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售后服务上门服务电话，智能分配单据：国际最新研究揭秘幼发拉底河“身世”：数百万年前或由两河汇合而成

　　北京6月2日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-地球科学》最新发表一篇研究论文显示，数百万年前两条曾汇入部分干涸的东地中海的古代河流系统合并，形成了西亚地区的现代幼发拉底河。

　　这项研究发现表明，距今约360万年至160万年，区域构造活动改变了该两条河流的流向，进而可能促成了“新月沃土”的形成。

本项研究成果相关示意图(图片来自论文作者)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，幼发拉底河全长约3000公里，从土耳其延伸至波斯湾，其早期历史一直不明朗。此前有不同理论认为，该河可能曾汇入安纳托利亚、地中海东部或阿拉伯半岛内陆的湖泊。了解这条重要水道的演变历程，对于追溯在其洪泛平原上繁荣发展的人类社会后期演变至关重要。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、美国雪佛龙国际勘探与生产机构Andrew S. Madof和同事及合作者一起，分析了埋藏沉积物的地震图像、古代沉积物分布图以及河流沉积物输运模型。他们发现两条独立的河流——古卡拉苏河和古穆拉特河曾流经现今的土耳其和叙利亚地区，最终汇入地中海盆地。

　　约540万年前，在墨西拿盐度危机期间，地中海盆地曾部分干涸。研究团队提出，后来的构造活动导致古穆拉特河向东南方向偏移至波斯湾，古卡拉苏河随后也与之汇合。历经约200万年的地质构造活动后，这些河道改道最终形成一个单一的河流系统，约在160万年前演变为今天的幼发拉底河，并流入波斯湾。

　　论文作者总结表示，由于古代河道路径难以重建，且研究主要依赖模型而非直接的实地证据，因此仍存在一些不确定性。他们建议，未来为验证并完善这一推测历史，需要更多实地观测和更优化的定年方法。(完)

近日行业报告传达新动态国际最新研究揭秘幼发拉底河“身世”：数百万年前或由两河汇合而成

　　北京6月2日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-地球科学》最新发表一篇研究论文显示，数百万年前两条曾汇入部分干涸的东地中海的古代河流系统合并，形成了西亚地区的现代幼发拉底河。

　　这项研究发现表明，距今约360万年至160万年，区域构造活动改变了该两条河流的流向，进而可能促成了“新月沃土”的形成。

本项研究成果相关示意图(图片来自论文作者)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，幼发拉底河全长约3000公里，从土耳其延伸至波斯湾，其早期历史一直不明朗。此前有不同理论认为，该河可能曾汇入安纳托利亚、地中海东部或阿拉伯半岛内陆的湖泊。了解这条重要水道的演变历程，对于追溯在其洪泛平原上繁荣发展的人类社会后期演变至关重要。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、美国雪佛龙国际勘探与生产机构Andrew S. Madof和同事及合作者一起，分析了埋藏沉积物的地震图像、古代沉积物分布图以及河流沉积物输运模型。他们发现两条独立的河流——古卡拉苏河和古穆拉特河曾流经现今的土耳其和叙利亚地区，最终汇入地中海盆地。

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　　论文作者总结表示，由于古代河道路径难以重建，且研究主要依赖模型而非直接的实地证据，因此仍存在一些不确定性。他们建议，未来为验证并完善这一推测历史，需要更多实地观测和更优化的定年方法。(完)

“前段时间，我有幸在北京大学参与了AI与医疗信息化专题课程学习，了解医疗数据安全防护、人工智能技术落地等前沿内容。课堂上，专家学者对行业痛点的剖析与未来趋势的预判，让我深刻感受到这场技术革命正重塑医疗生态——AI不仅是提升诊疗效率的工具，更在数据安全与创新平衡中，开启了医疗健康事业高质量发展的新赛道。”管玉玲深耕医疗领域多年，聚焦神经外科与功能神经外科学细分赛道，专注医院的全链路管理、精准运营及投资管理工作。凭借对行业趋势的深刻洞察与实战经验，以科学管理体系为支撑，优化医疗资源配置，驱动医院实现高质量发展，为神经外科领域医疗服务升级与价值提升持续赋能。

医疗数据作为AI赋能的核心燃料，其安全与价值释放始终是行业绕不开的命题。医疗数据包含患者隐私信息、诊疗记录等敏感内容，一旦泄露或滥用，将直接威胁生命健康权与隐私权。当前，数据孤岛现象与共享需求的矛盾尤为突出：不同医疗机构的数据格式不统一、隐私保护要求严格，导致海量数据难以形成合力，制约了AI模型的训练效果。

AI与医疗的深度融合，正从单点应用迈向全链条赋能的新阶段。在临床诊疗领域，AI辅助诊断已实现从单病种到多病种的拓展，3秒完成影像病灶识别、1分钟生成智能病历，让医生从重复性工作中解放出来，聚焦复杂病例诊疗。基层医疗是政策倾斜的重点，到2030年，基层诊疗智能辅助应用将基本全覆盖，绵阳市游仙区的120多家卫生院已通过AI系统为32万居民建立“数字健康护照”，让优质医疗资源触手可及。在公共卫生领域，传染病智能监测预警系统、短缺药品智能调配平台的应用，大幅提升了应急响应效率;中药种植数字孪生系统、中医智能诊断设备的研发，更推动了传统医药的现代化转型。

未来，医疗AI的发展将呈现三大趋势。一是技术架构持续升级，“基础大模型-领域专用模型-临床微调模型”的三级架构将逐步成熟，跨模态数据融合能力不断增强。二是人机协同成为主流范式，AI将承担50%以上的标准化工作，与医生形成“技术辅助+人文关怀”的互补模式。三是治理体系日益完善，“人机对齐”原则将贯穿AI全生命周期，通过可解释性设计、双保险复核机制、伦理委员会审查等措施，筑牢医疗安全防线。

这场医疗数智化变革，本质上是技术向善的实践过程。当AI让基层医生拥有“超级大脑”，让患者看病少跑腿，让科研创新更高效，我们看到的不仅是技术的力量，更是“以人民健康为中心”的初心落地。未来，唯有持续筑牢数据安全屏障，推动技术创新与伦理规范同频共振，才能让AI在医疗领域行稳致远，为健康中国建设注入不竭动力。（管玉玲）

李震

以：欢笑搭建代际对话“桥梁”