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新型冠状病毒肺炎影像学诊断
西安交通大学《新型冠状病毒肺炎影像学诊断》全书共15.5万字，从几百个临床病例中精心挑选了590幅图，其中与新冠肺炎进行鉴别的疾病有29种之多，图文并茂，生动详细。
《新型冠状病毒肺炎影像学诊断》一书在中华放射学会主任委员金征宇教授、候任主任委员刘士远教授倡导下，在全国诊疗新冠肺炎影像专家组指导下重磅推出。另有近30多位来自武汉及其他地区战“疫”一线的影像学专家参与。
依据2020年2月5日国家卫健委颁布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》，该书阐述了新型冠状病毒的影像学基本征象、临床分期分型与诊断要点，帮助一线医务工作者提高对新冠肺炎的影像学识别、诊断和鉴别能力，避免误诊和漏诊，具有专业的临床指导意义。
该书的核心内容紧紧围绕新冠肺炎的影像学诊断，涵盖了新型冠状病毒的命名、影像学检查与防护、影像学检查方法、影像学基本征象、临床分型与诊断、影像学分期、影像学转归和影像学鉴别诊断等，可以很好地使一线医务工作者提高其新型冠状肺炎的影像学识别、诊断和鉴别诊断能力，避免误诊和漏诊。
西安交通大学
2021-04-11
高校疫情监控采集区块链系统产品和解决方案
南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<
南京审计大学
2021-04-10
新冠肺炎患者的智能穿戴监护系统
天津大学医学工程与转化医学研究院联合天津松辉医仪医疗设备有限公司、上海贝瑞电子科技有限公司，结合新冠肺炎的诊断标准，攻关研发出一套可穿戴组合式智能监护系统，能远程监控患者的血氧含量、呼吸频率、心跳速度等核心生理指标，以及体位、呼吸阻力等特定生理指标，并通过多模信息融合与自动判别，实现病情模式的智能分析与及时预警。该项目有望缓解新冠肺炎轻症患者人数众多对医务人员数量的需求，减轻医务工作人员的工作强度，降低医患交叉感染的概率，将对新冠肺炎疫情防控起到积极作用。同时，该项目也可用于其他呼吸系统疾病的“早发现，早治疗”，降低普通患者到危重患者的发生概率。该项目采用PSoC集成系统，集成血氧、脉率、口鼻气流、阻抗呼吸等多种监测传感器，除了能准确采集人体血氧饱和度、脉率、呼吸等生理信号之外，又同时融合了特定加速度传感器，可以实时提取病人的体位变化，以及咳嗽带来的气流阻力变化，为新冠肺炎患者的病征监护提供了针对性的解决方案。该智能监护系统基于组合式模块，便于患者个人自行穿戴，也可以根据需求配戴单个组件进行单项功能监测。用户只要不进行剧烈运动，穿戴后完全可以正常的活动并不影响监测过程，监测数据可通过蓝牙技术传输至手机App，并通过手机4G功能传输至云端，医生在办公室就可以看到患者数据，无论患者身处在医院、家里或留观点。系统可在云端对患者生理信号进行分析，集合临床诊断原则，提取与以新冠肺炎为代表的呼吸疾病相关数据，以初步判断患者的病情状态与变化趋势。该项目已经完成了系统硬件研发工作，核心硬件模块获得医疗器械注册认证，将根据临床使用的结果进一步优化系统的软件分析功能。目前研发团队正在与天津大学附属医院合作，启动开展项目临床测试并推广应用。
天津大学
2021-04-10
新冠肺炎感染风险大数据评估模型
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。
西安交通大学
2021-04-10
新型冠状病毒肺炎病例毒株分离
上海市疾病预防控制中心和复旦大学上海医学院基础医学院新型冠状病毒攻关团队密切配合，由上海市疾病预防控制中心挑选多例确认病例的鼻/咽拭子样本用于实验，复旦大学上海医学院基础医学院新型冠状病毒攻关团队通过使用两种细胞系（vero-E6和Huh7细胞）接种样本，从一例病例样本中，于2020年2月7日成功分离并鉴定出新型冠状病毒（2019-nCoV）毒株，该毒株在细胞培养中扩增迅速，可得到较高滴度的病毒；间接免疫荧光法发现病毒感染细胞显示典型冠状病毒样病变-合胞体。
复旦大学
2021-04-10
新冠肺炎确诊患者活动轨迹地图
