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新型冠狀病毒肺炎影像學診斷
西安交通大學《新型冠狀病毒肺炎影像學診斷》全書共15.5萬字，從幾百個臨床病例中精心挑選了590幅圖，其中與新冠肺炎進行鑒別的疾病有29種之多，圖文并茂，生動詳細。 《新型冠狀病毒肺炎影像學診斷》一書在中華放射學會主任委員金征宇教授、候任主任委員劉士遠教授倡導下，在全國診療新冠肺炎影像專家組指導下重磅推出。另有近30多位來自武漢及其他地區戰“疫”一線的影像學專家參與。 依據2020年2月5日國家衛健委頒布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，該書闡述了新型冠狀病毒的影像學基本征象、臨床分期分型與診斷要點，幫助一線醫務工作者提高對新冠肺炎的影像學識別、診斷和鑒別能力，避免誤診和漏診，具有專業的臨床指導意義。 該書的核心內容緊緊圍繞新冠肺炎的影像學診斷，涵蓋了新型冠狀病毒的命名、影像學檢查與防護、影像學檢查方法、影像學基本征象、臨床分型與診斷、影像學分期、影像學轉歸和影像學鑒別診斷等，可以很好地使一線醫務工作者提高其新型冠狀肺炎的影像學識別、診斷和鑒別診斷能力，避免誤診和漏診。
西安交通大學
2021-04-11
新型冠狀病毒肺炎校園防護手冊
《新型冠狀病毒肺炎校園防護手冊》分為基礎篇、防護篇、出行篇及校園篇四個篇章，主要針對師生在日常生活中經歷的出行、校園學習和生活的各個場景，分析說明不同場景下師生的防疫要點。該手冊既可作為師生的防疫科普讀物，又可作為校園防疫相關人員的參考讀物，為有效提升校園防護能力發揮作用。 針對目前新冠肺炎疫情全球蔓延的趨勢，英文部分能更好地讓廣大留學生正確認識病情，積極參與到防護工作中。同時，本書也是對教育部指出的要統籌謀劃高校開學工作的積極響應，提前保障好校園的防控條件，以更好的應對疫情得到控制后，廣大師生集中返校面臨的公共衛生安全問題。
西安交通大學
2021-04-11
新冠肺炎患者的智能穿戴監護系統
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。
天津大學
2021-04-10
新冠肺炎感染風險大數據評估模型
疫情防控，快速識別出潛在的感染者是關鍵。近日，西安交大管理學院劉躍文副教授研發出新冠肺炎感染風險的大數據評估模型，可基于旅行大數據，綜合計算新冠肺炎感染風險指數和級別。該模型在云南省全面推廣應用，大幅度提升了防控一線現場核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情傳播風險，得到了云南省委、省政府領導的高度認可。
當前，在阻斷新型冠狀病毒傳播的工作中，存在三個盲區也是關鍵點，嚴重影響著疫情防治的效果，即：一是很難知道某個人是否在公共交通工具及場所中與已確診人員或疫源地人員接觸過；二是個別人員近期到過疫源地或接觸過確診人員，但是毫不在意，不匯報也不主動自我隔離；三是個別人員甚至刻意隱瞞自己曾到過疫源地或接觸過確診人員的歷史。為此，上述三種類型人員給疫情防治工作帶來了巨大的挑戰，使其無法開展有效核查，也無法有效規避風險。據劉躍文介紹，2月4日，新型冠狀病毒感染風險的大數據評估模型及系統在云南省正式上線應用，基于個人的旅行數據，自動分析其是否到過疫源地、是否與疫源地人員接觸、是否與已感染病例接觸等多項指標，利用貝葉斯方法，計算其感染新冠病毒的可能性指數，并預警高風險人員。
西安交通大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎病例毒株分離
上海市疾病預防控制中心和復旦大學上海醫學院基礎醫學院新型冠狀病毒攻關團隊密切配合，由上海市疾病預防控制中心挑選多例確認病例的鼻/咽拭子樣本用于實驗，復旦大學上海醫學院基礎醫學院新型冠狀病毒攻關團隊通過使用兩種細胞系（vero-E6和Huh7細胞）接種樣本，從一例病例樣本中，于2020年2月7日成功分離并鑒定出新型冠狀病毒（2019-nCoV）毒株，該毒株在細胞培養中擴增迅速，可得到較高滴度的病毒；間接免疫熒光法發現病毒感染細胞顯示典型冠狀病毒樣病變-合胞體。
復旦大學
2021-04-10
新冠肺炎確診患者活動軌跡地圖
