2020年2月7日，首都医科大学附属北京安贞医院朱光发及解放军总医院解立新共同在国际顶级医学期刊JAMA 在线发表题为“Epidemiologic and Clinical Characteristics of Novel Coronavirus Infections Involving 13 Patients Outside Wuhan, China”的研究，该研究报告了北京医院收治的13例确诊为2019-nCoV感染的患者的早期临床特征。 在该研究中，患者的中位年龄为34岁。2019年nCoV流行后（平均住院时间为2.5天），有12名患者到了武汉，一名患者与武汉没有任何已知的接触。十二名患者报告住院前发烧（平均1.6天）。症状包括咳嗽（46.3％），上呼吸道充血（61.5％），肌痛（23.1％）和头痛（23.1％）。4名患者进行了胸部X光片检查，而9名进行了计算机断层扫描。在6例患者中，在右肺或双肺中均观察到毛玻璃样混浊。截至2020年2月4日，所有患者均康复，但仍有12名患者在医院被隔离。 该病例系列提供了有关武汉以外地区疾病流行病学的信息。大多数患者来访或与武汉人密切接触，但有1名患者没有，表明北京可能存在主动病毒传播。为防止病毒大规模传播到中国其他城市，将需要进行严密监视。这些数据有助于了解2019-nCoV的早期临床表现。

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疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。 同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。  同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。  图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。  通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。

我国每年采用钛网进行颅骨损伤修复手术约30万例，但目前应用的钛网不具有抗菌功能，导致部分患者发生术后感染，甚至危及生命，本成果已经研究出产品，发展具有抗菌功能的新型三维钛网，具有较大的市场应用价值，中国市场约5亿元。

已有样品/n糖尿病是危害人类健康的重大疾病，动态血糖监测(CGM)能极大改善糖尿病患者生活质量。该项目开发了一种用于长期CGM 传感器系统，并对其表面进行生物相容性改性，从而提高CGM 在人体内的长期传感性能和使用寿命。该项目为长期CGM 的构建及其临床应用提供理论及技术指导，为国内首创。成果的社会/经济意义(价值):我国糖尿病患者高达1.14 亿人。本项目构建的长期CGM 市场前景非常可观，并对我国糖尿病治疗产生极

动态膜技术是一种新的膜分离技术，应用于化工分离过程、废水处理工程、给水深度处理等领域，性价比远高于普通的膜设备，但操作技术要求较高。本专利被欧洲专利局数据库收录（CN199

产品详细介绍 TST5915动态信号测试分析系统 产品介绍 1.采用标准便携式进口机箱，全屏蔽机箱结构设计，有效的提高了现场抗干扰能力。 2. 每通道独立16位Σ-△A／D转换器，以及每通道独立的高性能浮点DSP，构成实时数字滤波+模拟滤波的高性能抗混滤波器。 3.采用DDS高精度频率合成技术，保证了所有通道并行同步采集。 4.采用DMA数据传输技术，保证了数据的实时传输、实时显示、实时分析、实时存盘。 5. 系统配置了多种前置信号调理器（ICP、应变、电荷等），实现了多种信号的同时测量。 6.单台计算机最多可控制512个通道进行同步实时采集,多台计算机通过网络连接，可扩展到4096通道。 7.多通道并行同步采集，每通道采样频率最高达到128K。 8.采用进口雷莫接插件，更好的保证了小信号的可靠传输。 9.采用Q-FAN智能温度控制系统，最大程度上减少了温度对测量结果的影响。 10.提供LABVIEW、VC、VB、CVI等开发平台的接口程序，方便用户二次开发。 11.提供多通道转速测量模块，方便用户对旋转机械运行状态进行监控以及故障诊断。 12.功能丰富的控制分析软件，以及模态分析软件，用户可以很方便的对采集数据进行操作和处理。 13.符合GB6587.1-86-11使用条件。 详细技术指标： 1.仪器接口：USB2.0、1394高速数据传输接口 2.扩展方式：并行 3.同步方式：同步时钟发生器 4.连续采样频率：      8通道同步采集，每通道最高采样频率128K;    16 通道同步采集，每通道最高采样频率51.2K;    32 通道同步采集，每通道最高采样频率25.6K;    64 通道同步采集，每通道最高采样频率12.8K;   128通道同步采集，每通道最高采样频率5.12K;   256通道同步采集，每通道最高采样频率2.56K;   512通道同步采集，每通道最高采样频率1.28K。 5.定制采样频率：用户在满足最高采样频率的条件下，可定制任意采样频率。 6.满度值: ±20mV、±50mV、±100mV、±200mV、±500mV、±1V、±2V、±5V、±10V、±20V;   7.线性度: 满度的0.05％; 8.失真度: 不大于0.5％; 9.系统准确度: 小于0.5％(F.S)(预热半小时后测量);  10.系统稳定度: 0.05％/h)(预热半小时后测量); 11.最大分析频宽: DC～50kHz; 12.输入方式：AC、DC、ICP、GND; 13.滤波器：      a.模拟滤波器：截止频率为 10、30、100 、300、1k、3k、10k 、PASS(Hz)八档分档切换；      b.DSP数字滤波器：截止频率为采样速率的1/2.56倍；      c.平坦度(分析频率范围内):小于0.05dB;       d.阻带衰减:-150dB/oct; 14.白噪声: 不大于5μVrms; 15.共模抑制: 大于100dB; 16.共模电压(DC或AC峰值): 小于±10V、DC～60Hz ; 17. 时间漂移: 小于3μV/小时； 18. 温度漂移: 小于1μV/℃； 19.A／D分辨率: 16位; 20.输入阻抗: 10MΩ或40PF; 21.触发方式：手动触发、外触发、信号触发;  22. 电源： AC220V（±10%）50HZ（±1 HZ）或DC  12V 23.使用环境： 适用于GB6587.1-86-Ⅱ组条件; 24.外形尺寸:   317mm（长）×236mm（宽）×88mm（高）(八通道);       317mm（长）×236mm（宽）×133mm（高）(十六通道);       317mm（长）×487m（宽）×133mm（高）(三十二通道)。