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北京时间7月9日凌晨，世俱杯半决赛，切尔西2-0淘汰🕜了巴甲球队弗鲁米嫩塞。此役，切尔西旧将、40岁的蒂亚戈-席尔瓦表现神勇，可谓虽败犹荣。

蒂亚戈-席尔瓦被🍀中国球迷戏称为弟媳，他有着🛎非常丰富的职业生涯。此前，他曾效力过AC米兰、巴黎及🕓切尔西等队。2024年夏天，席尔瓦🥔结束了他在切尔西的5年生涯，回到巴西踢球。

没想到的是，40岁的席👺尔瓦在巴西联赛中依🌔旧大杀四方。这次来到世俱杯🐭的舞台上，席尔瓦同样❎游刃有余，表现非常稳定。在他的带领下，弗鲁米嫩🌒塞爆冷进入了半决赛。

对阵切尔西👤的比赛前，席尔瓦动🚄情表示：”我对切尔西🛃的支持是永久性的，我会永远感🦗谢这家俱乐部。“而在今天的比赛中，席尔😶瓦再次展现了自己不真🙆实的状态：贡献6次解围、2次封堵、1次抢断，5次长传🥣全部成功，成功率100%。

弗鲁米🚸嫩塞输掉了比赛，但⏰席尔瓦没有输，他依旧是球场⤵上的斗士、英雄。赛后，席尔瓦与💛多名切尔西球员拥抱致意，并和查🎼洛巴交换了球衣。看到席尔🐍瓦与球队的😹关系依旧如此融洽，很多切尔西🔊球迷当场落泪。

