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“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

天津大學生命科學學院黃金海教授和葉升教授團隊瞄準臨床實踐所需，制定了病毒、抗體快速診斷以及生物防治制劑的研發方案。團隊迅速制備獲得新型冠狀病毒高純度蛋白，并與北京華科泰生物技術股份有限公司聯合完成免疫熒光層析試紙條檢測病毒抗原靈敏性、交叉性等實驗，成功研發出新型冠狀病毒抗原熒光免疫層析快速檢測試劑盒。 與目前臨床使用的檢測試劑盒相比，新型試劑盒最大的優勢是“快”，可在15分鐘內檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時間；同時該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實驗結果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。

浙江工業大學張文教授團隊正攻關浙江省科技廳關于2019-nCoV應急科研項目，與浙江省疾病預防控制中心合作，幫助解決目前針對新冠肺炎無特效藥的臨床問題。張文教授團隊自2014年H7N9禽流感疫情發生以來，就開始研究流感和冠狀病毒致病機制，以及針對病毒的靶向藥物開發。 張文團隊早在2014年開始，就陸續開展針對SARS-CoV、MERS-CoV、塞卡、埃博拉（CoV）冠狀病毒，以及H7N9甲型流感病毒、某些H1N1亞型甲型流感病毒的抗病毒藥物研發。他們發現，在這些病毒入侵的宿主細胞，有種絲氨酸蛋白酶TMPRSS2（Ⅱ型跨膜絲氨酸蛋白酶（TTSP）），它可能就是我們要找的“魔術剪刀”，換個角度來說，也就是一個極佳的抗病毒藥物靶點。2017年，張文團隊在公開發表的文獻（Biochimie, 2017, 142, 1-10）中，對冠狀病毒侵入宿主細胞進行病毒復制的過程進行了詳細闡述。 SARS-CoV冠狀病毒進入宿主細胞可能通過的兩個途徑：途徑1，冠狀病毒與宿主細胞受體（對2019-nCoV的受體是血管緊張素轉化酶II，ACE2）結合，以內吞的形式進入宿主細胞，形成胞內體，在這過程中刺突蛋白被組織蛋白酶活化。由于胞內體pH值下降致使病毒包膜與胞體內膜的融合，并將病毒遺傳基因RNA釋放到胞漿中，然后進行RNA轉錄、復制和轉錄。新的病毒RNA被轉運至內質網、高爾基體中間部位組裝的地方。在這里由宿主細胞合成的無活性的刺突糖蛋白（spike protein）必須由絲氨酸蛋白酶TMPRSS2剪切為有活性的片段，包裝在病毒上。然后，RNA和結構蛋白組裝并發芽成囊泡；囊泡被轉運到細胞表面并在TMPRSS2幫助下釋放。途徑2，刺突糖蛋白（spike protein）可以在細胞表面在TMPRSS2幫助下被激活，導致病毒膜與宿主細胞質膜融合。TMPRSS2在高爾基體或質膜上，無論是在病毒組裝過程中還是在附著和釋放過程中，都發生了對刺突糖蛋白的剪切，這也確保了新病毒的活性。TMPRSS2激活SARS-CoV會干擾干擾素誘導的跨膜蛋白（IFITMs）對SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一類干擾素誘導的宿主細胞蛋白，可抑制幾種包膜病毒進入。 所獲得的證據表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中發揮著重要作用。團隊前期研究發現TMPRSS2基因組里有一段序列能特異性地與團隊優選的合成小分子先導化合物作用，下調TMPRSS2基因表達，從而在宿主細胞中能抑制病毒復制、增殖。圖2為團隊篩選的部分小分子化合物。團隊正加快新冠肺炎防治藥物科研攻關的研究進程，爭取在2020年3月-12月在新結構分子和老藥篩選方面有階段性實質成果，為疫情防控阻擊戰貢獻工大力量。

2020年1月31日，蘭州大學第一醫院2019-nCoV研究團隊在國際放射學首位期刊Radiology（IF 7.608）發布了學術成果：2019-nCoV確診病例的CT特征；同步推送全球放射醫師，關注新型冠狀病毒肺炎的CT影像學表現。2019-nCoV科研攻關專家組組長、蘭州大學第一醫院院長李汛教授正在帶領科研團隊，緊密圍繞2019-nCoV流行病學特點、快速診斷技術、診療模式、中藥防殺與治療、防控體系構建與感控指南建立、消毒與廢物處理六個方面進行全方位研究。醫院第1例病例確診后，雷軍強教授作為第一作者將其典型的影像學特征在國際頂級放射期刊報道，助力抗擊新冠病毒肺炎工作的進行。 蘭州大學第一醫院院長助理祁小龍教授、雷軍強教授及其放射科團隊將圍繞“基于智能影像技術的重大公共衛生事件防控體系構建”開展科研攻關，緊密配合一線醫護團隊開展2019-nCoV疫情的早篩、早隔、早診和早治。

