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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?？偠灾?，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

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

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）。 

該研究通過生物學分析發現武漢新型冠狀病毒的刺突（S）蛋白與SARS冠狀病毒的S蛋白結構相似，也可通過S蛋白與宿主細胞表面的 血管緊張素轉化酶（ACE）2蛋白分子相互作用，從而感染宿主的上皮細胞。因此， ACE2分子是武漢新型冠狀病毒感染的關鍵分子，通過結合ACE2分子有可能影響武漢新型冠狀病毒感染人體細胞的過程。ACE2是腎素-血管緊張素-醛固酮系統（RAS）的關鍵分子，也是包括肺泡上皮細胞在內的多種人體細胞表面表達的重要分子之一。2003年，ACE2被鑒定為SARS冠狀病毒的功能性受體。2020年1月25日， 北京大學基礎醫學院的 王月丹和初明團隊，采用自主研發的人工智能藥靶篩選系統，重點針對2674種已上市的藥物以及1500種中藥提取物進行了藥物篩選， 發現了多種潛在的ACE2結合劑，有望用于武漢新型冠狀病毒感染的治療，其中包含了氨溴索（CAS號：18683-91-5）等。氨溴索，又稱沐舒坦，是一種呼吸道潤滑祛痰藥，能促使呼吸道表面活性物質的形成，調節漿液性與黏液性物質的分泌，促進代謝，還可改善纖毛運動，增強呼吸道分泌物的消除作用。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。

面對國家在疫情防控決策方面的重大戰略需求，北京航空航天大學計算機學院王靜遠副教授，聯合經濟管理學院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學院軟件開發環境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應，在1月22日開始陸續組織了一支包括20余名師生在內、跨學科、跨專業的疫情應急研究團隊，開展基于大數據的疫情預測與大數據分析科研攻關工作。 團隊經過連續不眠不休的集中攻關，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預測的模型，并最早具備了對外提供疫情預測服務的能力。該模型具備優秀的預測精度和疫情解釋能力，為上級部門的疫情防控決策提供了重要的支撐。尤其是在疫情拐點尚未出現、全國發病走勢尚不明朗的疫情早期階段，為防疫決策提供精準的數據參考。預測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發和季節性流感流行期間使用市民活動大數據與Meta-Population動力學模型相結合的方式設計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預測模型，曾應用于深圳流感防控。