2月13日，记者从清华大学获悉，由清华大学尤政院士、董家鸿院士领导研发的“新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统”已成功通过应用测试，进入临床试用阶段。

该系统具有同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷，同时使患者可获得早期诊断和及时治疗。

“新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统”演示界面。清华大学供图

据介绍，该项目基于武汉新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料进行大数据分析，经人工智能深度学习该疾病的CT影像特征，建立新型冠状病毒肺炎影像的智能识别功能。进而，依据国家第五版《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》，建立影像与流行病学、症状及检验中关键临床信息相结合的智能诊断模块。随后，通过呼吸功能参数的智能判读，建立自适应新型冠状病毒肺炎严重程度的临床分型模块。

最后，将影像诊断、临床诊断及临床分型三个模块集成为临床与影像相结合的“新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统”，同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。

清华大学表示， 该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，能够提升新型冠状病毒肺炎诊断效能。有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷，同时使患者可获得早期诊断和及时治疗。

此外，该系统可赋能基层医院及社区卫生中心，提升基层医师对新型冠状病毒肺炎的诊断水平，促进不同层级医疗机构对这一新发传染病诊疗水平的同质化。该系统还能根据疾病严重程度进行精准分型，有助于患者的快速分类救治，合理化分配医疗资源。

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