截至3月3日，西安九州醫學檢驗所累計完成西安地區新型冠狀病毒核酸檢測近1.5萬人份的樣本檢測。記者 戴吉坤 攝

　　疫情就是命令，防控就是責任。新冠肺炎疫情發生以來，陜西迅速整合科技力量，快速響應，緊急部署，為疫情防控提供科技支撐，彰顯了戰“疫”中的陜西科技擔當。協同推進防控科研攻關，堅持向科學要答案要方法，陜西，在行動!

　　3月2日，陜西省細胞組織庫21人份干細胞制品運往武漢大學人民醫院，這是陜西九州干細胞產業園(以下簡稱九州集團)第三批干細胞制品馳援武漢了。截至目前，九州集團共向武漢大學人民醫院無償提供干細胞制品40余人份，用于新冠肺炎重癥患者的救治。

　　“新冠肺炎疫情發生以來，我們迅速作出反應，第一時間組織開展了科研攻關和項目申報。”九州集團董事長聶蘇秦說。

　　這是我省科技企業快速響應、緊急部署，為疫情防控提供科技支撐的一個縮影。

　　硬科技彰顯威力

　　“面對新型病毒，人類開始往往是束手無策的，需要增強自身免疫力將其清除。”聶蘇秦說，“我們大量的基礎和臨床研究證實，干細胞具有自我復制和多向分化修復受損組織的屬性，更具有獨特的造血支持和免疫調節的功能。在對新冠肺炎患者的救治中，干細胞可以大顯身手。在受損微環境下修復受損支氣管上皮細胞和肺泡微血管內皮細胞的同時，發揮免疫調節作用，減少炎癥滲出，阻止肺纖維化的發生，從而改善呼吸困難、心功能異常等臨床癥狀，間充質干細胞有望在治療新冠肺炎重癥患者過程中發揮重要作用。”

　　隨著疫情的發展，九州集團早先的判斷得以證實：干細胞在治療新冠肺炎重癥患者過程中的安全性和有效性都顯示出來了，已經有4例新冠肺炎重癥患者通過干細胞治療痊愈出院。這使九州集團全體員工備感欣慰。九州集團旗下陜西省細胞組織庫第一批10人份干細胞制品2月21日出庫，經由西安交通大學第一附屬醫院綠色通道交給了施秉銀院長團隊，用于對重癥病人的救治;2月27日出庫10人份干細胞制品，3月2日出庫21人份干細胞制品，目前共向武漢大學人民醫院馳援干細胞制品40余人份。

　　“只要患者需要，九州集團時刻準備著，后期將根據治療方案隨時再增援干細胞制品。”聶蘇秦對制備干細胞制品充滿信心。

　　新型冠狀病毒核酸檢測設備和試劑是疫情發生時最急需的設備之一。“1月12日，拿到基因序列之后，我們第一時間啟動了研發工作。” 西安交大機械學院教授、西安天隆科技有限公司創辦人彭年才說。他帶領團隊在最短的時間里開發出了新型冠狀病毒核酸檢測設備和試劑。天隆PANA9600S全自動核酸檢測工作站，具有完全自主知識產權，可直接適配天隆新冠病毒采樣保存管，不用二次轉移樣本。在核酸提取結束后，自動構建PCR體系，不用手工操作，1個小時左右即可出具檢測結果。

　　春節期間，西安天隆科技有限公司全面開啟生產模式，開足馬力保障檢測試劑盒的生產和供應，產品檢測出多個省份的首例確診病例，在抗擊疫情中起到積極作用。

　　與此同時，西安交大其他科研團隊也積極投入研發抗疫情產品的工作中。數學與統計學院醫學人工智能團隊在徐頌華教授的帶領下，開發出在線健康咨詢、問診與新冠風險篩查系統。該系統可實現患者直連交大二附院相關科室資深醫生，進行遠程健康咨詢、問診與新冠肺炎風險篩查，于2月1日0時正式上線，為廣大群眾提供咨詢、問診及篩查服務。

