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天津大學醫學工程與轉化醫學研究院聯合天津松輝醫儀醫療設備有限公司、上海貝瑞電子科技有限公司，結合新冠肺炎的診斷標準，攻關研發出一套可穿戴組合式智能監護系統，能遠程監控患者的血氧含量、呼吸頻率、心跳速度等核心生理指標，以及體位、呼吸阻力等特定生理指標，并通過多模信息融合與自動判別，實現病情模式的智能分析與及時預警。該項目有望緩解新冠肺炎輕癥患者人數眾多對醫務人員數量的需求，減輕醫務工作人員的工作強度，降低醫患交叉感染的概率，將對新冠肺炎疫情防控起到積極作用。同時，該項目也可用于其他呼吸系統疾病的“早發現，早治療”，降低普通患者到危重患者的發生概率。該項目采用PSoC集成系統，集成血氧、脈率、口鼻氣流、阻抗呼吸等多種監測傳感器，除了能準確采集人體血氧飽和度、脈率、呼吸等生理信號之外，又同時融合了特定加速度傳感器，可以實時提取病人的體位變化，以及咳嗽帶來的氣流阻力變化，為新冠肺炎患者的病征監護提供了針對性的解決方案。該智能監護系統基于組合式模塊，便于患者個人自行穿戴，也可以根據需求配戴單個組件進行單項功能監測。用戶只要不進行劇烈運動，穿戴后完全可以正常的活動并不影響監測過程，監測數據可通過藍牙技術傳輸至手機App，并通過手機4G功能傳輸至云端，醫生在辦公室就可以看到患者數據，無論患者身處在醫院、家里或留觀點。系統可在云端對患者生理信號進行分析，集合臨床診斷原則，提取與以新冠肺炎為代表的呼吸疾病相關數據，以初步判斷患者的病情狀態與變化趨勢。該項目已經完成了系統硬件研發工作，核心硬件模塊獲得醫療器械注冊認證，將根據臨床使用的結果進一步優化系統的軟件分析功能。目前研發團隊正在與天津大學附屬醫院合作，啟動開展項目臨床測試并推廣應用。

2020年3月3日，甘肅省科技廳披露甘肅新冠肺炎智能輔助鑒別篩查系統研發成功，并進行了初步臨床驗證，已開始提供線上服務。該通過使用體液活檢生化數據及智能學習算法，構建了新冠肺炎臨床樣本的快速智能輔助鑒別篩查工具。該系統識別敏感性較高，適于快速鑒別新冠肺炎和其它肺炎及流感患者，尤其適用于對于核酸篩查為陰性的潛在新冠肺炎患者的篩查。蘭州大學基礎醫學院、化學化工學院，蘭州大學第一醫院感染科、蘭州市肺科醫院檢驗科以及甘肅?；锛夹g有限公司聯合成立了新冠肺炎臨床快速輔助智能化鑒別篩查系統科技團隊。這一系統可以直接利用當前定點醫療機構，及具有資質的第三方機構常用檢測儀器以及CT檢測的數據結果，快速準確地給出輔助診斷意見，為新冠肺炎疑似病例確認提供快速有效參考的臨床建議。同時，該工具具有現場、快速、高效、界面友好、易操作等優勢和特色，與《新冠肺炎診療方案第六版》和現行臨床檢驗，以及甘肅省內遠程醫療網絡完全接軌，有利于推廣至基層醫療檢測單位。新冠肺炎臨床快速輔助智能化鑒別篩查系統科技攻團隊針對臨床需求，還在開發其它專用臨床智能輔助診療工具，上述成果將為此次疫情及未來相關生物安全威脅提供有力的臨床支持和技術儲備。該系統在蘭州大學第一醫院、蘭州市肺科醫院、甘肅省人民醫院和武漢抗疫一線進行了初步臨床驗證，并已開始提供線上服務。

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度?！毖ο蜿柦榻B，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題?！靶颖緦W習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道?！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同?！彼硎?，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

該系統直接切入湖北省隨州市曾都區的實際情況，讓當地65萬居民通過手機主動報告自己近期密切接觸的人員。系統基于曾都區既往和每日更新的確診病人、疑似病人、發熱病人及其密切接觸人員的信息進行數據分析，進而關聯挖掘出高風險人員。系統從廣大居民端而非僅從患者端入手排查密切接觸者，以居民自發填寫、及時反饋取代疾控人員和社區干部面對面調查登記、事后反饋，變“要我報告”為“我要報告”，極大削減了疫情防控期間工作人員的工作量；系統還為居民提供實時健康提示功能，使其在第一時間得知密切接觸情況變化并及時做好防護；同時，系統還擴大了接觸人員排查層級，通過用戶之間的關聯及時掌握“密切接觸者的密切接觸者”，為疾控工作擴大防線、跟進措施提供了高效信息支撐。

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