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新冠肺炎患者的智能穿戴監護系統
天津大學醫學工程與轉化醫學研究院聯合天津松輝醫儀醫療設備有限公司、上海貝瑞電子科技有限公司，結合新冠肺炎的診斷標準，攻關研發出一套可穿戴組合式智能監護系統，能遠程監控患者的血氧含量、呼吸頻率、心跳速度等核心生理指標，以及體位、呼吸阻力等特定生理指標，并通過多模信息融合與自動判別，實現病情模式的智能分析與及時預警。該項目有望緩解新冠肺炎輕癥患者人數眾多對醫務人員數量的需求，減輕醫務工作人員的工作強度，降低醫患交叉感染的概率，將對新冠肺炎疫情防控起到積極作用。同時，該項目也可用于其他呼吸系統疾病的“早發現，早治療”，降低普通患者到危重患者的發生概率。該項目采用PSoC集成系統，集成血氧、脈率、口鼻氣流、阻抗呼吸等多種監測傳感器，除了能準確采集人體血氧飽和度、脈率、呼吸等生理信號之外，又同時融合了特定加速度傳感器，可以實時提取病人的體位變化，以及咳嗽帶來的氣流阻力變化，為新冠肺炎患者的病征監護提供了針對性的解決方案。該智能監護系統基于組合式模塊，便于患者個人自行穿戴，也可以根據需求配戴單個組件進行單項功能監測。用戶只要不進行劇烈運動，穿戴后完全可以正常的活動并不影響監測過程，監測數據可通過藍牙技術傳輸至手機App，并通過手機4G功能傳輸至云端，醫生在辦公室就可以看到患者數據，無論患者身處在醫院、家里或留觀點。系統可在云端對患者生理信號進行分析，集合臨床診斷原則，提取與以新冠肺炎為代表的呼吸疾病相關數據，以初步判斷患者的病情狀態與變化趨勢。該項目已經完成了系統硬件研發工作，核心硬件模塊獲得醫療器械注冊認證，將根據臨床使用的結果進一步優化系統的軟件分析功能。目前研發團隊正在與天津大學附屬醫院合作，啟動開展項目臨床測試并推廣應用。
天津大學
2021-04-10
新冠肺炎感染風險大數據評估模型
疫情防控，快速識別出潛在的感染者是關鍵。近日，西安交大管理學院劉躍文副教授研發出新冠肺炎感染風險的大數據評估模型，可基于旅行大數據，綜合計算新冠肺炎感染風險指數和級別。該模型在云南省全面推廣應用，大幅度提升了防控一線現場核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情傳播風險，得到了云南省委、省政府領導的高度認可。
當前，在阻斷新型冠狀病毒傳播的工作中，存在三個盲區也是關鍵點，嚴重影響著疫情防治的效果，即：一是很難知道某個人是否在公共交通工具及場所中與已確診人員或疫源地人員接觸過；二是個別人員近期到過疫源地或接觸過確診人員，但是毫不在意，不匯報也不主動自我隔離；三是個別人員甚至刻意隱瞞自己曾到過疫源地或接觸過確診人員的歷史。為此，上述三種類型人員給疫情防治工作帶來了巨大的挑戰，使其無法開展有效核查，也無法有效規避風險。據劉躍文介紹，2月4日，新型冠狀病毒感染風險的大數據評估模型及系統在云南省正式上線應用，基于個人的旅行數據，自動分析其是否到過疫源地、是否與疫源地人員接觸、是否與已感染病例接觸等多項指標，利用貝葉斯方法，計算其感染新冠病毒的可能性指數，并預警高風險人員。
西安交通大學
2021-04-10
新冠肺炎確診患者活動軌跡地圖
該工具不但能夠顯示哈爾濱市新冠肺炎確診患者所居住的小區，還能夠按時間段清晰地顯示患者曾經活動的地點，并給出每個患者的活動軌跡。地圖所用數據來源于哈爾濱市人民政府官網每天公布的新聞信息。后續隨著數據的完善，該系統將擴展至全省。
哈爾濱工業大學
2021-04-10
新冠肺炎的死者的臨床特征研究
2020年3月26日，華中科技大學同濟醫學院寧琴團隊在國際頂級醫學期刊BMJ 發表題為“Clinical characteristics of 113 deceased patients with coronavirus disease 2019: retrospective study”的研究成果，該研究對死者和已確診COVID-19的患者進行了綜合評估，該研究的目的是描述covid-19死亡患者的臨床特征。 該研究發現，死者的中位年齡（68歲）顯著大于康復者（51歲），死者中男性占主導地位。死者中的慢性高血壓和其他心血管合并癥比康復者更為頻繁。死者的呼吸困難，胸悶和意識障礙比康復的患者更常見。死者從疾病發作到死亡的中位時間為16天。死者的丙氨酸氨基轉移酶，天冬氨酸氨基轉移酶，肌酐，肌酸激酶，乳酸脫氫酶，心肌肌鈣蛋白I，N端腦鈉肽和D-二聚體的濃度顯著高于康復患者。死者中觀察到的常見并發癥包括急性呼吸窘迫綜合征，I型呼吸衰竭，敗血癥，急性心臟損傷，心力衰竭，堿中毒，高鉀血癥，急性腎損傷和低氧性腦病。患有心血管合并癥的患者更容易出現心臟并發癥。無論心血管疾病的病史如何，死者的急性心臟損傷和心力衰竭更為常見?？偠灾?，嚴重的SARS-Cov-2感染可引起肺部和全身炎癥，導致高?；颊叨嗥鞴俟δ苷系K。急性呼吸窘迫綜合征和呼吸衰竭，敗血癥，急性心臟損傷和心力衰竭是covid-19惡化期間最常見的關鍵并發癥。查看原文
