3月12日下午，计算机系在线召开疫情期间科技攻关与支撑座谈会，认真学习贯彻习总书记有关疫情防控科研攻关的重要指示精神，听取各科研团队项目进展汇报，研究部署全系下一步疫情防控科研攻关工作方向。系主任吴建平院士、人工智能研究院院长张钹院士、系党委书记刘奕群出席会议，各科研团队负责人、教师代表等近30人参加了座谈会。会议由副系主任唐杰主持。
座谈会以在线形式召开
刘奕群表示，自新冠肺炎疫情发生以来，清华大学计算机系积极贯彻落实国家、教育部有关《加强新冠肺炎疫情防控科技攻关工作》的通知精神。一个多月来，全系各科研团队勇担使命、主动作为，紧紧围绕一线疫情紧迫需求及重点突破方向开展了一系列的应急科研攻关，在人工智能检测和分级诊治、密切接触者智能筛查、智能消毒机器人研发、大数据疫情分析等方面集智发力，取得了多项科研成果和良好的应用反馈，为疫情防控注入了计算科学的智慧与力量。
会上，张钹院士团队、胡事民教授团队、史元春教授团队、朱文武教授团队、孙富春教授团队、陈挺教授团队、唐杰教授团队、李国良教授团队、朱军教授团队、李兆麟教授团队、舒继武教授团队、徐华副教授团队、许斌副研究员团队、陶霖密副研究员团队等十五支科研团队汇报了过去一个多月来的科研攻关历程与项目最新进展。
科研团队项目汇报（会议截图，节选）
其中，张钹院士团队研发的“智能防护听诊系统”设备已经在军队前方专家组、武汉火神山医院、雷神山医院等医疗机构使用。该系统作为非接触式诊断系统可以在发热门诊、隔离病房和方舱医院内应用，能够实现远程诊断会诊，从而有效减少医务人员感染风险，提高听诊效率及精度。火神山医院张思兵院长、雷神山医院王行环院长等多位医院的院长都纷纷表示，“感谢清华大学团队的研究，该设备解决了一线医务人员的大问题”。此外，由张钹院士与董家鸿院士牵头组建的医工结合项目组（杨斌老师团队参与）设计的“新冠肺炎自测系统”，目前辐射用户超过1个亿，服务用户超过300万，获国务院联防联控机制综合组高度认可。
作为捐赠品之一发往武汉医院
胡事民教授团队依托“清华-腾讯联合实验室”开展“疫情数据的可视分析和解读”，通过每天详细的数据处理、分析，用可视化的手段呈现了不同时间段疫情发展的趋势及拐点。向公众展示了客观的数据分析结果，帮助公众在海量的信息中准确掌握疫情发展规律，让公众对于疫情有了更科学的认知。2月8日至今，通过腾讯公众号及腾讯视频等平台的发布，相关文章及视频阅读播放量已经超过1800万。
疫情分析河流图
史元春教授团队研发的“新冠肺炎密切接触者智能筛查系统”，根据湖北省随州市曾都区实际情况，当地的65万居民可通过手机端，主动报告自己近期密切接触的人员。系统基于曾都区既往和每日更新的确诊病人、疑似病人、发热病人及其密切接触人员的信息进行数据分析，进而关联挖掘出高风险人员。系统2月10日通过验收，上线以来运行稳定，首批注册2892人，新筛查出与确诊和疑似病例密切接触人员16人。该系统是做好疫情严重地区流调和密切接触者筛查工作的有力助手，尤其是对于后续返乡、复工过程中疫情的及时监控和防范，将会带来直接的帮助。
筛查系统
朱文武教授团队研发的“基于强化学习的远程诊疗数据交换支撑系统”，能缓解远程医疗数据量大，造成传输延迟和拥塞的问题，有效地辅助远程会诊工作的开展；该团队的另一项研究成果——“疫情舆情的三元空间传播与演化分析”，基于抖音全量数据，从时间、空间、情感、媒体四个维度，以物理空间、信息空间和社会空间三元空间融合的视角，针对代表性疫情舆情事件，构造可解释的信息传播引导动力学量化模型，研究公众舆论对这些事件的响应，为科学干预信息传播、引导舆论环境提供理论依据。
孙富春教授团队在疫情期间设计的医患隔离的咽拭子取样系统，集中对于深入咽喉采集样本关键动作进行技术攻关，通过外部装置的粗定位和内窥镜导航精准定位的两个步骤实现咽拭子准确送入采集区，同时结合机械手触觉感知，通过视触融合技术确认采集样本动作的力度和角度，保证整个采集质量的可靠性和有效性，优化了整个操作任务流程，减轻了医护人员的操作负担和感染风险。
咽拭子采样机器人系统设计方案
陈挺教授团队研发的“新冠肺炎智能影像辅助判读”已在中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学附属第二医院、宜昌市中心人民医院等多个医疗机构进行使用。该系统AI模型使用了图像识别、语义分割、神经网络等关键AI技术，对各影像切片病灶进行精准定位，并实现病灶的像素级识别，准确率超过90%。近两周已为超过5000例CT影像进行了辅助诊断识别，大大提升了影像医生的阅片效率，得到了各个单位的高度认可。
广州中山二院应用实景
唐杰教授教授团队利用AI+大数据，围绕新冠肺炎疫情，上线了一系列疫情相关产品，从数据（疫情预测）到知识（知识锦集、专家分析）到原理（学术成果时间线），层层深入，为用户构建系统了解新冠肺炎前沿信息、知识结构和科研进展的平台。疫情专题自2月21号上线以来，累计访问量突破4万。