本報蘭州訊（新甘肅·甘肅日報記者秦娜）來自全省應對新型冠狀病毒（COVID-19）肺炎疫情科研攻關組的消息稱：我省新冠肺炎分層治療模式初獲成功，為全省新冠肺炎患者的成功救治提供了臨床實踐經驗及理論依據，并將成功經驗帶到疫情最嚴重的武漢，為武漢新冠肺炎患者的救治作出甘肅貢獻。科研攻關課題子課題之一負責人、蘭州大學一院老年病三科主任包海榮團隊，根據我省新冠肺炎患者臨床特點，分為輕型、普通型、重型及危重型，參照國家衛健委新冠肺炎診治方案第五、第六版，結合甘肅省實際，對不同層級患者采用分層治療模式，摸索抗病毒治療時機及劑量，激素使用時機及療程，抗生素的聯合應用，氧療的方式及濃度，機械通氣的應用及參數等，取得了一定成果，積累了一定經驗。研究團隊將繼續回顧性分析我省新冠肺炎患者的臨床特征及分層治療模式的效果，為我省新冠肺炎防控科研攻關提供理論依據并進行經驗推廣。此前，蘭大一院呼吸病學專家劉曉菊帶領甘肅第六批支援湖北醫療隊進駐武漢市中心醫院后湖院區開展救治工作。劉曉菊表示，要充分吸取甘肅省救治新冠肺炎患者的成功經驗，采取中西醫結合的模式，對武漢市定點醫院新冠肺炎患者進行分層救治。

西安交通大學出版社在校黨委的領導下，在陜西省委宣傳部的統一部署下，快速應對、主動作為，組建團隊策劃、編寫了《防范新冠肺炎居家健康生活讀本》一書，在全國率先從科普的角度宣傳居家防疫的知識。本書針對普通民眾居家防疫過程中所要面對的各種常見問題，介紹了飲食防疫、運動防疫、心理調適防疫、適用技法防疫等方面的科學知識和技能，并為老年人、兒童、孕婦等特殊人群提供了居家防疫的指導和建議。 本書編寫組以西安交通大學出版社的醫學編輯為班底，其中主任醫師1人，執業醫師4人，健康管理師4人，專業涵蓋中醫、西醫、中藥、西藥、生命科學、護理、檢驗等。 

中國科大附一院（安徽省立醫院）呼吸與危重癥醫學專家徐曉玲教授與中國科大生命科學與醫學部魏海明教授團隊合作研究發現，托珠單抗能改善重癥COVID-19患者的臨床癥狀，是救治新冠肺炎重癥患者的有效方法。該研究成果于4月29日以“Effective Treatment of Severe COVID-19 Patients with Tocilizumab”為題，在線發表于“Proceedings of the National Academy of Sciences”（《美國科學院院報》，縮寫為PNAS）。中國科大附一院徐曉玲教授和阜陽市第二人民醫院韓明鋒教授為該文第一作者，中國科大生命科學與醫學部魏海明教授和中國科大附一院徐曉玲教授為論文通訊作者。該研究共觀察了21例在阜陽市第二人民醫院和中國科大附一院感染病院最早使用托珠單抗的患者的臨床療效。患者年齡25至88歲。其中重癥17例，危重癥4例。均以發熱為首發癥狀，平均體溫38.8±0.6℃。在使用托珠單抗前均有1周的常規治療史，但癥狀并未改善，平均5.6天后所有患者病情均發生了不同程度的惡化，持續發熱，低氧血癥，肺部CT顯示病灶進展。其中2例行氣管插管呼吸機輔助通氣，1例無創呼吸機輔助通氣。在予以托珠單抗治療后的第一天，所有患者的體溫均恢復正常，而后保持平穩，隨后幾天臨床癥狀明顯緩解。大部分患者呼吸功能有一定程度的改善，胸悶減輕。75%的患者在5天內下調了吸氧流量，外周血氧飽和度保持穩定。2例在給予托珠單抗后的5天內撤離了呼吸機。外周血淋巴細胞數、C反應蛋白等炎癥指標大部分在5天內恢復。所有患者均已出院，使用托珠單抗后平均住院時間15.1天。且在治療過程中沒有出現藥物不良反應和繼發性肺部感染。該研究回顧性分析了托珠單抗在治療重癥或危重癥COVID-19患者的作用，觀察IL-6是否在發病機制中起關鍵作用以及托珠單抗干預IL-6的療效，為新冠肺炎重癥患者提供新的治療策略。PNAS雜志針對該研究成果發布了相關新聞報道。文章鏈接：https://www.pnas.org/content/early/2020/04/27/2005615117