世俱杯结束后，席尔瓦将休息一🔏段时间，然后继🚄续征战下个赛季的巴甲联赛。席尔📓瓦与弗鲁米嫩塞的合♊同将在明年夏天到期。不出意外，届时41岁的他会📹选择挂靴。

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每次去医院，我都忍不住问自👈己一个问题：医疗到底是服务📮吗？　　从挂号、排队、缴费，到检查、问诊、拿药，一套流程下来，体验像极了流水线👽：一气呵成，毫无温度。　　你被推动着完🚩成任务，走进诊室、说出症状、领到处方、拿几盒药。在这套流程中，没有人向你🌤解释为什么生病，没有🔩人关心你对这次就诊的感🔋受，更不会有人回访⛵来电问一句：“药吃得怎么样？不舒服的地方📼缓解了吗？”　　如果你💚还不舒服，只能重新挂号，重新排队，重新讲一遍上次🎱已经讲过的话。　　可是，无😛论你查哪本教科书、翻哪个政策文件，都会说：医疗🐉本质上是一种服务。的确如此，医疗行为满足的是🕝人对健康的需求，具备交易结构，有价格、有供给、有消费。甚至可以列👗出完整的“服务链条”：咨询、问诊、检查、治疗、康复、随访。但现实呢？这些环节常常是“理论上的存在”，而非真正落地的机制。换句话说，医疗像服务，但🔟又不像服务业。它缺乏最关键的一点：服务感。　　我们🎊已经习惯了在外卖平台催单、给差评；在酒店要求退房、换房；在⚓网购平台享受“七天😢无理由退货”。哪怕是修手机，服务员也会告诉你“如果后🈚续有问题，随时联系我”。然而，在医院里，服务从🦄来不是设计目标。复诊要重新🎖排号，医生不🎱记得你是谁，检查报告无💨人解读，治疗后无追踪、无回访，患者永远处在“从头再来”的循环里。　　2018年，国务院办公厅就发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提出要“提升医疗服务体验，推动线上线下🕒融合”。但八年过去了，大多数医院的“互联网医疗”还停留在“在线挂号”这一步。挂号更快了，但体验更好了吗？医生看得更快了，但病人被真正“看见”了吗？　　如果医疗真的是👶服务，它为什么🥑不像我们日常🗽理解的服务业？我曾问过🔖一位医生朋友，他的回🌝答耐人寻味：“医疗不是修车，它不是服务，它是面🌑对生命复杂性的专业判断。”他说得没错。但这是否意味✍着医疗可以不承担“服务责任”？恰恰相反，正因为它关乎🖋健康，关乎生死，它更应该是服务💅。　　真正的问题也🈂许是：我们😛的医疗系统，从制度设计上，就没打算把医疗🤸作为一种“持续关系”来设计。它更像一场任😳务驱动，医生完成诊断即“退场”，病人自己负责“养伤”。这🙁是一种源自旧体制的角色设定：医生负责技术，患者负责忍耐。　　但现在，一个不会疲惫、不健忘、不会“忙不过来”的新角色🕰正在登场。它不是医生的替身🙌，却可能🦑成为医生服务精神的延长线。它叫人工智能。　　在清🎾华大学附属医院，医生使用AI术前分析系统，对心脏🦂手术患者的影像数😞据进行深度学习识别。系统可🖱自动标记潜在结构异常，帮助医生提🧦前识别术中高风险因素。在多个真实🍘病例中，AI提示让🤥医生调整术式方案，避免💮了潜在并发症的发生。在这里，AI除了“判断”，还可以用来“提醒”。它不犯困，不走神，也不因为门🔄诊排到下午两点就失去耐心。它不会忘记一个曾🔄被忽略的肾病史，也不会🙁跳过一个看似轻微却关键的用药🏾反应。　　在医疗里，所谓“售前”，其实就是预防。可现实是，大多数人只有在身体真正🌝垮掉的那一刻，才肯去找医生。不是不重视健康，而是不知道该从哪一🆕步开始。而“售后”呢？原本应是治疗🎉之后的追踪与反馈，可在现实🎐中几乎不存在。你有见✴过哪个医生，会在你回家几👃天后打电话来问一句：“药吃得怎么样？有没有副作用？”多数时候，医生的责🌐任止于开药，剩下的都成了患🕉者的自我管理。你想继续被关🌕注，只能再挂一次号，从头再讲一遍。　　这种模式叫“被动式医疗”——只🎇有当病情足够严重、症状足够明显，医疗才🏊真正开始介入。