　　為降低工作人員的工作強度和暴露風險，并實現對歷史數據的回溯、數據分析等，西安交大機械學院梅雪松教授團隊奮力攻關，開發出了體溫篩查巡檢機器人、無人消殺巡檢機器人等系列產品。體溫篩查巡檢機器人搭配熱成像人體測溫系統，通過先進的AI算法，具有人臉識別功能，同時自動追蹤抓取多個發熱人員，環境適應性強、測量精度高，可實現7×24小時智能監測預警。

　　管理學院劉躍文副教授為云南省開發了新型冠狀病毒感染風險的預測模型與系統。2月3日，該系統正式上線應用到4000多個檢查點，已經累計排查了數十萬人次，識別出上百名高風險人員，為有效阻斷疫情傳播作出了貢獻。

　　“該系統基于個人的旅行數據，自動分析其是否到過疫源地、是否與疫源地人員接觸、是否與已感染病例接觸等多項指標，計算其感染新冠病毒的可能性指數，并預警高風險人員。”劉躍文介紹，系統通過掃描身份證、網頁查詢、批量計算等方式投入實戰應用，查詢一個人不到一秒鐘，能快速鎖定風險。

　　“用科研服務社會是我們一貫的堅持。面對疫情，用大數據開發預測模型和系統，保護人民群眾的生命安全和健康，是我們義不容辭的責任。”劉躍文說。

　　西安交大數學與統計學院馬知恩教授在“非典”期間曾率領一批專家晝夜攻關，建立了“非典”流行趨勢預測動力學模型和優化控制模型，并對“非典”未來的流行趨勢進行了成功的分析預測。

　　面對新冠肺炎，西安交大科研人員再次發揮學科優勢，肖燕妮教授聯合公共衛生學院張磊教授等國內外科研力量，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和“封城”等策略，建立了傳播動力學模型，預測全國疫情流行趨勢，發現了湖北省“封城”措施可以降低七成感染，進一步說明了湖北省“封城”的有效性。

　　目前，肖燕妮團隊正在分析各省的疫情趨勢，為有關部門制定政策提供理論支撐。

　　中醫藥再顯特色和優勢

　　“新冠肺炎疫情發生后，我們充分發揮中醫藥科研優勢，依據疫情臨床特點，基于中醫溫病學理論，結合陜西地域特點，組織專家研制出預防及治療新冠肺炎的益肺解毒顆粒、清瘟護肺顆粒，并于2月13日首批獲得陜西省藥品監督管理局正式批文。2月20日，我們就生產成品供應，助力全省抗疫。”陜西省中醫藥研究院(陜西省中醫醫院)黨委書記李玉明說。

　　益肺解毒顆粒是省防治新冠肺炎中醫藥救治專家組組長、陜西省中醫醫院肺病科主任馬戰平主任醫師及醫療處處長路波主任醫師在傳統名方“玉屏風散”與“銀翹解毒散”基礎上研制而成的。是我省防治新冠肺炎中醫藥治療方案(第二版)推薦方。

　　清瘟護肺顆粒是國家級名中醫、陜西省中醫醫院肺病科曹利平一級主任醫師，由中醫溫病經典方劑“銀翹散”“玄麥甘桔湯”和名方“四君子湯”加減而成，疏解風熱，清肺止咳，固護脾胃，應對溫病初起，針對新冠肺炎的輕癥或疑似癥以及冬春季急性呼吸道感染等。

　　兩個中藥制劑充分體現了中醫“未病先防、既病防變”的施治原則。

　　陜西省中醫醫院聞新麗團隊結合臨床實踐，依據古方配制出由羌活、大黃、柴胡、蒼術、細辛、吳茱萸等藥組成的“中研避瘟中藥香囊”。“香囊內中藥濃郁香味的散發，可以提高身體的抗病能力。”聞新麗說，“中藥香囊對兒童同樣適用。由于兒童鼻黏膜上的分泌型免疫球蛋白含量較低，特別適合佩掛香囊。”

