南开大学计算机学院程明明教授团队与北京推想科技有限公司的联合团队，在CT影像智能诊断方面有紧密的合作基础，并在前期研究中取得丰富的成果。 自新冠肺炎疫情爆发以来，相关技术人员深入湖北疫区合作医院，将智能诊断技术用于新冠病毒的筛查。武汉同济医院过去几周实际发生的475例疑似肺炎CT数据当中，人工智能(AI)对于疑似肺炎CT的敏感度为98.32%，对于同时期140例有症状但是确认非肺炎患者的CT特异度为82.14%。该系统为一线医生筛查提供了重要帮助。  武汉同济医院医生正在使用CT影像AI筛查系统 初步实验和应用结果表明，利用各级医院普遍使用的CT影像获取设备，以及人工智能在线筛查系统，有望为新冠病毒防控工作提供智能辅助的双保险，极大提升筛查效率。在与新冠病毒争分夺秒的战役中取得先机。该项目目前已完成具有较强实用性的版本，可以为防疫工作提供实质性辅助。研究团队还在积极探索更高的检测精度和更细致的量化分析技术。 新冠肺炎AI系统具有三大重要功能：快速筛查及预警提示、数字化精准辅助诊断与病程监控、区域疫情实时监控。该系统已在国内包括疫区在内的40家医院应用部署，数据累积8.1万份，为进一步提升系统性能奠定了基础。

本项目属于医药卫生领域应用技术类研究成果，主要研究胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系以及超声诊断新技术指标。设计多中心前瞻性队列研究，依据四川省人口出生特点及四川省卫生厅备案具备产前诊断资质的医疗机构情况，纳入四川省内6个省、市级产前诊断机构（四川大学华西第二医院、四川省妇幼保健院、成都市妇幼保健院、宜宾市第二人民医院、攀枝花市妇幼保健院、德阳市人民医院）产前检查孕妇人群，以初步建立地域为特点的胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系。深入探讨超声诊断新技术指标，包括建立四川省胎儿超声软指标参考值范围，为临床科学决策提供数据依据；初步建立早孕期超声筛查技术规范；对相关高危人群进行胎儿针对性检查，初步建立针对性胎儿超声心动图检查技术规范及针对性胎儿神经系统超声检查技术规范，合理应用医疗资源，提高全省产前超声医师诊断技能；建立超声监测胎儿心功能评价宫内治疗胎儿心律失常的方法，探讨超声引导胎儿脐静脉穿刺技术应用。

西安交通大学数学与统计学院医学人工智能团队为西安交大第二附属医院紧急开发出一套免费在线健康咨询、问诊与新冠风险筛查系统。患者可通过该系统直连二附院相关科室资深医生，进行远程咨询与筛查。作为一款综合的医疗在线服务平台，此系统打通了医疗环节中的各参与者、各系统、各终端，实现互联互通，促进信息数据充分流动，为患者提供疾病问诊、健康答疑、病情跟踪、实时监护等一站式医疗服务。系统已于2020年2月1日零时正式上线，截止2月3日24时，该系统已向5500余人次提供咨询、问诊及筛查服务。为实现“一平台多终端”的访问方式，平台摒弃传统native APP,采用Html5技术并已适配了各类手机、PC及微信的无障碍访问。平台后端基于大规模容器技术及分布式异步消息处理技术，可以满足百万用户在线实时沟通。平台利用大数据和人工智能技术为病人和医生提供更加精准、可靠的信息筛选和信息推送。平台可提供基于SaaS的服务模式，也可提供私有化部署，依托实体医院建立互联网问诊区，促进线上线下结合与医疗门诊闭环，最大化提升医疗资源利用率与医院协同效率，打造医疗服务新模式打破时空限制共享优质医疗资源。

赣南医学院第一附属医院曾祥泰博士研究团队联合江西憶源多媒体科技有限公司徐林楠研究团队、北京万泰中联科技以及多家大型医院共同攻关，成功研发出国内首套非接触式可视化新型冠状病毒感染的肺炎院内智能筛查诊断及防控系统并投入试运行。针对疫情蔓延形势，赣南医学院快速展开了应急科技攻关计划，从而实现导诊、分诊、就诊和预警非接触式智能一体化。 就诊时，医生通过高清双向可视对话问诊系统，实现疑似患者确诊前非接触式诊疗。同时，病历系统智能提取分析患者相关病情和检查结果，形成新冠肺炎潜在人群的疑似级别自动判别，辅助医师诊断。此外，对发热患者等潜在肺炎人群从导诊、分诊、诊间、检查和隔离区域全流程高清视频监控监测智能识别，进行智能追踪筛查和活动轨迹查询，实现全方位覆盖、不间断实时监控以及不当防护措施预警报警，同时在医院急诊科、门诊大厅等关键出入口位置，通过高清双视红外摄像仪、患者图像自动识别记忆技术以及人体高温发热提醒报警技术等，智能找出漏诊的发热疑似患者。

