言论

总审计司报告弊端周而复始/曾达威

《2024年第三系列总审计司报告》指出,在第12大马计划下的项目中,有169个项目出现进度延误问题。

总审计司报告的初衷是揭露问题并推动整改,然而年复一年的报告却不断暴露出相似的弊端,令人不禁纳闷相关部门是否有在吸取过往的教训。

《2024年第三系列总审计司报告》指出,第12大马计划涉及的8593个项目中,共有3942个项目正在实施,1434个处于后期实施阶段,3085个处于预实施阶段,132个处于无效状态,意味着很多项目仍在起步或尚未有显著进展。所谓无效,意味着这些项目并未产生预期的效益,甚至耗费了宝贵的公共资源。

除了项目延误,总审计司报告还披露第12大马计划中的预算超支问题。报告显示,2021至2023年期间,项目支出金额高达2319亿2000万令吉,超过批准的2227亿5600万令吉拨款。

疏于监督管理疏漏

这种超支现象不仅反映出预算管理上的疏漏,也加剧了国家财政的压力,可能危及长期发展计划的实施。政府在拨款与项目预算之间的失衡,不仅是财政管理的问题,更可能影响公众对政府问责和管理能力的信任。

尽管每一份总审计司报告都会提出数百条改进建议,然而问题却依然层出不穷。究其原因,在于监督和问责机制的不足。

各部门在项目延误、预算超支或无效运作的情况下,并未承担足够的责任,相关的官员与管理层也未受到应有的惩处。如此一来,报告中的问题一再重复,公共项目的管理依然没有得到显著改善。

加强问责严厉惩罚

为了有效遏制这种局面,政府必须加强问责机制,并严肃处理失责的官员。只有通过强而有力的问责,我们才能确保问题得到及时整改,避免资源浪费和公共项目的延误。

对于屡次出现问题的部门与管理层,政府更应采取严厉的惩罚措施,以儆效尤。

此外,政府可以采用现代化技术提高项目管理效率。通过数字化管理系统,政府可以实时监控项目进展,并利用大数据分析、区块链等技术,增强资金流向的透明度,减少非法挪用的可能性。

政府也可以设立公开透明的项目资料平台,让公众参与监督,从而进一步提升项目的执行力与透明度。

总审计司报告周而复始的弊端,反映出政府部门项目管理模式的深层次问题。要真正解决这些问题,政府必须展开系统性改革,重新审视并优化现有的管理体系和监督机制。

严格来说,每一个公共项目都需要有明确的责任分工和进度管控,确保从项目规划到实施都受到有效监督。

唯有通过有效的监督、问责与结构性改革,我们才能确保公共项目的顺利推进,同时提高公共资源的使用效率,确保国家的长期发展目标不会落空。

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言论

善用AI提升医疗效率/曾达威

首相拿督斯里安华在2025年达沃斯世界经济论坛中提到,通过人工智能提升公共医疗系统效率是公平医疗的关键,而数字化和协作机制的完善将是实现这一目标的基础。

是的,许多国家已经在公共医疗系统中引入人工智能技术,并取得了显著成效。例如,美国的医疗机构采用AI帮助进行影像学诊断,通过深度学习算法快速分析X光片、CT扫描和MRI成像,大幅缩短了诊断时间。

在英国,国家卫生服务系统(NHS)通过人工智能预测住院人数,从而提前部署医疗人员和病床资源,避免资源浪费。

这种方法在冠病疫情期间尤其重要,因为医疗资源的高效分配直接关系到患者的生存几率。

中国在医疗人工智能应用方面亦取得了显著进展。通过远程医疗平台,人工智能帮助医生分析患者病历和影像,弥补了基层医疗机构资源不足的问题。例如,百度的“灵医智惠”系统,已经在多个省份用于基层医疗诊断,提高医疗效率。

《自然医学》的一篇报告显示,人工智能在皮肤癌检测中的表现甚至超越了资深皮肤科医生。研究表明,通过训练神经网络处理超过100万张皮肤病图片,人工智能能够以更快的速度和更高的准确率识别恶性病变。

另一项研究发表于《柳叶刀数字健康》,探讨人工智能在医院工作流程优化中的作用。研究人员开发一种人工智能系统,可以提前24小时发出警告,用于预测住院患者的病情恶化风险,为医护人员争取了宝贵的时间。

此外,人工智能在药物研发中的应用同样值得关注。传统的药物研发周期长,且成本较高。人工智能可以通过模拟药物与人体蛋白质的相互作用,加速新药筛选,减少药物研发成本。

仍须保持谨慎态度

尽管人工智能在医疗领域的潜力巨大,但我们还是必须对此保持谨慎。

首先,由于医疗数据高度敏感,任何资料的泄露都可能对患者造成难以估量的影响。

因此,我们必须制定明确的人工智能使用法规与准则,确保收集,存储和共享医疗数据过程的安全性。

此外,医生与患者对人工智能的接受度也是一大挑战。一些患者可能对人工智能的诊断结果心存疑虑,而医生亦可能担心角色被人工智能取代。

因此,我们必须加强对于人工智能的教育和宣传,帮助医生与患者认识人工智能的功能与局限,让人们更有信心地运用人工智能新技术。

人工智能在医疗领域的应用无疑是一场革命,为提高医疗效率和优化资源分配提供了巨大的可能性。

我们必须从世界各国借鉴成功经验,制定符合本地需求的医疗政策,才能将先进的AI技术转化为普惠大众的实际方案。

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