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　　當前，新冠肺炎疑似病例基數龐大，給臨床一線診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，基層醫院缺乏經驗，面臨嚴峻挑戰。

　　近日，由清華大學精密儀器系尤政院士、臨床醫學院董家鴻院士領導研發的新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統成功通過應用測試，進入臨床試用階段，有望為上述難題提供解決方案。

　　董家鴻介紹，新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統可同步實現智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。該系統包括三大模塊，其中影像診斷模塊主要基于對新型冠狀病毒肺炎初診病例的珍貴臨床資料的大數據分析，使用人工智能算法深度學習該疾病的CT影像特征，實現對新型冠狀病毒肺炎影像的智能識別。臨床診斷模塊則依據衛健委發布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，結合影像與流行病學、癥狀及關鍵檢驗數據等臨床信息，實現智能診斷。臨床分型模塊通過智能判讀呼吸功能參數，“自適應"判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度。

　　董家鴻談到，該系統可在短時間內完成大量疑似病例的胸部CT篩查、依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析，顯著提升新型冠狀病毒肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷，同時使患者獲得早期診斷和及時治療，達到改善患者預后和降低病死率的目的。同時，該系統可賦能基層醫院及社區衛生中心，提升基層醫師對新型冠狀病毒肺炎的診斷水平，促進不同層級醫療機構對這一新發傳染病診療水平的同質化。再者，該系統能根據疾病嚴重程度進行精準分型，有助于患者的快速分類救治，合理化分配醫療資源。