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。

郑州轻工业大学软件学院人工智能和机器人实验室负责人黄万伟博士，用10天时间和团队自主研发出红外热成像测温样机及“红外热成像人体测温筛查预警系统”，并交付使用。

本项目是基于PPP1CA生物标志物，进行肝癌早期筛查和诊断试剂盒开发及产业化的项目，开发PPP1CA胶体金肝癌早期筛查试剂盒，用于肝癌早期普筛。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李昱洁 药学院/药学专业 2018/2022 赵祖一 药学院/药学专业 2020/2024 刘楚熠 药学院/药学专业 2020/2024 赵博韬 公共卫生学院/预防医学专业 2018/2025 于悦 人文学院/历史学专业 2020/2024 沈佳敏 经济学院/经济统计专业 2019/2023 韩一诺 生命科学学院/生物科学 2019/2023 魏翘楚 公共卫生学院/预防医学专业 2020/2025 赖欣 药学院/药学专业 2020/2024 赵书悦 药学院/药学专业 2020/2024 谭清 法学院/法学专业 2020/2025 尹洁 医学院/临床医学专业 2019/2024 杨梦娇 经济学院/金融工程专业 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李良成 药学院/药学专业 厦门大学药学院副教授 肿瘤、自身免疫性疾病和糖尿病的发病机理及药物开发研究 洪万进 药学院/药学专业 新加坡分子与细胞生物学研究院院长、厦门大学药学院教授 分子与细胞生物学、病毒学和癌细胞生物学 蓝伟光 化学系/化学专业 厦门大学材料学院讲座教授 生物膜技术 徐陈芳 药学院/药学专业 厦门大学药学院辅导员 药物分析 四、项目简介 早期肝癌发病隐匿，最初癌变细胞与正常细胞几乎无差异，人体不会感到不适。问题在于，目前临床检测肝癌的生物标志物—甲胎蛋白（AFP）存在特异性差、灵敏度低等的缺点，早期患者不能被及时发现，治愈率低、死亡率很高，所以肝癌的早期筛查对于提高患者生存率具有至关重要的临床意义。 前期研究中利用原代培养的肝癌细胞分泌的外泌体，结合蛋白组学和生物信息学技术，寻找到PPP1CA作为肝癌肿瘤标志物，使肝癌检测的灵敏度和特异性均达到90%以上，优于目前市面上的检测试剂盒（以甲胎蛋白为生物标志物，灵敏度为18-60%）。 本项目是基于PPP1CA生物标志物，进行肝癌早期筛查和诊断试剂盒开发及产业化的项目，开发PPP1CA胶体金肝癌早期筛查试剂盒，用于肝癌早期普筛；同时也将开发PPP1CA免疫化学发光检测试剂盒，用于肝癌分期检测，并积极推进其商业化生产与应用。

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

Nodal是出现在肿瘤组织和患者血液中的一个小蛋白分子，作为一种新型的肿瘤标志物具有巨大的临 床应用前景。目前国内外尚无针对Nodal 蛋白的高敏感检测的试剂盒产品应用于临床。建立了高灵敏度的 生物素-亲和素检测系统。此检测方法可检测pg/ml级的Nodal蛋白，使用该方法测定结直肠癌、鼻咽癌和胆 囊癌病人血清，结果表明三种肿瘤病人的Nodal 浓度明显高于正常人水平。

该系统直接切入湖北省随州市曾都区的实际情况，让当地65万居民通过手机主动报告自己近期密切接触的人员。系统基于曾都区既往和每日更新的确诊病人、疑似病人、发热病人及其密切接触人员的信息进行数据分析，进而关联挖掘出高风险人员。系统从广大居民端而非仅从患者端入手排查密切接触者，以居民自发填写、及时反馈取代疾控人员和社区干部面对面调查登记、事后反馈，变“要我报告”为“我要报告”，极大削减了疫情防控期间工作人员的工作量；系统还为居民提供实时健康提示功能，使其在第一时间得知密切接触情况变化并及时做好防护；同时，系统还扩大了接触人员排查层级，通过用户之间的关联及时掌握“密切接触者的密切接触者”，为疾控工作扩大防线、跟进措施提供了高效信息支撑。