该工具不但能够显示哈尔滨市新冠肺炎确诊患者所居住的小区，还能够按时间段清晰地显示患者曾经活动的地点，并给出每个患者的活动轨迹。地图所用数据来源于哈尔滨市人民政府官网每天公布的新闻信息。后续随着数据的完善，该系统将扩展至全省。
哈尔滨工业大学
2021-04-10
新冠肺炎的死者的临床特征研究
2020年3月26日，华中科技大学同济医学院宁琴团队在国际顶级医学期刊BMJ 发表题为“Clinical characteristics of 113 deceased patients with coronavirus disease 2019: retrospective study”的研究成果，该研究对死者和已确诊COVID-19的患者进行了综合评估，该研究的目的是描述covid-19死亡患者的临床特征。 该研究发现，死者的中位年龄（68岁）显著大于康复者（51岁），死者中男性占主导地位。死者中的慢性高血压和其他心血管合并症比康复者更为频繁。死者的呼吸困难，胸闷和意识障碍比康复的患者更常见。死者从疾病发作到死亡的中位时间为16天。死者的丙氨酸氨基转移酶，天冬氨酸氨基转移酶，肌酐，肌酸激酶，乳酸脱氢酶，心肌肌钙蛋白I，N端脑钠肽和D-二聚体的浓度显著高于康复患者。死者中观察到的常见并发症包括急性呼吸窘迫综合征，I型呼吸衰竭，败血症，急性心脏损伤，心力衰竭，碱中毒，高钾血症，急性肾损伤和低氧性脑病。患有心血管合并症的患者更容易出现心脏并发症。无论心血管疾病的病史如何，死者的急性心脏损伤和心力衰竭更为常见。总而言之，严重的SARS-Cov-2感染可引起肺部和全身炎症，导致高危患者多器官功能障碍。急性呼吸窘迫综合征和呼吸衰竭，败血症，急性心脏损伤和心力衰竭是covid-19恶化期间最常见的关键并发症。查看原文
华中科技大学
2021-04-10
新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统
哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文
哈尔滨工业大学
2021-04-10
高校版新型冠状病毒肺炎防护手册
为了增进广大高校师生对新型冠状病毒肺炎这一疾病的理性认识和理解，指导个人和校园预防，降低传播风险，做好科学防疫，同济大学新型冠状病毒肺炎疫情防控医疗指导组携手同济大学附属同济医院分院、同济大学出版社，在短时间内组织编撰出版《新型冠状病毒肺炎防护手册》（高校版）一书。
同济大学
2021-04-10
新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统
2020年3月3日，甘肃省科技厅披露甘肃新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统研发成功，并进行了初步临床验证，已开始提供线上服务。该通过使用体液活检生化数据及智能学习算法，构建了新冠肺炎临床样本的快速智能辅助鉴别筛查工具。该系统识别敏感性较高，适于快速鉴别新冠肺炎和其它肺炎及流感患者，尤其适用于对于核酸筛查为阴性的潜在新冠肺炎患者的筛查。兰州大学基础医学院、化学化工学院，兰州大学第一医院感染科、兰州市肺科医院检验科以及甘肃海基生物技术有限公司联合成立了新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技团队。这一系统可以直接利用当前定点医疗机构，及具有资质的第三方机构常用检测仪器以及CT检测的数据结果，快速准确地给出辅助诊断意见，为新冠肺炎疑似病例确认提供快速有效参考的临床建议。同时，该工具具有现场、快速、高效、界面友好、易操作等优势和特色，与《新冠肺炎诊疗方案第六版》和现行临床检验，以及甘肃省内远程医疗网络完全接轨，有利于推广至基层医疗检测单位。新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技攻团队针对临床需求，还在开发其它专用临床智能辅助诊疗工具，上述成果将为此次疫情及未来相关生物安全威胁提供有力的临床支持和技术储备。该系统在兰州大学第一医院、兰州市肺科医院、甘肃省人民医院和武汉抗疫一线进行了初步临床验证，并已开始提供线上服务。
兰州大学
2021-04-10