该系统通过基本信息、流行病史、目前症状三个方面的自我评估，从而判断是否存在感染风险，是否需要进一步就诊，对于系统检测到的高危人群，可以直接进入到中国科大附一院（安徽省立医院）互联网医院发热门诊进行咨询。

　　对于线上自我评估的疑似患者，来线下就诊确诊后，系统会将该患者的接触史以及相关资料提交给疾控部门，从而可以监测判断出是输入病例还是聚集病例，同时监测到是否会有扩散病例的存在。

　　众所周知，发热不仅是2019-nCoV感染的主要症状，也是其他秋冬季呼吸道疾病的主要症状。焦虑和恐慌，导致不是新冠病毒感染的患者蜂拥至医院门诊确诊。这不仅增加临床一线工作者的负担，也会显著增加交叉感染的机会。

　　该项目的主要研发者之一郑雪瑛，是中国科大附一院（安徽省立医院）的一名主治医师，同时她也是一名在新型冠状病毒疫情时期经历了发热的普通感冒患者，她深刻理解到每个发热或可疑症状患者心理的恐慌；作为临床医生，她也知道无论是接诊确诊患者的病区，还是线下线上发热门诊的临床一线医生诊治压力都非常大。

　　作为全国首家智慧医院，也是安徽首批互联网医院，中国科大附一院面向全国的互联网发热门诊。能否通过人工智能检索的方式，把寻找疑似患者和分诊关口前移，是不是可以做出一个智能辅助决策的支持系统呢？既可以早期分检到疑似患者，又可以减轻互联网问诊的压力，缩短问诊程序。

　　因为发热不能与同事们并肩抗疫的郑雪瑛想，“不能在临床一线抗疫，那我就帮助大家在科研一线抗疫吧。”在科研团队带头人、中国科学技术大学临床医学院执行院长、附属第一医院(安徽省立医院）副院长翁建平教授的带领和支持下，郑雪瑛在居家隔离时期与科研团队的同事们“隔空”合作，全力投入到了智能辅助支持系统的研发工作中。

　　1月27日，已经完全退烧的郑雪瑛已经放下了内心的恐惧，她坐在电脑前，结合《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第四版）》，开始起草了新型冠状病毒自我决策支持系统（后称“支持系统”）构建和研究方案。正奋战在抗疫一线的安徽省抗新型冠状病毒疫情呼吸专业专家组成员、中国科大附一院（安徽省立医院）呼吸科胡晓文主任医师在紧张的救治之余，对该支持系统给予了专业支持与指导意见。

　　新型冠状病毒自查清单初稿制定出来时，流行病学已经发现了“接触传播”，如何能够提高线上问诊“接触传播”的效率是一个紧急需要解决的问题。依靠中国科大数据处理的优势，通过读取网络公开的新型冠病毒感染确诊病人发病前日程路径，研发者在支持系统中增加了“与确诊新型冠状病毒患者相同路径”的查询，以提高“接触史”问诊效率。

　　1月28日，在团队的努力下，“新型冠状病毒自我决策支持系统”项目的设计方案初稿完成。医院信息中心、门诊部和1型糖尿病智能管理和大数据中心技术部门迅速着手根据初稿设计“新型冠状病毒自我决策支持系统”。在综合了长期从事传染病流行病学一线调查的专家意见后，研发者又对项目方案进行了修改，加强了对中度可疑患者的跟踪随访功能的设计。

　　1月30日，支持系统的网络应用初步呈现，经过1月31日一天的调试，“新型冠状病毒自我决策支持系统”正式上线。该系统当天晚上6点41分上线，24小时线上浏览量已超50万人次，自测人员已超16万人次。

　　对于系统检测到的高危人士，可以直接进入到中国科大附一院（安徽省立医院）互联网医院发热门诊进行咨询。该支持系统还会协助疾控中心提高鉴别和随访疑似患者，为疫情防控贡献一份力量。

　　新型冠状病毒肺炎疫情发生后，中国科学技术大学迅速启动“新型冠状病毒感染应急科技攻关”专项项目征集工作，紧密围绕新型冠状病毒感染的相关重要科学问题，以临床应用为标准，以实战为方向，集中优势力量，依托中国科学院临床研究医院（合肥）开展临床研究，加快研发攻关，大力扶持疫情控制相关的科研项目，该系统成为首批获得资助的项目之一。

　　如何登录“新型冠状病毒自我决策支持系统”进行自我评估。

　　关注“中科大附一院安徽省立医院”微信公众平台，进入互联网医院，点击“冠状病毒感染风险评估”。