華中科技大學
2021-04-10
新冠肺炎智能輔助鑒別篩查系統
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。
蘭州大學
2021-04-10
新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統
按照《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第五版修正版）》，湖北省增加了“臨床診斷病例”分類，對疑似病例具有肺炎影像學特征者，確定為臨床診斷病例，以便患者能及早按照確診病例相關要求接受規范治療，進一步提高救治成功率。因此，對患者的影像學分析在確定“臨床診斷病例”上就具有極為重要的意義。
根據國家指南這一重要變化，西安交通大學第一附屬醫院影像學郭佑民團隊，在前期承擔國家衛健委重大行業專項《基于“數字肺”的呼吸系統疾病評價體系與診斷標準研究》基礎上，針對新冠肺炎肺部影像學特點與醫學成像技術公司合作，第一時間研發了新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統，實現了對新冠肺炎感染者肺內病變部位快速檢出、定量評價病變范圍和病變演變過程評估
CT掃描是新冠肺炎診斷的重要環節，已成為確定“臨床診斷病例”的重要標準。但是在影像診斷過程中，每位患者的CT檢查多達幾百幅甚至上千幅圖像，單靠影像診斷醫師從龐雜的圖像特征中篩選出新冠肺炎所具有的特征，不僅要求醫師具備肺炎診斷與鑒別診斷的經驗，還需要相當的觀察時間，嚴重影響病例篩查的效率。
同一患者3次檢查結果對比，紅色區域為病變，相比較病變體積逐漸縮小，提示病情好轉。
同一患者3次檢查結果對比，紅色區域范圍增大，數目增多，提示病變進展，同時還能觀測到病變密度的變化。
圖為同一患者4次檢查結果對比，圖中紅色區域體積逐漸增大，提示病情進展。
郭佑民教授團隊利用AI技術為新冠肺炎的影像診斷“賦能”。依托專家訓練，人工智能結合傳統的計算機視覺技術，對新冠肺炎患者肺部病變區域進行分割、計算，可以同時獲取病變區域的體積、密度、磨玻璃成分等定量參數，尤其是對于患者隨訪的數據，可以實時進行圖相配準，精準定位病灶位置、大小，方便比較病變的消長。
通過臨床試驗發現，該系統能夠輔助臨床醫生對新冠肺炎進行快速診斷，并能提供智能診斷報告，適應阻斷疫情擴散蔓延的公共衛生緊急應對要求，具有很好的臨床應用效果。該系統已在包括華中科技大學協和醫院等多家醫院部署，為了鼎力支持抗“疫”一線，新冠肺炎輔助診斷系統將開放全國同行免費使用。
西安交通大學
2021-04-11
新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒
西北工業大學聯合廈門寶太生物科技有限公司成功研發試制出新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒。
檢測流程圖
相較于核酸檢測條件的苛刻、繁瑣與耗時，這種新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒采用類似試紙條檢測的形式——膠體金檢測卡，只需一滴外周血即可在數分鐘內憑肉眼判斷出結果，確定人體內是否產生特異性IgM或IgG抗體，特別適用于疫情爆發時大量疑似病例的快速初篩。該試劑盒一旦通過相關審核并被成功應用，不僅方便采集，還大大降低了采集人員的感染風險，同時也避免了大量實驗室檢測的復雜程序，節省了時間，提高了檢測效率。
檢測結果判定
西北工業大學
2021-04-11
NMT新冠疫苗及免疫機理研究系統
“NMT界喬布斯”許越先生推薦創新平臺
中關村NMT產業聯盟推介成員單位創新產品
“全球抗疫，人人有責”
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推出背景：
中國的疫情目前已得到有效抑制，但全球的疫情形勢依舊嚴峻。在這種情況下，中國盡全力向世界各國分享抗疫的經驗和成果，這充分顯示出大國的奉獻與擔當，同時彰顯了為人類命運的共同繁榮而奮斗的精神。
但大家也清醒地認識到，與新冠肺炎的科技斗爭才剛剛拉開序幕，未來任重道遠，尤其是在研究技術及方法的競爭上更是世界各國競爭的焦點！
作為中國的高新技術企業，中關村NMT聯盟的會員單位，旭月（北京）科技有限公司充分響應國家對于生物安全的政策。在短時間內，利用20多年的技術積累，為抗擊新型冠狀病毒肺炎隆重推出：
《NMT新冠疫苗及免疫機理研究系統》系列產品！
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應對挑戰：
