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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。

與傳統圖片級分類標注方法相比，Visionome技術可多產生12倍標簽，而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術，團隊訓練出可準確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統，可應用于大規模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數據集中表現出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數據集中也表現出色。使用者通過在Visionome診斷系統中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個部位的全方位診斷，與傳統的人工智能算法相比，Visionome系統可生成更加全面、精細、具體的報告，真正讓醫學人工智能應用揭開神秘的面紗，成為一個接地氣的“醫生”。

XM-433眼常見病模型 ? XM-433眼常見病模型包括20種常見眼病的形態，每套模型由20只組成，分裝入箱內展示正常眼、正常瞼結膜、沙眼、、眼瞼內翻、潰瘍性瞼緣炎、眼瞼外翻、霰粒腫、麥粒腫、慢性淚囊炎、翼狀胬肉、流行性出血性角結膜炎、角膜潰瘍、角膜粘連性白斑、急性虹膜睫狀體炎、鞏膜炎、急性青光眼、老年性白內障、結膜異物、眼瞼濕疹形態。 尺寸：放大3倍，37.5×56.5×9cm 材質：PVC材料 ? 20種常見眼病: 1、正常眼：顯示上下眼瞼、瞼緣、淚點、球結膜、鞏膜、角膜、虹膜和瞳孔。 2、正常瞼結膜：顯示上下眼瞼瞼結膜，表面光滑透明，血管分布清楚。 3、沙眼：顯示沙眼第二期重度（Ⅱ++），上眼瞼瞼結膜炎癥，超過1/3以上面積，并有疤痕形成。 4、沙眼性血管翳：顯示角膜上部有血管進入角膜組織，占角膜面積1/4。 5、眼瞼內翻：顯示上眼瞼瞼緣向內側翻轉，睫毛觸及眼球角膜，造成角膜上部沙眼性血管翳，球結膜充血。 6、潰瘍性瞼緣炎：顯示瞼緣充血腫脹，瞼緣睫毛根部有小膿泡潰瘍和膿痂。 7、眼瞼外翻：顯示下眼瞼向外側翻轉，瞼結膜色紅，肥厚，少光澤，下眼瞼瞼結膜與球結膜粘連。 8、霰粒腫：顯示上眼瞼瞼結膜上蠶豆大小紫紅色隆起腫塊，中央呈灰黃色。 9、麥粒腫：顯示上眼瞼皮膚紅腫，近鼻側有黃色膿頭隆起 10、慢性淚囊炎：指壓淚囊部，從淚點流出黏液膿性分泌物。 11、翼狀胬肉：顯示角膜鼻側有三角形翼狀膜，頭部進入角膜組織，體部血管豐富，肥厚，隆起。 12、流行性出血性角結膜炎：球結膜充血、水腫，有片狀出血，角膜內有灰白色浸潤點，下眼瞼紅腫。 13、角膜潰瘍：角膜周圍有明顯混合性充血，角膜上皮和基質脫落缺損，形成角膜潰瘍，有黃白色膿性分泌物。 14、角膜粘連性白斑：瞳孔梨狀，梨蒂有白斑，為角膜病變所造成。 15、急性虹膜睫狀體炎：混合性充血，瞳孔縮小不正圓。 16、鞏膜炎：球結膜水腫，其下方鞏膜呈紫紅色充血。 17、急性青光眼：眼瞼水腫，混合性充血，瞳孔中等散大，呈綠色反光。 18、老年性白內障：顯示晶狀體混濁，呈灰白色。 19、結膜異物：顯示上眼瞼瞼結膜上黑褐色（鐵屑）異物，伴結膜充血。 20、眼瞼濕疹：顯示下眼瞼濕疹，瞼緣充血腫脹，濾泡透明呈圓形。

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。