知识疫图
李国良教授团队研发的新冠疫情可视化分析平台，可以让社会大众从时间和空间维度迅速地了解疫情的分布情况、每日新增各类病例的趋势、各个省市的治愈率和死亡率分布、患者的年龄分布和性别比例以及病例类型变化等情况。截至2月20日，该平台的访问量已经突破十万人次，持续为社会公众提供稳定有效的疫情大数据分析结果和小区疫情查询服务。
新冠肺炎疫情地图
朱军教授团队联合北京瑞莱智慧科技有限公司共同研发推出的“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”，基于大数据分析和AI建模，自动识别近期热点话题，进行新闻追踪及话题导向，分析地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测需求的网络工具。自平台上线以来，已受到广泛的关注和认可，并被人民网、中国新闻网、中国科学报等多家主流媒体报道。
新冠肺炎AI舆情分析
李兆麟教授团队研发的“城市虚拟空间态势智能感知、分析与呈现技术研究”项目，将动机作为基本模拟对象，将面临各类事件的人群抽象为由不同动机驱动的元胞群，并用基于动机场驱动的元胞自动机进行统一的模拟，从而能对任意类型事件下的人群动力学进行解析。该项目成果可以运用到新型冠状病毒疫情下的人群行为模拟，采用大数据的方法，尝试描述大众情绪变化的时间和地理特征，同时基于心理援助热线数据，重点分析医护人员和普通群众的焦虑和压力的差异，为后期针对医护人员可能出现的创伤后应激提供心理干预方案，为决策提供实时、定量的人群行为预测数据，从而更好地支撑社会规划、决策的开展。
舒继武教授团队面向疫情防控的智能安检需求，研发面向密集人群的视频安检、红外热成像的数据存储与加速处理子系统。该系统通过FPGA近数据处理平台对采集的视频数据和红外信息进行高能效的融合数据处理；通过闪存SSD部署于数据采集终端，用于存储数据以及数据特征，连接FPGA加速处理部件，提供本地的数据快速存储与检索。从而实现终端存储侧的数据高性能检索比对，减少数据移动，提高数据处理的吞吐量，同时降低延迟，提高视频图片与体温安检的实时性。
面向智能安检的近数据存储与处理系统
徐华副教授团队研发的利用干雾与紫外线相结合的“双模式智能消毒机器人”，特别采用过氧化氢（双氧水H2O2）雾化消毒与增强紫外发生装置消毒相结合的双模式消毒设计，在高危区域内，替代人工进行消毒和灭菌工作。该项研发成果自2月1日正式内部启动合作立项，2月26日完成样机研发和综合测试验证；3月开始已经规模化量产，并投入到国内包括武汉、北京、内蒙等多个疫情重点地区使用。
双模式智能消毒机器人
许斌副研究员团队与妙健康公司专家一起，针对这次疫情联合构建的新冠肺炎健康知识图谱，采用 CC-by SA 协议，发布在国内最大的开放知识图谱联盟OpenKG上，供广大科研工作者与应用开发商下载使用。该知识图谱包含概念592个，实例7205个，数值属性89个，对象属性15个，三元组数量51575个；还包括跟新冠肺炎相关的各类疾病、药物、症状、检查、全国各地接收新冠肺炎定点医院等信息，可用于流行病调查研究、基于图谱的新冠肺炎健康防护问答等应用。
新冠肺炎健康知识图谱
陶霖密副研究员团队研发的“基于医学影像的骨骼与组织器官的精准分割、建模与临床应用”，围绕核医学影像分析与处理智能化、自动化的临床应用需求，针对现有深度学习方法在数据标注、模型适用性及准确性以及计算效率等方面的问题，以骨骼肿瘤、脏器病变为例，构建基于机器视觉和深度学习融合的核医学影像智能分析方法，发现全身骨骼、脏器的病变规律，并开展临床应用试验和验证。目前提出并实现了亚像素级的医学影像精准分割方法，发现了全身骨骼随年龄变化的规律，已获取到百G量级的医学图像，正在大开展规模实验。
会上，与会人员还结合当前实际，着眼未来需要，就学科交叉、资源支持、数据共享、应用推广、国际合作、可持续研究等话题进行了深入交流和讨论。并纷纷表示接下来将一如既往、争分夺秒地投入到科研攻关中，在疫情这一特殊时期做出清华人应有的表率！
在认真听取各科研团队汇报后，吴建平院士发表了总结讲话。他提到：疫情发生以来，全系师生胸怀祖国、服务人民、坚守科研初心，扎实开展了一系列有关新冠肺炎疫情防控的科研攻关工作，连日来取得了良好的成果与应用进展，在疫情防控的科技战线中发挥着积极、重要的作用，我代表计算机系向各科研团队的辛勤付出表示敬意与感谢！他同时强调：下一步，我们要继续运用计算机学科、人才等方面的优势，充分发挥我们的科研实力，急国家所急、服务人民所需，组织力量、聚焦力量，为打赢疫情防控人民战、总体战、阻击战做出我们应有的贡献！
