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2020年3月18日，蘭州大學公共衛生學院羅斌團隊在預印版平臺medRxiv 在線發表未經同行評審的題為“Effects of temperature variation and humidity on the mortality of COVID-19 in Wuhan”的研究成果，該研究收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中國武漢市的COVID-19每日死亡人數，氣象和空氣污染物數據。然后，采用數學模型研究溫度，濕度和晝夜溫差對COVID-19日死亡率的影響。 在研究期間，武漢市共有2299例COVID-19死亡計數。COVID-19死亡率與晝夜溫差呈正相關，而與相對濕度呈負相關。此外，晝夜溫差每增加1個單位，COVID-19死亡率增加2.92%。總而言之，這項研究表明溫度變化和濕度可能是影響COVID-19死亡率的重要因素。2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發現的。流行病學證據提示大多數這些患者去過武漢當地的海鮮市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發現SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。由于新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒病（COVID-19）很快引起了全球關注。新型冠狀病毒感染被認為是從動物傳播的，到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，covid- 19種病毒已經升級，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區和其他國家。截至2020年3月15日，中國報告了80844例確診的COVID-19和3199例死亡人數。這些數字每天都會更新，而且預計還會進一步增加。2020年1月20日至2月29日中國武漢市COVID-19每日死亡率和氣象因子水平的時空格局回顧研究發現，隨著天氣轉暖，2003年廣東省爆發嚴重急性呼吸系統綜合癥（SARS）逐漸消失，直到7月才基本結束。有文獻記載，溫度及其變化可能影響了SARS的爆發。韓國的一項研究發現，日溫度低和相對濕度低/高時，流感發生的風險顯著增加，并且晝夜溫差（DTR）呈顯著正相關。幾項研究報告說，COVID-19與氣象因素有關，隨溫度升高而降低，但尚未報道它們對死亡率的影響。因此，該研究假設天氣狀況也可能導致COVID-19的死亡。2020年1月20日至2月29日中國武漢市氣象因子和COVID-19每日死亡率計數的暴露-響應曲線這項研究旨在探討冠狀病毒疾病（COVID-19）死亡與天氣參數之間的關聯。在本研究中，研究人員收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中國武漢市的COVID-19每日死亡人數，氣象和空氣污染物數據。然后，采用數學模型研究溫度，濕度和晝夜溫差對COVID-19日死亡率的影響。在研究期間，武漢市共有2299例COVID-19死亡計數。COVID-19死亡率與晝夜溫差呈正相關，而與相對濕度則呈負相關。此外，晝夜溫差每增加1個單位，COVID-19死亡率增加2.92%。總而言之，這項研究表明溫度變化和濕度可能是影響COVID-19死亡率的重要因素。

2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發現的。流行病學證據提示大多數這些患者去過武漢當地的海鮮市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發現SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。先前的研究顯示了2019年新型冠狀病毒病（COVID-19）的患者的臨床特征以及人對人傳播的證據，但是對于無癥狀感染患者是否能傳播新冠肺炎的數據有限。2020年2月25日，南京醫科大學胡志斌及易永祥共同通訊在預印版平臺medRxiv 在線發表未經同行評審的題為”Clinical Characteristics of 24 Asymptomatic Infections with COVID-19 Screened among Close Contacts in Nanjing, China“的研究論文，該研究的目的是通過密切接觸者篩查24例無癥狀感染的臨床特征，并顯示無癥狀COVID-19病毒攜帶者的傳播潛力。通過流行病學調查，該研究觀察到對同居家庭成員的典型無癥狀傳播，甚至導致嚴重的COVID-19肺炎。總而言之，該研究發現無癥狀攜帶者可導致人對人的傳播，應將其視為COVID-19感染的來源。 因此，通過多重核酸篩查嚴格監測近距離接觸以遏制潛在暴發，具有重要的公共衛生意義。自我保護的指導，密切接觸的主動隔離（無論是在家中還是集中式）都應不斷強調。最后，該研究還建議對出院的COVID-19患者進行隔離和新冠病毒核酸檢測。2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發現的。流行病學證據提示大多數這些患者去過武漢當地的海鮮市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發現SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。由于新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒病（covid-19）很快引起了全球關注。新型冠狀病毒感染被認為是從動物傳播的，到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，covid- 19種病毒已經升級，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區和其他國家。截至2020年2月18日，中國報告了72436例確診的COVID-19和1868例死亡人數。這些數字每天都會更新，而且預計還會進一步增加。先前的研究顯示了2019年新型冠狀病毒病（COVID-19）的患者的臨床特征以及人對人傳播的證據，但是對于無癥狀感染患者是否能傳播新冠肺炎的數據有限。這項研究的目的是通過密切接觸者篩查24例無癥狀感染的臨床特征，并顯示無癥狀COVID-19病毒攜帶者的傳播潛力。于2020年1月28日至2月9日在中國江蘇省南京市的社區對所有密切接觸的COVID-19患者（或疑似患者）進行流行病學調查。通過測試咽拭子樣品的核酸，無癥狀攜帶者在實驗室確認為COVID-19病毒陽性。該研究發現，24例無癥狀病例在核酸篩查前均未出現任何明顯癥狀。五例（20.8％）在住院期間出現癥狀（發燒，咳嗽，疲勞等）。 12例（50.0％）病例顯示了典型的毛玻璃胸CT圖像，其中5例（20.8％）肺部出現陰影，其余七例（29.2％）病例CT圖像正常，住院期間無任何癥狀。這七個病例比其余的病例更年輕。24例均未出現嚴重COVID-19肺炎或死亡。為從陽性核酸檢測第一天到連續陰性檢測第一天的間隔，中位數為9.5天（在24例無癥狀病例中，最長為21天）。通過流行病學調查，該研究觀察到對同居家庭成員的典型無癥狀傳播，甚至導致嚴重的COVID-19肺炎。總而言之，該研究發現無癥狀攜帶者可導致人對人的傳播，應將其視為COVID-19感染的來源。 因此，通過多重核酸篩查嚴格監測近距離接觸以遏制潛在暴發具有重要的公共衛生意義。最后，該研究還建議對出院的COVID-19患者進行隔離和新冠病毒核酸檢測。

