2020年2月25日，由我校云南省光电信息技术重点实验室（物理与电子信息学院）团队领衔，协同昆明市第一人民医院、云南省第一人民医院，共同研发的“新冠临床助手-基于人工智能的新型冠状病毒肺炎临床决策支持系统”，经我省援鄂医疗队的定点医院临床试用，反馈结果喜人。

根据我省前线援鄂医疗队面临的：新冠肺炎疑似病例基数庞大、临床一线医生极度匮乏，以及如何短时间内完成大量疑似病例的筛查、危重病人早期诊断和及时治疗等亟待解决的问题，我校省光电实验室成员张军教授、邰永航副教授带领团队，迅速联系我省援鄂抗疫一线的临床专家，展开系统评估和数据调取等工作。团队克服了远程办公、数据传输等困难，高效率完成从数据收集、标注处理、算法训练、系统开发、测试封装的开发流程。并于第一时间将系统发布至云平台，以供前线医生用以辅助快速做出临床决策。

团队通过迅速收集到的近200篇新冠流行病学的临床研究，从流行病学和循证医学角度，参照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第六版)》，提取了23种新冠阳性的临床典型特征，包括：发热、咳嗽、乏力、干咳、咳痰、头痛、WBC等已有症状，通过定制化的动态采样迁移学习网络模型进行学习训练，获得了基于临床特征的新冠预测模型，最终为新冠患者的快速诊断，提供了定制化的临床支持决策。截止发稿，“新冠临床助手”测试版，已为88位新冠阳性临床患者（包括：7位危重病人）提供了临床决策支持，团队目前正在通过援鄂医疗队试用反馈，搭建新型冠状病毒肺炎临床诊断大数据平台，为疫情防御提供临床数据支持。同时，系统的医疗器械二类许可证书也在稳步推进中。（物理与电子信息学院、科研处 供稿）