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南開大學計算機學院程明明教授團隊與北京推想科技有限公司的聯合團隊，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發以來，相關技術人員深入湖北疫區合作醫院，將智能診斷技術用于新冠病毒的篩查。武漢同濟醫院過去幾周實際發生的475例疑似肺炎CT數據當中，人工智能(AI)對于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對于同時期140例有癥狀但是確認非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統為一線醫生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟醫院醫生正在使用CT影像AI篩查系統 初步實驗和應用結果表明，利用各級醫院普遍使用的CT影像獲取設備，以及人工智能在線篩查系統，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭分奪秒的戰役中取得先機。該項目目前已完成具有較強實用性的版本，可以為防疫工作提供實質性輔助。研究團隊還在積極探索更高的檢測精度和更細致的量化分析技術。 新冠肺炎AI系統具有三大重要功能：快速篩查及預警提示、數字化精準輔助診斷與病程監控、區域疫情實時監控。該系統已在國內包括疫區在內的40家醫院應用部署，數據累積8.1萬份，為進一步提升系統性能奠定了基礎。

西安交通大學數學與統計學院醫學人工智能團隊為西安交大第二附屬醫院緊急開發出一套免費在線健康咨詢、問診與新冠風險篩查系統。患者可通過該系統直連二附院相關科室資深醫生，進行遠程咨詢與篩查。作為一款綜合的醫療在線服務平臺，此系統打通了醫療環節中的各參與者、各系統、各終端，實現互聯互通，促進信息數據充分流動，為患者提供疾病問診、健康答疑、病情跟蹤、實時監護等一站式醫療服務。系統已于2020年2月1日零時正式上線，截止2月3日24時，該系統已向5500余人次提供咨詢、問診及篩查服務。為實現“一平臺多終端”的訪問方式，平臺摒棄傳統native APP,采用Html5技術并已適配了各類手機、PC及微信的無障礙訪問。平臺后端基于大規模容器技術及分布式異步消息處理技術，可以滿足百萬用戶在線實時溝通。平臺利用大數據和人工智能技術為病人和醫生提供更加精準、可靠的信息篩選和信息推送。平臺可提供基于SaaS的服務模式，也可提供私有化部署，依托實體醫院建立互聯網問診區，促進線上線下結合與醫療門診閉環，最大化提升醫療資源利用率與醫院協同效率，打造醫療服務新模式打破時空限制共享優質醫療資源。

本實用新型公布了一種管道缺陷掃查裝置，該掃查裝置包括四套軟軸驅動單元、掃查軌跡調節結構、永磁吸附機構和可調式探頭機構。每套軟軸驅動單元由電機、軟軸、軟軸套、車輪組和聯軸器組成。掃查軌跡調節機構由四套車輪組和連接板組成。永磁吸附機構由兩個極性相反永久磁鐵組和銜鐵組成，磁鐵的磁化方向與管道軸線方向垂直。可調式探頭機構為二級調節機構，使用的是平探頭。該裝置采用周向磁化方法，可檢測管道的縱向缺陷；可調式平探頭可適應多種規格管道的掃查；且該裝置掃查軌跡可調，傳動方式新穎，結構緊湊，體積小，重量輕，可廣泛應用于

本發明公布了一種管道缺陷掃查裝置，該掃查裝置包括四套軟 軸驅動單元、掃查軌跡調節結構、永磁吸附機構和可調式探頭機構。 每套軟軸驅動單元由電機、軟軸、軟軸套、車輪組和聯軸器組成。掃 查軌跡調節機構由四套車輪組和連接板組成。永磁吸附機構由兩個極 性相反永久磁鐵組和銜鐵組成，磁鐵的磁化方向與管道軸線方向垂直。 可調式探頭機構為二級調節機構，使用的是平探頭。該裝置采用周向 磁化方法，可檢測管道的縱向缺陷;可調式平探頭可適應多種規格管 道的掃查;且該裝置掃查軌跡可調，傳動方式新穎，結構緊湊，體積 小，重量輕，