而AI的最大潜力，正在于🔞打破这种被动。它不是🚃在你倒下时才出现，而是🏺在你还没察觉前，就已经捕捉🐅到了风险的蛛丝马迹。　　杭⛪州有一批社区卫生中心部署了🧞AI健康管理系统，鼓🤓励居民每天上传血压、睡眠和饮⤵食记录。系统会识别📲出血压波动的“高风险人群”，推送预🍷警给全科医生。而在深圳福田，有一位65岁的退休老人，糖尿病史8年。他接入了腾🙏讯推出的“控糖AI助手”。每天吃饭前测血糖，系统提示饮食建议🕵。每晚9点，收到问询：“今天🌟是否按时服药？”半年后，他的糖🎛化血红蛋白从9.2%降至7.1%。医生没有换，药也没变，唯一的变量是：有❄人开始在乎你。医生🔺不再是那个“只说一句话🛸就消失”的人，而是变成了“不断在你身边🌉给予提示的AI分身”。　　AI的意义，不在于取🤨代医生，而在于扩展医生♌的陪伴能力。设想🚚这样一个医疗场景：你回家后，手机🧘自动记录用药反应；第二天，AI助手发来提醒：“是否头晕？如有请回复”；两周后，远程医生根据反馈👇调整方案。这种“AI陪伴式医疗”，正逐渐成为可能。北京协🍥和医院的“AI随访系统”，用机器人打电话给慢🏆病患者，定期回访服药🎷效果，三个月内，复诊率提高了22%。在杭州，浙大🌷二院与阿里健康联合推出的“未来医院”项目，将AI辅助问诊、随访与药品🥅配送打包整合。患者在治疗🍸后可在线反馈康🥍复情况，系统智🏎能判定是否需复诊，实现从“治疗完成”到“主动回访”的闭环服务。这些探索正在让医疗第💓一次具备“服务业的轮廓”：有反馈，有追踪，有回应。　　AI的最大能力，是它不会走神，不会遗忘，更不会“只服务一次”。这🔎正是服务业最根本的特征。医生当然愿意🕟记住你，只是他们太忙，力不从心。于是，AI替他们记。医✏生也希望回访，只是看完60名病人后，他们连👙自己都顾不过来。那就让AI替他们问。　　试想一个不👅远的未来：每个🍕人都有一个“数字分身”，它活在云端，记录你的血压、心率、睡眠、饮食、情绪，甚至你📚每一次轻微的不适。医生开药前，不再重复问你“有没有过敏”，而🚒是直接调出数据，一目了然。更进一步，开药也🥞不是拍脑袋凭经验，而是先在“数字你”的体🎶内模拟一次：三天后是🔖否嗜睡？五天后血🍕压是否升高？有无潜在风险？　　这不是科幻，而是正在发生。在欧洲，西门子医疗正🈵在与多家医院试点“数字孪生”技术，用于模拟术前🚭风险与个性化治疗路径。医生🤪在为肿瘤患者制定治疗方案时，先将药物😜在虚拟体内模拟运行🤑一遍：是否会诱发并发症？肝肾功能是否能⚽承受？等一切参数清晰之后，再决定现实🌵中的治疗路径。这是🛍医学第一次可以“预演”。过去我们只能亡🌠羊补牢，而现在，我们终于可以未💦雨绸缪。　　这类系统，本质上是🧥在悄悄改变医疗的时👶间逻辑。它不再把“看病”当作一次📫性的事件，而是🔏变成一个持续展开的服务👰过程。它提醒我们：真正有效的医疗，不是临危救命，而是提前避险；不是症状出现👖后的解决，而🧣是风险到来前的介入。医生也不再是那个👷临时出场的“神”，而是💲成为健康轨迹上的长期🌛合作者，一个在你身边不🏋断守望的人。　　牛津大学🕕曾做过一个实验，研究AI辅🌉助慢病管理的有效性。研究对象🐨分为两组：一组使用传统门🕙诊+随访，另一组配备AI健康助手，自动记录饮食、运动、血糖变化，并在关键节点触🌩发预警。六个月后，AI组血糖控制更稳定，满意度也更高。调查结果显示，很多😠患者知道对方是算法，但依然感到“被陪伴”。这不是技术决定🚆论，而是服🚗务感的胜利。AI无法给出安慰，但它可📃以留下回应。　　AI不能替代医生，但🛂它可以弥补医生服务链条中最⏹薄弱的一环：售后。因为AI不怕重复，不怕麻烦。　　人类医生若要📤打十通电话回访病人，问问药效如何，已经很吃力了。但一个AI系统可以🎯同时拨出一万通，日夜运转、无🛑缝记录每一个症状反馈，标记副作用趋势、分析用药效果、实时推送建议。它不倦怠，不跳票，也不漏诊。关键不在🍏于它多聪明，而在于：我们第一次有了“服务的持久性”，一种不会中断的👸回应机制。　　