贵州省人民医院医学影像科王荣品教授牵头的新型冠状病毒肺炎研究项目——“CT影像组学联合临床信息预测新型冠状病毒肺炎进展的多中心研究”，属于贵州省“防控新型冠状病毒技术攻关及集成应用”专项首批项目。项目组联合北京深睿博联科技公司共同开发的《新冠肺炎数据收集与影像组学分析平台》，经过紧锣密鼓的开发和测试，于近日正式推出。该平台面向新型冠状病毒一线诊治人员和医学研究人员，提供新型冠状病毒感染性疾病（COVID-19）临床和影像资料的大数据管理、统计分析、项目管理等功能和服务。使用人员无需进行任何代码编程及统计学公式演算即可开展相关科学研究和患者CT图像的AI自动诊断。

图：平台登录界面 

该平台充分应用了互联网、多模态、人工智能等先进技术，为研究项目提供了数据建设、AI建模、科研支撑的全流程解决方案。

互联网技术：平台涵盖了COVID-19临床数据预填、数据导入导出、数据筛选标记等常规功能，均通过浏览器进行网上操作，使科研平台的访问和使用更加便捷，研究人员不再受使用地点和使用设备的制约，便于数据管理和多中心合作；

多模态数据融合技术：将医疗影像数据、医疗文本数据、医疗检验数据等进行融合，充分发挥多维度医疗数据的价值，为诊疗方案提供了全面的数据支撑；

人工智能技术：平台采用影像AI技术实现病灶的自动检出，同时还提供丰富的AI模型，保证科研成果直接转化为临床应用。经过前期测试，平台“新冠肺炎AI”诊断准确率在90%以上，速度仅为数秒。

图：AI自动识别新冠肺炎病灶，并提供定量分析

该平台的建设，旨在破除疫情暴露的“科技创新成果基于临床问题导向的针对性不强, 数据共享及转化应用渠道不通畅”短板问题（陈国强等，《中国科学：生命科学》）。在数据安全方面，平台通过用户授权控制、数据访问控制、数据脱敏处理等方式提供了全面保障。平台的开发获得了贵州省科技厅专项课题资助，并严格遵守了伦理学审查程序。我们相信，利用人工智能和大数据分析技术，全面分析患者的临床表现、实验室检查和影像学信息，可以为科学诊治新冠肺炎提供精准化和个体化的方案，并有效节约医疗资源。

平台操作简单、界面友好，用户可登陆网址www.gz.sddr.deepwise.com注册，然后联系管理员进行开通（尹训涛：xuntaoyin[at]gmail[dot]com；黄陈翠：huangchencui[at]deepwise[dot]com)。使用手册可直接下载（链接：https://pan.baidu.com/s/17rViFCtlQXQlKGC_603WKg；提取码：faff），或联系管理员索取。 

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