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根據(jù)目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見(jiàn)的癥狀是發(fā)熱和咳嗽等，而表現(xiàn)出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院學(xué)者在預(yù)印本平臺(tái)medrxiv發(fā)表文章稱(chēng)，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個(gè)指標(biāo)，提示臨床醫(yī)生應(yīng)更加關(guān)注腹瀉患者。而目前三項(xiàng)研究報(bào)告的腹瀉發(fā)生率不同。作者認(rèn)為，腹瀉可能是一個(gè)被忽視的癥狀。由于冠狀病毒通過(guò)結(jié)合ACE2入侵人體細(xì)胞，ACE2也可調(diào)控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導(dǎo)的感染途徑，團(tuán)隊(duì)使用單細(xì)胞RNA測(cè)序進(jìn)行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)， ACE2 在小腸中高度表達(dá)，尤其在近端和遠(yuǎn)端腸細(xì)胞中顯著升高，而ACE2在肺組織中的RNA水平較低。因此，團(tuán)隊(duì)?wèi)岩?，?dāng)人們食用受感染的野生動(dòng)物時(shí)，表達(dá)ACE2的小腸上皮細(xì)胞可能容易受到新冠病毒感染，腹瀉可能是感染的一個(gè)指標(biāo)。研究還分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受體和Mers-CoV病毒的DPP4受體的表達(dá)譜。發(fā)現(xiàn)這些病毒進(jìn)入受體的 RNA 水平也在近端或遠(yuǎn)端腸細(xì)胞中也呈現(xiàn)高表達(dá)，與ACE2的表達(dá)譜一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表達(dá)譜明顯重疊，人類(lèi)腸道很可能是這些病毒的另一種感染途徑。 作者建議，對(duì)于新冠病毒感染預(yù)防，不僅要戴好口罩防止通過(guò)呼吸道感染，也不能忽視病從口入經(jīng)腸道感染，疫情期間，食物最好要高溫烹飪。由于新冠病毒與SARS病毒高度同源，約20～25%的SARS患者有腹瀉，而目前新冠病毒肺炎的腹瀉發(fā)生率僅2～3%，這令人困惑。作者指出，鑒于疫情中的很多初期患者報(bào)告與野生動(dòng)物市場(chǎng)有聯(lián)系，這一觀察提出了一個(gè)重要問(wèn)題，即當(dāng)食物到達(dá)小腸時(shí)，病毒是否通過(guò)污染食物傳播。

影像學(xué)檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價(jià)值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征者”作為臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)，但在臨床實(shí)踐中存在一定局限，疫情爆發(fā)導(dǎo)致待閱片數(shù)量激增，醫(yī)生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發(fā)疾病，各地醫(yī)療機(jī)構(gòu)特別是基層機(jī)構(gòu)缺乏閱片經(jīng)驗(yàn)，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發(fā)展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監(jiān)測(cè)病情發(fā)展、評(píng)估治療效果等，單憑閱片醫(yī)生肉眼很難快速對(duì)比并識(shí)別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準(zhǔn)高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院林天歆教授組織醫(yī)院呼吸內(nèi)科、急診科、放射科、大數(shù)據(jù)與人工智能團(tuán)隊(duì)開(kāi)展科研攻關(guān)，在廣州再生醫(yī)學(xué)與健康廣東省實(shí)驗(yàn)室、廣東省科技廳的支持下，聯(lián)合清華大學(xué)、澳門(mén)科技大學(xué)以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬(wàn)份臨床影像學(xué)大數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能對(duì)新冠肺炎進(jìn)行快速診斷，判定新冠肺炎的分級(jí)和嚴(yán)重程度，協(xié)助醫(yī)療機(jī)構(gòu)加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭(zhēng)取時(shí)間。其優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在：快速、準(zhǔn)確地診斷新冠肺炎。有經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)生看完1個(gè)患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統(tǒng)可在20秒內(nèi)完成1個(gè)患者CT圖像的檢測(cè)及診斷過(guò)程，診斷準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。進(jìn)行病情嚴(yán)重程度分級(jí)和重癥危重癥預(yù)測(cè)功能。該系統(tǒng)可對(duì)胸部CT圖像每一切面的小結(jié)節(jié)、磨玻璃影和實(shí)變進(jìn)行自動(dòng)分割、標(biāo)注及定量分析，可預(yù)測(cè)患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預(yù)測(cè)病人發(fā)展為重癥、危重癥的概率和時(shí)間，以便醫(yī)生及時(shí)干預(yù)，降低患者死亡率。協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行藥物效果評(píng)估，指導(dǎo)用藥。系統(tǒng)可對(duì)同一位患者用藥前后的CT圖像進(jìn)行對(duì)比分析，通過(guò)定量計(jì)算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導(dǎo)臨床用藥。

日前，國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)同四川大學(xué)、電子科技大學(xué)一起，組建新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺(tái)，助力新型流行病研究和防控，給多個(gè)省份和國(guó)家有關(guān)部委等提供了8份數(shù)據(jù)分析報(bào)告和決策建議報(bào)告，為防控和戰(zhàn)勝疫情貢獻(xiàn)出了科學(xué)智慧。國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)基于新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺(tái)，利用海量多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情發(fā)生發(fā)展規(guī)律，對(duì)人群流動(dòng)及傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據(jù)。特別是團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析春運(yùn)期間人口流動(dòng)大數(shù)據(jù)，建立起疾病傳播模型，測(cè)算出了疫情擴(kuò)散蔓延階段武漢市向全國(guó)各地區(qū)的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。還有許多研究人員嘗試通過(guò)客運(yùn)數(shù)據(jù)，研判各個(gè)地區(qū)及城市的感染風(fēng)險(xiǎn)。也有學(xué)者采用“百度遷移”所提供的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，通過(guò)春運(yùn)期間從武漢流向全國(guó)各省市的人口規(guī)模(不包含港澳臺(tái)數(shù)據(jù))和全國(guó)感染病毒人數(shù)的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯(lián)系。同時(shí)加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導(dǎo)地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關(guān)。