我校一附院曾祥泰博士研究团队联合江西憶源多媒体科技有限公司徐林楠技术团队以及多家大型医院共同攻关，成功研发出国内首套非接触式可视化新型冠状病毒（2019-nCoV）肺炎院内智能筛查诊断及防控系统。
自从 2019-nCoV 肺炎发生以来，疫情防控形势异常严峻，病毒的传染性非常强，甚至出现多处医务人员群体性感染。如何快速筛查诊断 2019-nCoV 肺炎人群，达到高效防控，降低交叉感染，有效保护医务人员安全已经成为控制疫情快速蔓延最为关键的课题。针对疫情蔓延形势，我校立即筹集专项研究基金，快速展开应急科技攻关计划。
（自动体温监测以及机器人智能导诊）
曾祥泰博士介绍说，该项目通过身份自动读取，红外高清双视热成像测温技术以及机器人智能导诊实现无人预检分诊。就诊时，医生通过高清双向可视对话问诊系统，实现疑似患者确诊前非接触式诊疗。同时，病历系统智能提取分析患者相关病情和检查结果，形成 2019-nCoV 肺炎潜在人群的疑似级别自动判别，辅助医师诊断。此外，对发热患者等潜在 2019-nCoV 肺炎人群从导诊、分诊、诊间、检查和隔离区域全流程高清视频监控监测智能识别，进行智能追踪筛查和活动轨迹查询，实现全方位覆盖、不间断实时监控以及不当防护措施预警报警。
（非接触式在线诊疗）
并在急诊科，门诊大厅等关键出入口位置，通过高清双视红外摄像仪、患者图像自动识别记忆技术以及人体高温发热提醒报警技术等，智能找出漏诊的发热疑似患者。
（门诊和急诊高清双视红外摄像仪发热患者监控报警系统)
据了解，该系统实现了非接触式 2019-nCoV 肺炎智能筛查诊断，有效降低了病毒的交叉感染，保障了医务人员的安全，节省了防护物资，极大提升了新型肺炎防控效率和疫情防控的科技化、智能化、信息化及实战水平。近日该系统已在一附院投入试运行，获得医护人员和患者好评。研究人员表示，尽管该系统已经上线使用，但由于研发时间短，人员和物资紧缺等因素，还存在一些问题需要后续继续努力完善，尽快拿出更为成熟的版本，并迅速推广应用，为疫情防控做贡献。
