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疫情防控智能识别系统
2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。
同济大学
2021-04-10
智能疫情防控机器人
上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。
上海交通大学
2021-04-10
疫情可视化研究成果
当“肺炎”、“武汉”的搜索热度居高不下、当病毒从湖北逐渐扩散至全国、当不断攀升的疫情数字、成为我们每天密切关注的焦点。数据可直观反映疫情发展现状，对“科学防疫”极具研究价值，参照已有的疫情样本数据，我们迫切需要用大数据可视化的思维，去分析、思考、总结，直至战胜这场疫情。随着新型冠状病毒所引发的肺炎迅速蔓延，政府、各大企业乃至我们每一个人都加入了这场惊心动魄的阻击战。春节前后，北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们，也在一直密切关注着疫情状况，希望通过专业的技能储备、以及可视化领域的科研经验，在获得公开数据的条件下，将疫情数据以多种形式呈现和传达给社会大众。根据全国各省市的每日新增确诊病例数量，北京大学可视化与可视分析实验室制作了疫情变化晴雨表，用方块代表了每个地区每日的新增确诊人数，方块的大小用于表示具体的数量，方块的颜色表示和前一天比较，是否有更多的新增确诊病例。在晴雨表中，可直接看到各地区疫情发展趋势、同一天各地区疫情变化对比，帮助用户快速识别上升或下降的地区。
北京大学
2021-04-10
国外疫情研究数字模型
2020年3月5日，复旦大学在medRxiv预印本上发表了题为COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顾性分析的研究成果。该文章以2020年1月21日到2020年2月28日以来世卫组织公布中国境外的确诊病例数为基础，建立了一个回归数字模型，通过这个模型，该研究估计在病毒开始传播到中国之外时，大约有34个未被发现的国外传播的初始病例。他们推测34个病例可能属于轻症患者，因此没有前往医院救治。而且中国外COVID-19从一开始就稳定的遵循近似指数型增长模型，每19天患者数量增长10倍，显示出并没有强有力的干预措施。作者呼吁全球借鉴中国与新加坡的经验采取有力的公共卫生措施。
复旦大学
2021-04-10
智能疫情防控机器人
智能疫情防控机器人由上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。
1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。
上海交通大学
2021-04-10
大数据预测疫情传播研究
该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。
研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。
南开大学
2021-04-10
疫情实时态势感知与分析系统
清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。
清华大学
2021-04-10
疫情大数据实时可视分析系统
北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。
北京大学
2021-02-01
新冠肺炎快检产品
湖南大学谭蔚泓院士主持的“新型冠状病毒（2019-nCoV）核酸现场快速检测设备及试剂”获得科技部优先立项资助，同时相关检测产品由国务院应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控机制（科研攻关组）办公室，向国家药监局推荐进入应急审批通道。该项目系湖南大学针对新冠肺炎前期诊断困难所设立的应急科技攻关项目。旨在通过快速检测技术，帮助医护人员和民众在家庭、社区对感染病疑似患者实现快速筛查。经谭蔚泓院士、蒋健晖教授、杨朝勇教授等来自湖南大学、杭州优思达生物技术有限公司、湖南融健基因生物科技有限公司、上海交通大学、中国科学院肿瘤与基础医学研究所和厦门大学等单位科研团队的艰苦攻关，发明了一种现场快速分子诊断新技术。 该项目相关产品已完成核酸快提和恒温逆转录扩增等系列技术攻关。正与多家定点医院合作进行临床试验，并已完成100多例临床样本测试，阳性样本检出率约为90%，其它检测指标达到金标准水平。检测试剂盒的优化和定型可望近日完成。
上海交通大学
2021-04-10
新型肺炎患者临床特征研究
2020年2月7日，武汉大学中南医院彭志勇团队在国际顶级医学期刊JAMA在线发表题为“Clinical Characteristics of 138 Hospitalized Patients With 2019 Novel Coronavirus–Infected Pneumonia in Wuhan, China”的研究成果，该研究涉及138名新型冠状病毒感染的肺炎患者的单中心病例， 在41％的患者中怀疑与人对人的医院相关的2019-nCoV传播，有26％的患者需要重症监护病房入院，而4.3％的患者死亡。NCIP全基因组测序和系统发育分析表明，2019-nCoV与与人类严重急性呼吸综合征（SARS）和中东呼吸综合征（MERS）相关的β冠状病毒截然不同。 2019-nCoV具有以下特征：冠状病毒家族，并被归类于beta冠状病毒2b谱系。2019-nCoV与蝙蝠冠状病毒非常相似，据推测蝙蝠是主要来源。尽管仍在调查2019-nCoV的起源，但目前的研究证据表明，是通过在华南海鲜批发市场非法出售的野生动物的传播造成的。
武汉大学
2021-04-10