2月13日，中国工程院院士、清华大学教授尤政团队，中国工程院院士、清华大学附属北京清华长庚医院执行院长董家鸿团队，清华大学精密仪器系、武汉大学附属中南医院、武汉科技大学附属天佑医院和北京精诊科技公司等单位，联合研发的“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。

目前，新冠肺炎疫情形势仍然十分严峻，疑似病例基数庞大，给临床医师的诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，给缺乏诊疗经验的基层医院带来严峻挑战。清华大学附属北京清华长庚医院肝胆胰中心医师金烁介绍，“新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统”的使用，可望为上述难题提供解决方案。

该项目基于武汉新冠肺炎初诊病例的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，研究人员建立了新冠肺炎影像的智能识别功能。依据国家第五版《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》，研究人员建立了影像与流行病学、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，建立了自适应新冠状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。

金烁表示，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查，并依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新冠肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷，同时使患者获得早期诊断和及时治疗，达到改善患者预后和降低病死率的目的。

此外，该系统可赋能基层医院及社区卫生中心，提升基层医师对新冠肺炎的诊断水平，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。