1）有效性：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對疫苗的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）安全性：NMT是用于研究活體材料的生理環境，其所檢測的Na+、H+、K+、Cl-等與細胞能量代謝、細胞凋亡、細胞形態維持等生理過程直接相關。
分類及用途：
1）《NMT新冠疫苗及免疫機理研究系統》（型號：NMT-VIM-100）
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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2）《NMT新冠疫苗及免疫機理研究系統》（型號：NMT-VIM-200）
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
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《NMT新冠疫苗及免疫機理研究系統》（型號：NMT-VIM-100）
應對挑戰：
1）有效性：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對疫苗的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）安全性：NMT是用于研究活體材料的生理環境，其所檢測的Na+、H+、K+、Cl-等與細胞能量代謝、細胞凋亡、細胞形態維持等生理過程直接相關。
用途：
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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參數
1.基本功能：
1.1針對新冠疫苗及免疫機理研究設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速
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《NMT新冠疫苗及免疫機理研究系統》（型號：NMT-VIM-200）
應對挑戰：
1）有效性：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對疫苗的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）安全性：NMT是用于研究活體材料的生理環境，其所檢測的Na+、H+、K+、Cl-等與細胞能量代謝、細胞凋亡、細胞形態維持等生理過程直接相關。
用途：
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
參數
1.基本功能：
1.1針對新冠疫苗及免疫機理研究和研發設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2
1.4可實時監測和記錄檢測時的環境參數：溫度、濕度、大氣壓、海拔、經緯度
1.5配備新指標拓展功能
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速，以及檢測時的環境參數
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
鴨坦布蘇病毒E蛋白和LTB的融合蛋白及其應用
本發明的目的是提供一種鴨坦布蘇病毒基因工程亞單位疫苗，即篩選獲得鴨坦布蘇病毒E蛋白具有優勢抗原表位的DomainIII結構域，并通過Lingker與腸毒素LTB組成新型融合蛋白LTB-Es，并以該融合蛋白作為抗原來制備鴨坦布蘇病毒基因工程亞單位疫苗。本發明中鴨坦布蘇病毒新型融合蛋白LTB-Es，其編碼蛋白的氨基酸序列為SEQIDNO:1；其中一種核苷酸序列為SEQIDNO:2。本發明利用原核表達載體構建了能表達鴨坦布蘇病毒新型融合蛋白LTB-Es的大腸桿菌BL21(DE3)宿主菌。將重組表達的蛋白純化后制備成基因工程亞單位疫苗，可使免疫后鴨群獲得免疫保護。
青島農業大學
2021-04-11
開發抗HIV藥物關鍵中間體高效合成方法 相關藥物對新冠病毒有初期活性
該研究主要通過銠催化的不對稱轉移氫化非對映選擇性地構筑兩種氨基氯代醇2和3（上圖），然后經過簡單的堿處理過程可得到關鍵的氨基環氧中間體。與此前一些還原策略相比較，該合成方法極大地提高了合成效率和非對映選擇性(轉化數TON高達4900，非對映選擇性高達99:1)。從這兩個關鍵中間體出發可以合成一系列的抗HIV蛋白酶抑制劑類藥物，例如阿扎那韋(Ataz
南方科技大學
2021-04-14