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记者 张静

2月25日下午16点，在武汉大学中南医院，由中国工程院院士、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”（以下简称为“新冠肺炎智能诊断系统”）完成部署，系统平稳运行。

此刻，已经连续调试48小时、身处现场的清华长庚医院肝胆胰中心医师金烁和同样一直在线解决问题的精仪系博三学生王博，终于大大地松了一口气。

当前，新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。新冠肺炎智能诊断系统的应用就像给医生配备了一位快速诊断新冠肺炎的好帮手，可同步实现智能化影像诊断、炎症程度定量分析及临床分型三大功能。它能在5-10秒内完成疑似病例的胸部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，改善患者预后和降低病死率，为上述难题提供解决方案。

从2月3日开始传输数据以来，董家鸿、尤政团队紧密合作，克服重重困难，整整10天夜以继日，使新冠肺炎智能诊断系统火速进入临床试用阶段。他们创造了新的“清华速度”！

极限10天

1月29日大年初五，专攻医学影像深度学习的王博正在与金烁讨论抗击严重急性呼吸道感染病例(SARI)自主科研计划课题申报的项目选题和可行性。有赖于双方分别所在的董家鸿、尤政团队长期在人工智能医学影像处理方面的医工合作基础，两人一拍即合，研制新冠肺炎智能诊断系统的想法应用而生。董家鸿接到汇报后非常重视，立即在原基础上进行修改完善，并当晚与尤政取得联系，召集清华长庚医院影像科主任郑卓肇、医师赵本琦与任志忠、呼吸科主任牟向东、感染科主任林明贵及北京清华长庚医院援鄂医疗队长、副主任医师郭军等专家制定详细的功能方案。

但是在成功申报课题后，团队马上迎来了第一个难题，便是数据传输。疫期物流不便导致用硬盘传输数据的想法成为泡沫，线上传输又因涉及用户隐私数据而迟迟受阻。在这场时间与生命的比赛中，每耽误一天都令团队成员们格外焦急。

经过董家鸿各方协调，一线的武汉天佑医院、雷神山医院和中南医院紧急参与进来，搭建专线网络，形成多方合力。“我们需要的是新冠肺炎确诊患者的初诊临床和影像数据，具备同、广、深的特征，弥足珍贵。”金烁说，“而且疫情期间医生们的首要任务是救死扶伤，他们愿意牺牲本就不多的休息时间帮我们上传，所以这些数据极其宝贵。”2月7日，第一批280例阳性数据传输完成，数据通道正式打开。截至目前，该系统已深度学习了1612例数据样本，包含1012例新冠肺炎数据和600例阴性数据。

用户端程序

边传输边标注数据，自2月8日起，王博就开始带领14人团队夜以继日地进行算法研发与迭代测试，同时在清华长庚医院的帮助下快速学习新冠肺炎的影像特征，努力打破学科专业壁垒；金烁带领医生团队在完成防疫任务的同时，进行数据筛选复检及与“新冠肺炎诊疗方案”相匹配的研发方向的实时修正，然后将需要修正的内容返回给王博团队；精仪系教师罗川、赵嘉昊24小时随时在线，在每个深夜的远程连线中，帮助解决系统研发遇到的各种问题，并兼顾好学校在线授课与其他课题的工作……在23万张胸部CT影像中，团队标注了21万张肺部轮廓，近2万张炎症区域，18万张肺部血管，同时随着数据的不断积累，进行了9种算法、共30余次的迭代工作，最终测试准确率超过98%。他们用仅仅10天完成了系统的初步研发。

该系统包括三大模块：影像诊断模块主要基于学习上千例新冠肺炎初诊病例数据，辅助医生提示疑似炎症区域。定量分析模块参照卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第七版)》指南要求，计算炎症侵犯肺部与所在肺叶的体积占比，辅助定量判断严重程度。临床分型模块结合了影像学、流行病学、检验学与重症特征信息，辅助医生判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。“看到这么多一线研究人员不辞辛苦、创新务实、力求实效，真实帮助到防控疫情，我特别感动。”王博说道。2月13日，在经过第三次医生人机测试后，清华大学正式宣布新冠肺炎智能诊断系统进入试运行阶段。

武汉48小时