3月4日，记者从甘肃省科技厅全省应对新型冠状病毒（COVID-19）感染的肺炎疫情科研攻关专家组了解到，省科技厅支持的新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统研发成功，该系统使用体液活检生化数据及智能学习算法，构建了新型冠状病毒肺炎临床样本的快速智能辅助鉴别筛查工具。
新冠疫情爆发后，快速增长的大量疑似患者、无症状感染者等排查诊断的检测需求，曾一度导致了医疗资源紧张。当前的返城复工潮，再次对疫情防控提出了新的考验，因此，对大量人员进行快速筛查、鉴别、诊断就显得尤为重要。
在省科技厅的统一部署和大力支持下，新冠科研攻关专家组副组长、兰州大学基础医学院谢小冬教授主持的《基于高原环境下易感人群遗传特征的抗新型冠状病毒诊疗模式的建立》课题与兰州大学化学化工学院李书艳副教授团队、兰州大学第一医院感染科张立婷主任团队、兰州市肺科医院检验科同重湘主任团队以及甘肃海基生物技术有限公司联合成立了新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技攻团队。目前，新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统已成功研发，并在兰州大学第一院、兰州市肺科医院、甘肃省人民医院和武汉抗疫一线进行了初步临床验证，已开始提供线上服务。
新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统利用临床常规体液检验结果进行辅助新冠肺炎筛查，识别敏感性较高，适于快速鉴别新冠肺炎和其他肺炎及流感患者，尤其适用于对于核酸筛查为阴性的潜在新冠肺炎患者的筛查。这一系统可以直接利用当前定点医疗机构及具有资质的第三方机构常用检测仪器以及CT检测的数据结果，快速准确地给出辅助诊断意见，为新冠肺炎疑似病例确认提供快速有效参考的临床建议。该工具具有现场、快速、高效、界面友好、易操作等优势和特色，与《新冠肺炎诊疗方案第六版》和现行临床检验及省内远程医疗网络完全接轨，有利于推广至基层医疗检测单位。据了解，该攻关团队针对临床需求，还在开发其他专用临床智能辅助诊疗工具，上述成果将为此次疫情及未来相关生物安全威胁提供有力的临床支持和技术储备。（兰州日报社全媒体记者 孙理）
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