在看到这个东西就头疼！”社交媒体上流传的这一句话，反映了不少网友对抗原检测试剂的心理写照。
2022年12月29日，工信部组织举行“疫情防控重点医疗物资保障情况”新闻发布会，据介绍，在各方的共同努力下，各类医疗物资产能不断释放，产量快速提升。布洛芬、对乙酰氨基酚两类重点解热镇痛药日产能现已达到2.02亿片，日产量达1.9亿片，与12月初相比的日产量和供给量提升都超过4倍；新冠病毒抗原检测试剂产品的企业日产能已由12月初的6000万人份扩产到1.1亿人份，增长83%。
某线上平台显示，抗原检测试剂盒货量充足。3日，中新财经记者登录多个线上销售平台搜索发现，布洛芬等退烧药品以及抗原检测试剂已有现货，有药房还标注24小时内速发；一些品牌的血氧仪，虽然部分款式处于缺货状态，但不少款式也可现货速发；至于此前爆火的电解质水更是能轻松购买。
多个线下药店的工作人员也告诉记者，现在店里退烧药物、抗原检测试剂都已有货。“目前店里的抗原检测试剂特别充足，都是药监批下来的。”前述药店工作人员表示。 (完)
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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