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站在交警的视角，蔡师傅闯红灯造成事故，理应承担全责。法律意义上的“服从交警指挥”需明确指令，而非简单点头或示意；警车的优先通行权也不能自动转移给跟随车辆。按道路交通安全法，未按照交通信号通行，应承担责任。即便存在救助危难的紧急情境，也不能豁免驾驶人的基本安全责任。正如救护车执行任务闯红灯仍需确保安全，紧急避险不能成为忽视他人安全的借口。事故另一方的车辆是绿灯正常行驶，无端被卷入事故，其路权同样需要保障。

然而，蔡师傅并非为一己私利闯红灯。伤者断指，每一分钟都关乎手指能否接上。蔡师傅的行为本质是助人为乐，并非主动违章，而是基于对交警执法权威的信任，在救助生命的紧急情境下做出的选择。交警的示意，对普通司机而言，已是足够的官方指引。在这种情况下，让善意助人者独自承担全部损失，超出了一般人对公平的认知边界。“不要多管闲事”等留言，正是这种担忧的直观体现。这种导向，显然不是我们想看到的。

更重要的是，要在法律层面建立紧急救助的免责与保障制度。每次看到类似交警带路的好人好事新闻时，笔者都会想到“假如出事怎么办”。事故概率其实一直存在，只不过相关法规长期阙如。对于确因救助危难、遵循公职人员引导而发生的违章，行政处罚一般都能得到豁免，但对于由此引发的交通事故，赔偿责任如何承担却是空白。或许可以考虑通过道路交通事故社会救助基金先行垫付，再根据各方过错合理分担责任。

&bsp; 智能手环、血糖仪等可穿戴设备搭配AI，能形成慢性病管理闭环。比如，智能血糖仪能提前预测糖尿病患者低血糖风险并发出提醒；远程心电监测系统已在基层推广，能自动识别心跳异常。在新药研发领域，AI能大幅缩短抗癌药物的筛选时间，加快研发进度；此外，部分平台能根据患者身体情况调整化疗剂量，提升治疗效果。

具体来说，一是采用“云端+本地”协同模式，降低基层设备的性能要求，确保相关设备在网络差的情况下也能稳定运行；二是统一数据和系统接口标准，规范数据记录，让AI能精准识别和分析数据；三是改变花钱方式，从买单一的AI产品，变成搭建可灵活调整的AI能力平台，避免被某一家厂商或某一个模型“锁死”；四是建立可追溯、可评估的安全机制，对关键诊疗场景严格把关，明确医生和AI的责任，防范风险。

“关键在于务实融合。”李霄寒说，“一是要推动技术轻量化与边缘部署，保障设备在弱网、低配环境下稳定运行。二是要通过软件运营服务等模式创新降低初期投入，并依托区域医联体实现技术的集约化落地，减轻长期成本。三是要推动产品深度适配基层场景，聚焦常见病与公共卫生需求，融合语音等自然交互，提升使用便捷性。四是要建立长效运营与培训体系，帮助基层医生会用、用好AI。”

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