南京工業大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監控聯合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數據，運用多源異構數據驅動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發源地）、北京、天津（京津冀地區）、深圳（粵港澳大灣區）、杭州和蘇州（長三角經濟區）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結合城市間的人口流動數據，構建了數據驅動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結合不同城市的GDP增長預期和產業結構，基于對未來數日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產提出了若干建議并進行了相應的經濟損失評估。據悉，該研究成果和建議已經通過國務院參事提交國家相關部門。

南開大學計算機學院程明明教授團隊與北京推想科技有限公司的聯合團隊，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發以來，相關技術人員深入湖北疫區合作醫院，將智能診斷技術用于新冠病毒的篩查。武漢同濟醫院過去幾周實際發生的475例疑似肺炎CT數據當中，人工智能(AI)對于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對于同時期140例有癥狀但是確認非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統為一線醫生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟醫院醫生正在使用CT影像AI篩查系統 初步實驗和應用結果表明，利用各級醫院普遍使用的CT影像獲取設備，以及人工智能在線篩查系統，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭分奪秒的戰役中取得先機。該項目目前已完成具有較強實用性的版本，可以為防疫工作提供實質性輔助。研究團隊還在積極探索更高的檢測精度和更細致的量化分析技術。 新冠肺炎AI系統具有三大重要功能：快速篩查及預警提示、數字化精準輔助診斷與病程監控、區域疫情實時監控。該系統已在國內包括疫區在內的40家醫院應用部署，數據累積8.1萬份，為進一步提升系統性能奠定了基礎。

2020年2月25日，華中科技大學胡波等團隊在預印版平臺medRxiv 發表未經同行評審的題為”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 該研究從2020年1月16日至2020年2月19日收集數據，214名住院患者，實驗室確診為冠狀病毒2（SARS-CoV-2）感染，診斷出嚴重的急性呼吸道綜合癥。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）為重度患者，有126位（58.9％）為非重度患者。 該研究發現，與非嚴重的COVID-19患者相比，嚴重的患者通常具有神經系統癥狀，表現為急性腦血管疾病，意識障礙和骨骼肌癥狀。因此，對于COVID19患者，除了呼吸系統癥狀外，醫生還應密切注意任何神經系統表現。

2020年2月3日，復旦大學張永振團隊在Nature 在線發表題為“A new coronavirus associated with human respiratory disease in China”的研究論文，該研究報告了一名在海鮮市場上工作的患者，該患者于2019年12月26日入住武漢市中心醫院，患有嚴重的呼吸系統綜合癥，包括發燒，頭暈和咳嗽。支氣管肺泡灌洗液樣品的基因組RNA測序，鑒定了一種新型的RNA冠狀病毒，在此稱為為WH-Human-1冠狀病毒（也是后面稱為的2019-CoV）。 

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深圳大學、深圳市第三人民醫院等共同研制的單人份化學發光新冠病毒抗體檢測試劑盒，日前在深圳市第三人民醫院成功測試。該試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，可降低醫護人員被感染風險，22分鐘即可得到檢驗結果。 本次研發試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，血液樣本采集便捷。一般血液樣本含毒量低或者不含病毒，可以降低醫護人員被感染風險。同時，該試劑盒省去樣本在實驗室檢驗時的復雜處理程序，操作簡單，也能緩解當前巨大的臨床診療壓力。