我们可能都误👓解了医疗的本质。它从🕤来不是某次急救，不是某张CT片子，不是哪一位大夫🔏的神来一刀。而是一整💒套关于信号捕捉、风险预测、关系维护的体系。技术越发展，医疗就越像服🚁务，而不是救援。我们必须从“等病来了才看”的被动模式，转向“风险将至即介入”的主动节奏；从“诊断—治疗—结束”的断点式流程，走向“预警—调整—追踪”的闭环结构。　　而这恰恰是现行🤯医疗最大的盲点。它沿袭的是“工程学思维”：发现问题、修好零件、投入使用。可人不是机器。修好发动机，不等🎇于幸福健康。换一个心脏瓣🌁膜，也不等于懂得如何活🦗得更好。病人想要的，从来不是拿两片药，而是想知道，为什么生病？还会不会复发？该怎么活得更好？　　于是问题回到🚅原点：如果医疗的本🚉质是服务，它🌱能不能像真正的服务业那样运行？　　技术已经具备，案例已经存在，需求也越📎来越明确，阻力来自哪里？不是病人，不是医生，而是系统自己。一个把病人看作“人流量”的体系，不会主动建🌦立服务机制；一个靠医生“快接快诊”维🌨持收入的医院，也不希望医生✉花时间追踪🙍患者的满意度。　　未来最大的变革，不是技术迭代，而是角色转变。医院是否愿意🔦承认，患者不仅🐃是病人，还是客户；医生是否愿意🎊接受，自己不再是“单点✳服务提供者”，而是“健👒康过程合作者”。而患者自己，是否愿⛳意提出更高的要求——不🥌是要求被治愈，而是被照料，被回应，被记得。患者愿意用“体验”来评价一次诊疗🏗，用“追踪反馈”来衡🙍量一名医生的专业度。　　我们正在穿越这条道🤦路的入口，AI只是第一块砖。也许有一天，我们不再需要“复诊”，因为治疗从未中断。不再需要“投诉”，因为反馈机制已内嵌其中。不再依赖“熟人关系”，因为系统本身📊就了解你。　　那一天，医疗将不再🦊是一次性交付的“产品”，而是一个随时在线的“关照机制”。我👇们才终于可以说一句话：医疗，开始像服务了。　　(作者胡🤝逸为数据工作者，著有《未来可期：与人🗂工智能同行》一书)【AV女优转型趋势】纪录片《受贿1344万余元 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通讯员胡海峰)8月11日，吉林石化公司丙烯腈🦅厂第二🖍丙烯腈联合👩车间传来捷报：废水焚👱烧系统优化运行攻🔊关项目自2024年4月投用以来，不仅实现了环保❌处理效能的跃升，更创下超3000万元的经济效益，为行业废水资💠源化处理提🕧供了可借鉴的“绿色样板”。　　作为化工生🥊产的关键环保装置，废水焚烧系统🎲普遍面临处理成本🕺高、能源👦消耗大的难题。该厂瞄准这一效益“出血点”，组建专项攻关组🎎，从工🗳艺优化与设备运行两方面双管🛸齐下，打♑响降本增效攻坚战。　　攻关组首先聚焦废水源✂头分类处理，通过精准检📸测废水的有机物含量🈁，建立“高低分流”处理机制：将有机物🙇浓度高的废水导入F-98102焚烧炉，利用其🎥高效燃烧特性实现能源自给；而🈵有机物含量低的废水则💌转由外部企业处理，避免“大马拉小车”式的能源浪费。这一调整不仅提升🎈了焚👟烧炉的运行效率，更从源头🙂减少了天然气消耗。　　在此基础上，该厂📰进一步实施设备优化，精准测算废水焚📽烧量后，果断停运⛄效能较低的F-98101焚烧炉，将处理负荷🔉集中至F-98102焚烧炉。通过攻克“废液🐩焚烧炉焚烧废水优化平衡🕗技术”，最💓终成功实现了单炉🌑稳定运行状态下的负荷合🛠理分配。　　据统计，这一项目投用后，天然气消耗🔴每小时下降1060立方米，废水处理🥄成本每吨降低120余元，迄今已创效超3000万元。　　同时，该厂盘活人力🎈资源存量，对焚🏟烧炉岗位操作人员实行内😴部优化，将原F-98101焚烧炉岗🏌位操作人员通过“老带新”模式学习丙👙烯腈装置合成、分离🛶单元的工艺流程，为后续“全岗通”人才梯🆑队建设注入新动能。

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（青岛日报／观海新闻记者 藤咲ゆい）