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新冠肺炎密切接触者智能筛查系统
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。
清华大学
2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
多重人际测量与心理卫生状况筛查
既往预警大样本人群心理卫生状况的筛查问卷（量表）缺乏专门的人际取向，本成 果从同时测量多类人际特征状况的角度来预警心理健康。 问卷分为 4 个维度（亲和，冷漠，独立，顺从），26 个条目，同时测量 3 类人际动 力（师生关系，同学关系，亲子关系），在上海市 5 所高校大样本的施测结果证明其预 测心理健康状况的效果良好，并且具有推广应用到其他性质类同的人际关系中的潜质。 目前同济大学新生心理测试系统中已开发出计算机联机版本的测试系统。其中师生关系 对应个体与权威或领导的关系，同学关系对应个体与其同事、朋友的关系，而亲子关系 则可以对应个体未来的亲密家庭关系。 每个个体都生活在同时并存的、多重的人际关系环境中，本问卷的优点在于省时高 效地运用同一套题目测试性质不同的 3 类关系，有助于系统而整体的测量个体的人际环 境，并进一步预测其心理健康水平，同时可以指出具体的干预策略方向。
同济大学
2021-04-13
一种难治性癫痫的筛查试剂盒
本发明公开了一种难治性癫痫的筛查试剂盒，它包括任选的用于检测microRNA-153表达水平的试剂。本发明还公开了检测microRNA-153表达水平的试剂在制备难治性癫痫筛查用试剂中的用途。本发明试剂盒通过检测microRNA-153的表达水平，可以判断待检人群患难治性癫痫的风险，可用于临床难治性癫痫的辅助诊断，为患者采取相关的治疗措施或者决策提供有效的依据，临床应用前景良好。
四川大学
2016-10-11
宫颈脱落细胞特殊染色液快速筛查癌变细胞技术
可以量产/n宫颈癌是女性常见恶性肿瘤之一，通过早期筛查发现和治疗癌前病变，就可以阻断其发展为宫颈癌。因此发展有效快速的宫颈癌筛查技术，同时又简单便宜，是一项十分必要且任务艰巨的工作发明的特殊染液被涂抹于上皮组织后，如果有癌变细胞存在，叶酸及叶酸复合物就会经过这些细胞表面的叶酸受体介导，迅速进入细胞浆，同时还原型的亚甲蓝也被带入细胞浆。叶酸被还原成四氢叶酸，参与一碳单位的代谢过程。还原型的亚甲蓝则被细胞内广泛存在的活性
武汉大学
2021-01-12
恶性肿瘤电化学筛查与早期诊断仪
南京大学研制的肿瘤诊断自动测试系统样机，包括恶性肿瘤多血清肿瘤标志物的电化学联合免疫检测芯片和多通道电化学免疫检测仪器。该仪器避免了目前已有全自动免疫分析仪所存在的仪器和试剂相当昂贵、温育时间长、检测周期长、操作繁琐、成本高等缺点，具有轻便、稳定、价廉、直观，发展的方法具有灵敏、方便、快速、重复性好、成本低等优点，可实现对恶性肿瘤的早期诊断、疗效与预后观察的室外化、普及化和家庭化。 该仪器主要用于肿瘤诊断和大规模筛查，是分析化学与生物化
南京大学
2021-04-14
基于深度学习的新冠病毒的早期检测筛查模型系统
西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。
西安电子科技大学
2021-04-10
基于大数据分析技术的眼病筛查与辅助诊断研究
北京工业大学
2021-04-14
基于血清中 miRNA 浓度分析的癌症筛查及 治疗评价方法
成果创新点 用于癌症病人的早期筛查以及实时治疗效果评价。 相比目前技术具有独特的优势： 1.可直接用于血清等复杂体系检测不需要过分稀释； 2.普适性较强，适用于不同序列的 microRNA 的检测； 3.检测灵敏度高； 4.应用于便携式以及可穿戴式医疗设备。 技术成熟度 目前处于试验阶段 。 课题组已开发基于血清中 miRNA-21、miRNA-215 以及抑癌基因 let-
中国科学技术大学
2021-04-14