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            “科技戰疫”下的高校力量

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              一個民族在災難中所失去的,總是以社會的巨大進步為補償。但這個補償不會從天而降,從“一帶一路”到“中國創造”再到本次“科技戰疫”,每一項大國重器的背後都有這樣一群高校人員為國傢戰略提供堅強有力的科技支撐。新冠肺炎疫情發生以來,各高校充分發揮科研優勢和多學科綜合交叉優勢,積極開展科研攻關,盡最大努力打贏疫情阻擊戰。

              北京大學:獨立接管重癥病區,對患者進行分層分類個體化管理

              新冠肺炎疫情發生以來,北京大學人民醫院第一時間響應國傢號召,院長、書記親自掛帥出征,先後派出三批134名醫護專傢馳援武漢,獨立接管重癥病區,建立專傢指導組與醫療護理組雙層運行模式,醫療、護理和感染防控多管齊下,針對重癥患者病情進行分層分類個體化管理,在重癥新冠肺炎救治領域,以高效率、高水準走出一條新路。

            圖片來源:北京大學微信公眾號

              清華大學:多學科合作,構建“清華COVID-19智能防控系統”

              1月25日開始,臨床醫學院及清華大學三傢附屬醫院聯合清華大學人工智能研究院、電子系、精儀系、機械系、航院、天津高端裝備研究院、材料學院、公共安全研究院等理工科專傢,設立新冠肺炎應急攻關項目10項。團隊以解決臨床問題為導向,應用大數據、物聯網及人工智能技術,以清華速度緊急研發出集成居民個人自測評估、社區疫情智能防控、智能分診、智能診斷、遠程多學科協同診療、無線生命體征監測、隔離病房巡診機器人等8項智能技術新產品為一體的“清華COVID-19智能防控系統”。

              2月26日,國務院聯防聯控機制發文(聯防聯控機制綜發〔2020〕85號)向全國推薦應用清華研發的疫情智能防控系統。這些創新技術產品已成功部署應用到雷神山醫院、武漢大學中南醫院、武漢協和醫院西院、武漢天佑醫院以及95傢隔離區。

            科研團隊在雷神山醫院調研(圖片來源:清華新聞網)

              武漢大學:“火線”鏖戰 生死競速

              疫情暴發以來,武漢大學附屬醫院作為戰疫主力軍,不僅是新冠肺炎定點收治醫院,同時接管瞭雷神山醫院、武昌方艙醫院、武漢客廳方艙醫院、武漢市第七醫院、武漢市第九醫院,支援金銀潭醫院ICU危重癥患者救治,此外還負責多傢疫情定點醫院的支援與指導工作,協助湖北省各地市州疫情防控巡察工作。其中,武大中南醫院收治病床5400餘張,是武漢最大規模新冠肺炎定點醫院,同時也是武漢市唯一“1+3”模式收治新冠肺炎患者的定點醫院。

              此外,武漢大學附屬醫院還充分發揮學校科研優勢,將探索出的新療法納入診療方案:用ECMO(人工心肺儀)設備救治重癥患者;在病床邊“徒手”為患者成功安裝心臟臨時起搏器;人工智能技術檢出新冠肺炎CT影像病變平均隻需1.33秒;自主研發的醫療機器人“小珈”勇闖雷神山……在抗擊疫情一線,每支醫護團隊都不斷創新、全力施治,依靠過硬醫術和過人膽識,不斷把一個個未知的問號拉直。(中國教育報)

              上海交大:開足馬力,將新冠病毒檢測時間縮短至5分鐘

              為積極響應科技部“把論文寫在抗擊疫情的第一線”工作要求,上海交通大學崔大祥教授攻關團隊利用多年層析芯片的技術積累,自主開發出抗擊新冠病毒的重要武器——納米金或磁性納米粒子標記的新型冠病毒(COVID-19)急速檢測卡。此項產品操作方法簡捷易行,隻需采指尖血滴入試劑盒,即可隨時隨地完成檢測任務;檢測後,隻需5至10分鐘即可獲得新冠病毒的感染結果。

            新冠病毒(COVID-19)急速檢測卡 (圖片來源:人民網上海頻道)

              而上海交通大學醫學院吳韜研究團隊與附屬瑞金醫院則共同研制的具有自主知識產權的新一代AI機器人——小白。“小白”就是“醫生替身”,醫生可通過手機軟件指揮在隔離病房“上班”的“小白”,替代醫生進入隔離區查房,節約醫療資源,提升醫療服務響應效率。

            醫生指揮“小白”作業 (圖片來源:上海交通大學醫學院微信公眾號)

              復旦大學:讓AI加入戰“疫”!

              酸檢測準確率不高?CT影像靠人工鑒別需耗費大量時間精力?面對新冠疫情診斷的現實需求,由復旦大學副校長張志勇牽頭,復旦大學計算機科學技術學院和大數據研究院聯合上海市(復旦大學附屬)公共衛生臨床中心放射科,正式啟動瞭2019-nCoV肺炎影像學AI智能輔助診斷相關研究工作。該研究旨在通過AI智能算法實現2019-nCoV肺炎與其他病毒性肺炎、細菌性肺炎的影像分類識別及病灶檢測,幫助臨床進行更高效的診斷。目前取得的應用數據顯示,對新冠肺炎類型診斷的假陰性在7%左右(核酸檢測假陰性高達30%-50%)。2月21日,輔助診斷設備入駐公共衛生臨床中心,正在調試安裝,將很快投入臨床實戰檢驗。

            CT影像和算法模型檢測後的可視化結果(演示區域存在病灶)

              電子科大:以人工智能賦能疫情防控

              過去,肺部曾經是超聲的盲區;而現在,由於新冠肺炎疫情的原因,肺部超聲備受重視。但由於培訓不足等原因,一線醫生在使用超聲檢查肺部的時候往往不熟悉超聲圖像特征,不容易快速判斷。

              為此,電子科技大學生命學院吳哲教授團隊緊急研發瞭有針對性的人工智能超聲圖像識別技術,並與成都優途科技有限公司合作,把算法集成到微型超聲設備上,讓病患無須離開病床就可以接受檢查。在肺臟模式下,胸膜線和肺泡間質綜合征所造成的特殊信號(術語叫做“B線”)都會被自動識別,自動高亮顯示,護士都可以進行操作。目前,該技術正在電子科技大學醫學院附屬腫瘤醫院超聲醫學中心試用。

            圖片來源:電子科大官網

              中國石油大學(華東):以大數據管理為湖北鄖陽戰“疫”提供智力支持

              隨著疫情的擴大,湖北省各市州均成為重災區。在接到湖北省十堰市鄖陽區的求助電話後,中國石油大學(華東)海洋與空間信息學院青年教師何亞文團隊立刻投入到新冠肺炎的戰鬥中。

              2017年初以來,何亞文團隊一直通過扶貧辦為當地精準扶貧工作提供大數據支撐,在此基礎上,團隊僅用兩天時間便完成疫情數據收集、數據分析、建立疫情數據庫,制作出“鄖陽疫情”APP和“鄖陽疫情專題地圖”,對全區疫情數據動態變化進行監控、展示與分析。

            圖片來源:學習強國APP

              在科技抗疫的過程中,各個高校充分發揮各自的學科優勢,開展多項技術難題攻關,為抗擊疫情提供瞭強有力的技術支撐,同時也助力“中國力量”走向世界,幫助各國共度時艱。