“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” ? 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新冠肺炎免疫研究工作站》系列產品！ ? 應對挑戰： 1）活體組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對藥物的生理反應，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，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。 2）免疫細胞代謝表型差異：通過對T細胞代謝表型，以及對αCD3/αCD28激活的反應，評價T細胞活化對自身免疫疾病的治療效果。 分類及用途： 1）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-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。 ? 2）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-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。 ? 《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-100） 應對挑戰： 1）活體組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對藥物的生理反應，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，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。 2）免疫細胞代謝表型差異：通過對T細胞代謝表型，以及對αCD3/αCD28激活的反應，評價T細胞活化對自身免疫疾病的治療效果。 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。 ? 參數 1.基本功能： 1.1針對新冠肺炎免疫研究設計 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 《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-200） 應對挑戰： 1）活體組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對藥物的生理反應，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，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。 2）免疫細胞代謝表型差異：通過對T細胞代謝表型，以及對αCD3/αCD28激活的反應，評價T細胞活化對自身免疫疾病的治療效果。 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針對新冠肺炎免疫研究和研發設計 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

2019年底湖北省武漢市的新型冠狀病毒肺炎（簡稱“新冠肺炎”）疫情暴發以來，各高校科研院所除了源源不斷派出醫療隊以及進行醫學類科研項目外,也紛紛在各自學術領域攻堅拔寨，以期盡快將研究成果轉化為戰“疫”力量。我校大數據與智能決策研究中心郭崇慧教授研究團隊憑借自身優勢，利用大數據手段，第一時間對新型冠狀病毒肺炎疫情情況進行了分析研究，希望助力遼寧地區打贏此次疫情防控阻擊戰。郭崇慧教授研究團隊首先基于遼寧省2020年1月22日至2月20日期間公開報導的121例新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）官方報導的實際數據，通過對每日新增及累計確診患者數目、患者性別年齡分布、患者武漢旅行史和接觸史分析、患者家族聚集性網絡分析、病毒潛伏期和患者由暴露到患病的轉移情況進行了疫情統計分析，以期為遼寧省積極應對疫情提供依據和參考。截至2020年2月20日24時，根據遼寧省衛生健康委員會公布的數據顯示，遼寧省累計報告新型冠狀病毒肺炎確診病例121例，治愈出院61例，死亡1例。121例確診病例中，沈陽市28例、大連市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹東市7例、錦州市12例、營口市1例、阜新市8例、遼陽市3例、鐵嶺市7例、朝陽市6例、盤錦市11例、葫蘆島市12例。遼寧省新型冠狀病毒肺炎疫情分布如下圖1所示。1 確診病例時間序列分析自1月22日至2月20日24時期間，遼寧省每日增加及累計確診患者數量如下圖2-圖4所示。