　　陜西中醫藥大學的醫護工作者潛心研究、臨床探索，在治療新冠肺炎過程中取得了成效。學校成立了學術專家咨詢委員會，首屆國醫大師、陜西中醫藥大學名譽校長張學文教授為名譽主任，并設立了50萬元專項經費，圍繞新冠肺炎的病因病機、證候辨識和演變規律、臨床診治特點和治法治則、現代中藥制劑研發等關鍵科學問題，組織相關團隊開展科研攻關工作。

　　他們采用臨床一線人員為主要研究團隊、后方團隊提供技術支撐的模式，由學校國家(陜西)中醫醫療隊隊員為主要參研人員，組建了“新型冠狀病毒感染性肺炎中西醫結合診療方案和中醫護理路徑研究”項目團隊。該項目獲批陜西省科技廳“新型冠狀病毒感染的肺炎疫情應急防治”重點研發計劃項目。

　　在江夏方艙醫院，國家(陜西)中醫醫療隊隊長、陜西中醫藥大學附屬醫院副院長雷根平帶領團隊，擬定了江夏方艙1號方、江夏方艙2號方、江夏方艙3號方、江夏方艙4號方作為病區協定方。

　　目前，陜西中醫藥大學在揭示新冠肺炎的發病原因、證候演變規律、病位病性特點等方面正在產生一批新成果，形成一個系統科學規范的中西醫結合診療方案和中醫護理路徑，并研發一批具有中醫藥特色防治新冠肺炎的技術和制劑。

　　大數據打造“火眼金睛”

　　如何快速識別潛在感染者?疫情將會如何發展?拐點何時出現?后期防疫工作怎么做?提前預判疫情發展趨勢對于做好防疫安排部署十分重要。在此次抗擊疫情中，陜西省大數據與云計算產業技術創新戰略聯盟發揮了重要作用。

　　春節假期的前一天，陜西省大數據與云計算產業技術創新戰略聯盟單位西安九索數據技術股份有限公司受西安市政府委托構建了全方位、全流程的疫情防御體系，通過“潛在新型冠狀病毒感染者識別模型”實現事前排查、事中管控、事后監測及監控分析的全流程疫情防御。據介紹，該系統每天從1200多萬人中尋找疫情風險點，并向相關部門報告。“該系統僅在春節期間就核查了390多億條數據。這些數據包括當日存量疫情人群、新增人群、預警輸入性疫情風險、隔離人員動態等情況。這些數據的監測分析在西安市抗擊新冠肺炎疫情和及時復工中起到了關鍵作用。”該企業負責人介紹說。

　　2月9日，由陜西省大數據與云計算產業技術創新戰略聯盟單位陜西云基華海信息技術有限公司研發的“云派返程疫情防控信息系統”，在榆林北高速路口投入試運行。僅運行20小時，該系統就統計了1322名返程人員、10名預警人員信息，追蹤到3名體溫異常人員信息。

　　疫情發生后，該公司緊急組建研發團隊晝夜奮戰，上線“云派返程疫情防控信息系統”與“云派城市疫情監測系統”，為戰斗在一線的各市、縣、鄉鎮疫情管理部門免費提供軟件服務。該企業負責人介紹，公司研發的系統實現了高速路，火車，國、省道，飛機多端口全面覆蓋，并提供實時更新返程人員信息、預警人員信息實時追蹤及整體情況分析等服務。“我們利用大數據從外來人員基本信息、預警人員城區分布、市區街道排查情況、市區疫情趨勢圖、確診人員行程跟蹤及關聯人員圖譜等多個維度，對相關疫情防控數據進行實時監測和動態分析，為各地疫情防控、精準決策提供了科學的數據支撐。”企業負責人說。

　　在此次疫情中，陜西省大數據與云計算產業技術創新戰略聯盟充分發揮聯盟作用，及時動員聯盟成員參與到疫情防控中。疫情地圖、疫情上報管理系統、物聯管理平臺、能源管理系統等多個大數據和云計算系統在疫情防控中發揮了重要的作用。