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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。

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。

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?；颊叨嗥鞴俟δ苷系K。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

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

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。

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。

按照《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第五版修正版）》，湖北省增加了“臨床診斷病例”分類，對疑似病例具有肺炎影像學特征者，確定為臨床診斷病例，以便患者能及早按照確診病例相關要求接受規范治療，進一步提高救治成功率。因此，對患者的影像學分析在確定“臨床診斷病例”上就具有極為重要的意義。 根據國家指南這一重要變化，西安交通大學第一附屬醫院影像學郭佑民團隊，在前期承擔國家衛健委重大行業專項《基于“數字肺”的呼吸系統疾病評價體系與診斷標準研究》基礎上，針對新冠肺炎肺部影像學特點與醫學成像技術公司合作，第一時間研發了新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統，實現了對新冠肺炎感染者肺內病變部位快速檢出、定量評價病變范圍和病變演變過程評估 CT掃描是新冠肺炎診斷的重要環節，已成為確定“臨床診斷病例”的重要標準。但是在影像診斷過程中，每位患者的CT檢查多達幾百幅甚至上千幅圖像，單靠影像診斷醫師從龐雜的圖像特征中篩選出新冠肺炎所具有的特征，不僅要求醫師具備肺炎診斷與鑒別診斷的經驗，還需要相當的觀察時間，嚴重影響病例篩查的效率。 同一患者3次檢查結果對比，紅色區域為病變，相比較病變體積逐漸縮小，提示病情好轉。  同一患者3次檢查結果對比，紅色區域范圍增大，數目增多，提示病變進展，同時還能觀測到病變密度的變化。  圖為同一患者4次檢查結果對比，圖中紅色區域體積逐漸增大，提示病情進展。 郭佑民教授團隊利用AI技術為新冠肺炎的影像診斷“賦能”。依托專家訓練，人工智能結合傳統的計算機視覺技術，對新冠肺炎患者肺部病變區域進行分割、計算，可以同時獲取病變區域的體積、密度、磨玻璃成分等定量參數，尤其是對于患者隨訪的數據，可以實時進行圖相配準，精準定位病灶位置、大小，方便比較病變的消長。  通過臨床試驗發現，該系統能夠輔助臨床醫生對新冠肺炎進行快速診斷，并能提供智能診斷報告，適應阻斷疫情擴散蔓延的公共衛生緊急應對要求，具有很好的臨床應用效果。該系統已在包括華中科技大學協和醫院等多家醫院部署，為了鼎力支持抗“疫”一線，新冠肺炎輔助診斷系統將開放全國同行免費使用。

西北工業大學聯合廈門寶太生物科技有限公司成功研發試制出新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒。 檢測流程圖相較于核酸檢測條件的苛刻、繁瑣與耗時，這種新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒采用類似試紙條檢測的形式——膠體金檢測卡，只需一滴外周血即可在數分鐘內憑肉眼判斷出結果，確定人體內是否產生特異性IgM或IgG抗體，特別適用于疫情爆發時大量疑似病例的快速初篩。該試劑盒一旦通過相關審核并被成功應用，不僅方便采集，還大大降低了采集人員的感染風險，同時也避免了大量實驗室檢測的復雜程序，節省了時間，提高了檢測效率。檢測結果判定

上?？萍即髮W免疫化學研究所和中國科學院上海藥物研究所組成的抗2019-nCoV病毒感染聯合應急攻關團隊，由蔣華良院士和饒子和院士領銜、20余個課題組參與，團隊利用前期抗SARS藥物研究積累的經驗，開展抗2019-nCoV藥物研究。 饒子和/楊海濤團隊快速表達了2019-nCoV水解酶（Mpro）并獲得了高分辨率晶體結構，在此基礎上，聯合小組綜合利用虛擬篩選和酶學測試相結合的策略，重點針對已上市藥物以及自建的“高成藥性化合物數據庫”和“藥用植物來源化合物成分數據庫”進行了藥物篩選，迅速發現了30種可能對2019-nCoV有治療作用的藥物、活性天然產物和中藥，建議在2019-nCoV感染肺炎患者臨床治療中予以考慮和關注。 研究團隊后續將繼續深入開展針對性的抗2019-nCoV活性測試，為臨床研究和治療提供更加直接的指導。 應急攻關團隊已經完成了肉桂硫胺等公斤級合成工藝，制劑工作正在進行；環孢菌素A的膠囊制劑制備工藝也已經完成；其它部分藥物的合成工藝探索也已完成。聯合團隊表示歡迎相關企業和研究機構與他們合作，共同抗擊2019-nCoV。

同濟大學上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關NCP-GIS團隊研發的新冠肺炎疫情地理信息系統（Tongji NCP-GIS）。