由圖可知，遼寧省每日新增確診患者數量在1月31日達到峰值，隨后整體呈現下降趨勢，由于每日新增患者數量較31日下降，累計確診患者數量走勢圖逐漸趨于平緩，從圖3可以看出目前全省新增確診患者數量呈現減少趨勢，截至2月20日已連續四天無新增確診患者。該現象表明自新型冠狀病毒爆發以來，遼寧省采取的阻斷交通、隔離、加強提高居民意識等積極防控手段取得了良好的成效。2確診病例性別及年齡分布根據遼寧省各地區衛健委公布的患者信息，統計得到患者性別和年齡數據。其中，性別數據中沈陽市2例病例無相關信息；年齡數據中沈陽市2例、朝陽市1例、盤錦市5例無相關信息，剔除缺失數據得到下圖5-圖7統計結果。在遼寧省確診病例中，男性整體占比54%，女性占比46%，男性比例偏高。從各地區來看，沈陽、大連、錦州、葫蘆島患者數目居于省前四名，在這四個地區中，沈陽、大連、葫蘆島男性比例大于女性，錦州男女比例相同，男性患者較多可能由于其活動范圍廣所致。同時，沈陽、大連、錦州、葫蘆島等大城市人員流動性較大，有較大的感染風險，是確診患者數量相對較多的一個原因。患者年齡基本呈正態分布。其中，21歲-60歲區間患者數目占比78.2%，該部分患者活動能力較強，有強烈的社交需求，外出務工、求學或旅游等活動均增加了感染風險。患者人數在31歲-40歲區間最多，是感染的重點人群，此年齡范圍居民建議著重加強防護。 3 確診病例武漢旅行史及接觸史分析根據患者是否有武漢（湖北）旅行史和確診病例（或武漢人員）接觸史，將患者分為四類：有武漢旅行史（無接觸史）、無武漢旅行史（無接觸史）、有確診患者接觸史（有旅行史）和無武漢旅行史有接觸史，統計得到相關數據。對于已公布但未詳細說明是否有武漢（湖北）旅行史的患者將其認定為無武漢旅行史人員，剔除沈陽市未披露信息的病例28，統計得到14地區確診病例分類。 目前，121名確診患者中120名披露了相關信息，確診患者出行方式涉及私家車、火車、出租車、飛機、擺渡車。其中55名存在武漢旅行史，65名存在接觸史。下面分別分析有武漢旅行史和有接觸史的確診患者與當前各地區確診人數的關系，建立線性回歸方程，計算相關系數從而分析相關性，用于指導實踐。 圖9（a）擬合直線方程為y = 1.7386x + 1.6169，x為各地區確診人員中有武漢旅行史人數，y為各地區當前確診人數，相關系數為0.8587，二者呈現相關性，說明有武漢旅行史是影響患者患病的一個因素。圖中數據顯示大連市當前確診人數與有武漢市旅行史人數比值最大，說明大連市對排查有無武漢返鄉或接觸人員采取了較大的力度并使患者及時得到醫治。圖9（b）擬合直線方程為y = 1.6737x + 0.8007，x為各地區確診人員中有接觸史的人數，y為各地區當前確診人數，皮爾遜相關系數為0.9099，二者呈現較高相關性。結果表明有接觸史的人更容易患病，官方報告的病例中確診患者多傾向于其他已確診患者的朋友、親屬等與其有密切接觸的人，與統計結果相一致。因此，分析結果表明：人群聚集、與他人接觸會增加患病的風險，居家隔離可以降低風險。4 確診人員場所聚集性及家族聚集性網絡分析截至2月20日，遼寧省已成立沈陽、大連、錦州三個省集中救治中心，分別依托于沈陽市第六人民醫院、大連市第六人民醫院和錦州市傳染病院，其中，沈陽救治中心覆蓋沈陽、鞍山、撫順、本溪、阜新、遼陽、鐵嶺、盤錦等8市；大連救治中心覆蓋大連、丹東、營口等3市；錦州救治中心覆蓋錦州、朝陽、葫蘆島等3市。分析已確診患者之間的親屬或朋友關系、患者在醫院的就診情況以及患者在醫院間的轉院情況得到如下圖10所示的網絡圖。圖10中節點分別表示患者（紅色）和醫院（藍色）。醫院間的連接關系表示患者的轉院情況，患者與醫院間的指向關系表示患者的就診情況，患者之間的連接關系表示親屬或朋友關系。圖中節點大小與醫院接診人數或與確診患者有親屬（朋友）關系的人數成正比。醫院治療患者人數（度）=醫院接診人數+轉至此醫院的患者人數，患者的度=與該患者有關的確診人數（親屬或朋友）+就診醫院數目。醫院間可能存在多個患者轉院，兩醫院間邊的粗細與轉院的患者數目成正比，根據轉移的患者數量將權重設定為相應的數值，其余權重默認為1。在患者轉院關系中，依據國家提出的“四集中”工作原則，患者在本地確診后多轉院至省集中救治中心治療。依據官方公布的數據可以明確知道患者在地區內部的轉院情況以及各地區轉移至省集中救治中心的患者數目，但是無法建立具體病例及其就診醫院與省集中救治中心的轉院關系。因此，圖10建立的聚集性網絡時對各地區醫院向省集中救治中心轉移患者的情況不做分析。圖10聚集性網絡分析結果表明：在本地的確診患者救治中，鞍山市“臺安縣恩良醫院”和“鞍山市傳染病醫院”間患者轉院次數最多，對應圖中邊最粗；由圖中確診患者間連接關系可以看出此次傳染病存在明顯的聚集特點，多地區確診患者之間多存在親屬或朋友關系，其中，鞍山市和盤錦市的確診患者具有親屬關系，出現跨地區感染的情況，具體為鞍山市病例2、病例3為夫妻關系，盤錦市病例9、病例10為夫妻關系且為鞍山市病例2、3的兒子兒媳，盤錦市病例10為病例9、10的兒子。