該工具不但能夠顯示哈爾濱市新冠肺炎確診患者所居住的小區，還能夠按時間段清晰地顯示患者曾經活動的地點，并給出每個患者的活動軌跡。地圖所用數據來源于哈爾濱市人民政府官網每天公布的新聞信息。后續隨著數據的完善，該系統將擴展至全省。
哈爾濱工業大學
2021-04-10
新冠肺炎的死者的臨床特征研究
2020年3月26日，華中科技大學同濟醫學院寧琴團隊在國際頂級醫學期刊BMJ 發表題為“Clinical characteristics of 113 deceased patients with coronavirus disease 2019: retrospective study”的研究成果，該研究對死者和已確診COVID-19的患者進行了綜合評估，該研究的目的是描述covid-19死亡患者的臨床特征。 該研究發現，死者的中位年齡（68歲）顯著大于康復者（51歲），死者中男性占主導地位。死者中的慢性高血壓和其他心血管合并癥比康復者更為頻繁。死者的呼吸困難，胸悶和意識障礙比康復的患者更常見。死者從疾病發作到死亡的中位時間為16天。死者的丙氨酸氨基轉移酶，天冬氨酸氨基轉移酶，肌酐，肌酸激酶，乳酸脫氫酶，心肌肌鈣蛋白I，N端腦鈉肽和D-二聚體的濃度顯著高于康復患者。死者中觀察到的常見并發癥包括急性呼吸窘迫綜合征，I型呼吸衰竭，敗血癥，急性心臟損傷，心力衰竭，堿中毒，高鉀血癥，急性腎損傷和低氧性腦病。患有心血管合并癥的患者更容易出現心臟并發癥。無論心血管疾病的病史如何，死者的急性心臟損傷和心力衰竭更為常見。總而言之，嚴重的SARS-Cov-2感染可引起肺部和全身炎癥，導致高危患者多器官功能障礙。急性呼吸窘迫綜合征和呼吸衰竭，敗血癥，急性心臟損傷和心力衰竭是covid-19惡化期間最常見的關鍵并發癥。查看原文
華中科技大學
2021-04-10
新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統
哈爾濱工業大學聯合哈爾濱醫科大學聯合研發“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統”，該系統閱片效率是人工閱片速度的30倍，新冠肺炎相關病變檢測準確率基本達到了醫生水平，可以定量評估病變范圍。 由于新冠肺炎患者肺部CT圖像上有較為典型的征象，可以作為新冠肺炎快速診斷和病情評估的重要依據，因此哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院鄔向前教授聯合哈爾濱醫科大學附屬第二醫院影像科李萍教授，成立哈工大-哈醫大聯合攻關小組，研發“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統”。聯合攻關小組緊急聯系中國多家醫院，收集177000多張肺部CT圖像，其中包括來自新冠肺炎患者的近40000張圖像。 聯合攻關小組克服了各種困難，經過多天通宵達旦努力工作，僅用了一周左右的時間就初步研發成功可用于診斷評估新冠肺炎的CT圖像自動分析系統。該系統可以自動檢測CT圖片上新冠肺炎相關病變，并估算病變區域在整個肺部的比例，為新冠肺炎患者的篩查和病情評估提供了依據。這些信息，在人工閱片時無法得到。該系統已在哈爾濱醫科大學附屬第二醫院進行部署試用。該系統具有非常優越的性能，其閱片效率差不多是人工閱片速度的30倍，新冠相關病變檢測準確率基本達到了醫生水平，尤其可以定量的評估病變的范圍對臨床診斷非常有意義。查看原文
哈爾濱工業大學
2021-04-10
高校版新型冠狀病毒肺炎防護手冊
為了增進廣大高校師生對新型冠狀病毒肺炎這一疾病的理性認識和理解，指導個人和校園預防，降低傳播風險，做好科學防疫，同濟大學新型冠狀病毒肺炎疫情防控醫療指導組攜手同濟大學附屬同濟醫院分院、同濟大學出版社，在短時間內組織編撰出版《新型冠狀病毒肺炎防護手冊》（高校版）一書。
同濟大學
2021-04-10
新冠肺炎智能輔助鑒別篩查系統
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海基生物技術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。
蘭州大學
2021-04-10