贛南醫學院第一附屬醫院曾祥泰博士研究團隊聯合江西憶源多媒體科技有限公司徐林楠研究團隊、北京萬泰中聯科技以及多家大型醫院共同攻關，成功研發出國內首套非接觸式可視化新型冠狀病毒感染的肺炎院內智能篩查診斷及防控系統并投入試運行。針對疫情蔓延形勢，贛南醫學院快速展開了應急科技攻關計劃，從而實現導診、分診、就診和預警非接觸式智能一體化。 就診時，醫生通過高清雙向可視對話問診系統，實現疑似患者確診前非接觸式診療。同時，病歷系統智能提取分析患者相關病情和檢查結果，形成新冠肺炎潛在人群的疑似級別自動判別，輔助醫師診斷。此外，對發熱患者等潛在肺炎人群從導診、分診、診間、檢查和隔離區域全流程高清視頻監控監測智能識別，進行智能追蹤篩查和活動軌跡查詢，實現全方位覆蓋、不間斷實時監控以及不當防護措施預警報警，同時在醫院急診科、門診大廳等關鍵出入口位置，通過高清雙視紅外攝像儀、患者圖像自動識別記憶技術以及人體高溫發熱提醒報警技術等，智能找出漏診的發熱疑似患者。

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。

鄭州輕工業大學軟件學院人工智能和機器人實驗室負責人黃萬偉博士，用10天時間和團隊自主研發出紅外熱成像測溫樣機及“紅外熱成像人體測溫篩查預警系統”，并交付使用。

本項目是基于PPP1CA生物標志物，進行肝癌早期篩查和診斷試劑盒開發及產業化的項目，開發PPP1CA膠體金肝癌早期篩查試劑盒，用于肝癌早期普篩。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李昱潔 藥學院/藥學專業 2018/2022 趙祖一 藥學院/藥學專業 2020/2024 劉楚熠 藥學院/藥學專業 2020/2024 趙博韜 公共衛生學院/預防醫學專業 2018/2025 于悅 人文學院/歷史學專業 2020/2024 沈佳敏 經濟學院/經濟統計專業 2019/2023 韓一諾 生命科學學院/生物科學 2019/2023 魏翹楚 公共衛生學院/預防醫學專業 2020/2025 賴欣 藥學院/藥學專業 2020/2024 趙書悅 藥學院/藥學專業 2020/2024 譚清 法學院/法學專業 2020/2025 尹潔 醫學院/臨床醫學專業 2019/2024 楊夢嬌 經濟學院/金融工程專業 2019/2023 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 李良成 藥學院/藥學專業 廈門大學藥學院副教授 腫瘤、自身免疫性疾病和糖尿病的發病機理及藥物開發研究 洪萬進 藥學院/藥學專業 新加坡分子與細胞生物學研究院院長、廈門大學藥學院教授 分子與細胞生物學、病毒學和癌細胞生物學 藍偉光 化學系/化學專業 廈門大學材料學院講座教授 生物膜技術 徐陳芳 藥學院/藥學專業 廈門大學藥學院輔導員 藥物分析 四、項目簡介 早期肝癌發病隱匿，最初癌變細胞與正常細胞幾乎無差異，人體不會感到不適。問題在于，目前臨床檢測肝癌的生物標志物—甲胎蛋白（AFP）存在特異性差、靈敏度低等的缺點，早期患者不能被及時發現，治愈率低、死亡率很高，所以肝癌的早期篩查對于提高患者生存率具有至關重要的臨床意義。 前期研究中利用原代培養的肝癌細胞分泌的外泌體，結合蛋白組學和生物信息學技術，尋找到PPP1CA作為肝癌腫瘤標志物，使肝癌檢測的靈敏度和特異性均達到90%以上，優于目前市面上的檢測試劑盒（以甲胎蛋白為生物標志物，靈敏度為18-60%）。 本項目是基于PPP1CA生物標志物，進行肝癌早期篩查和診斷試劑盒開發及產業化的項目，開發PPP1CA膠體金肝癌早期篩查試劑盒，用于肝癌早期普篩；同時也將開發PPP1CA免疫化學發光檢測試劑盒，用于肝癌分期檢測，并積極推進其商業化生產與應用。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。

Nodal是出現在腫瘤組織和患者血液中的一個小蛋白分子，作為一種新型的腫瘤標志物具有巨大的臨 床應用前景。目前國內外尚無針對Nodal 蛋白的高敏感檢測的試劑盒產品應用于臨床。建立了高靈敏度的 生物素-親和素檢測系統。此檢測方法可檢測pg/ml級的Nodal蛋白，使用該方法測定結直腸癌、鼻咽癌和膽 囊癌病人血清，結果表明三種腫瘤病人的Nodal 濃度明顯高于正常人水平。