除上述在遼寧省內跨地區感染的情況外，其余均為地區內部感染，說明政府在患者確診后其密切接觸人員及時隔離和交通管控等方面取得了很好的效果。從圖10中分別抽取出沈陽市、大連市的數據，得到圖11沈陽市、大連市確診患者聚集性網絡分析圖。其中，大連市確診病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息顯示收治于“某定點醫院”。根據“四集中”工作原則，省集中救治大連中心覆蓋范圍的患者轉院至大連市第六醫院集中救治，因此，數據分析時將大連市收治于“某定點醫院”的患者確定為大連市第六人民醫院就診患者。沈陽市和大連市是遼寧省規模較大的地區，確診患者人數居于全省第一、二名。圖11分析結果顯示，沈陽市沈陽第六人民醫院首次收治患者數目最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院，患者就診后共發生三次轉院；確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：確診病例6、7、8，確診病例18、19、20，確診病例4、5、9，確診病例16、17，確診病例24、15。大連市第六人民醫院收治患者數目最多，其次為大連醫科大學附屬第一醫院，確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：確診病例3、5、8，確診病例6、9、10、12，確診病例7、11，確診病例17、18、19。沈陽市和大連市新冠肺炎的傳播均表現出家族聚集性的特點，印證了其有人傳人的特性，這提示我們疫情期間減少聚集，一旦家庭成員或所接觸人員發生病情，自身應及時隔離，提高防范意識。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去轉院至省集中救治中心的患者，我們分析各地區醫院接診患者人數，得到圖12所示結果。圖12分析結果表明沈陽市第六人民醫院、盤錦市傳染病醫院和大連市第六人民醫院收治患者人數最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院、葫蘆島市中心醫院和大連醫科大學附屬第一醫院，沈陽市和大連市收治患者數量整體較多。在資源調配上，除了將資源分配至省集中救治中心外，還需關注各地區患者確診及其初步治療的醫院，做到資源有效配置。 5 確診病例潛伏期分布病毒潛伏期是指從病原體侵入人體到最初出現臨床癥狀的一段時期。根據國家公布的信息顯示，新型冠狀病毒的潛伏期為14天。隨著新型冠狀病毒有潛伏期感染、無癥狀感染等情況，我們難以準確得到新型冠狀病毒的潛伏期。本文假定將患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間均定義為“病原體侵入人體的時間”，取三者最早者，應用該時間多存在誤差；將患者發病時間確定為出現臨床癥狀的時間，二者之間的時間間隔定為病毒潛伏期。同時去除潛伏期大于14天及無相關信息披露的患者，得到86例患者數據，分析結果如表1和圖13、圖14所示。 遼寧省有數據可查的86例確診患者中，病毒潛伏期均值為7.767天，潛伏期大于等于8天的患者人數為48人，占比55.8%。患者出臨床反映的時間是確定的，但是感染病毒的時間是不確定的，用患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間定義為感染時間會使統計的潛伏期大于實際潛伏期，使得分析結果偏大。 圖14為患者1月9日至2月20日期間轉入轉出人數分布，轉入對應患者出現臨床癥狀，轉出對應于暴露，即患者到達武漢、與有武漢旅行史人員接觸或與確診患者首次接觸的時間。圖14數據表明在1月25日前有臨床癥狀患者占比低于暴露患者，之后這些潛伏期人員逐漸出現臨床癥狀，疾病爆發，確診人員數目逐漸增加。若及時采取有效的手段控制疫情傳播，則1月27日之后幾乎不再有人員處于潛伏期，這時前期潛伏期患者逐漸發病，這批確診患者若同時采取有效的醫療手段得到治療，則疫情傳播會逐漸被控制。 圖15為截至2月20日確診患者由暴露到患病人數轉移網絡分析圖，圖中節點為日期，節點大小與當日暴露和有臨床癥狀的患者之和成正比，節點間指向關系為患者由暴露轉移到患病的時間間隔，圖15結果顯示1月19日至1月24日期間人數最多，暴露和患病人數之和隨時間呈現先增加后減少的趨勢。遼寧省新型冠狀病毒肺炎自2月17日以來，已連續四天無新增確診患者，疫情形勢出現積極變化，防控工作取得積極成效。自疫情爆發以來，全省社會經濟活動停滯，連續四天無新增確診患者的態勢為盡快恢復遼寧省社會經濟秩序提供了支持。只想著為抗“疫”阻擊戰貢獻力量，郭崇慧教授說，這是關于遼寧省疫情的最新數據描述性分析結果，希冀會對相關部門決策起支持作用！我們后續預測性分析和指導性分析還會持續研究！

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。