本报讯 2月18日，记者从西安电子科技大学了解到，为防控疫情，该校科教人员发挥学科优势，研发出基于深度学习的新冠肺炎早期检测筛查系统、疫情高风险区域防控测温与身份识别预警及疫情数据分析系统，建立基于强关联规则的疫情发展分析与预测模型，用科技的力量助力战“疫”胜利。
经门诊测试，早期检测筛查模型可减少医护人员近80%的工作量，新冠肺炎患者的检测召回率超过95%。目前，模型正在进行最后的调试工作，将尽快投入一线。测温与身份识别系统已用于西安北客站等公共防疫关口，对流动人员进行体温检测和身份识别。疫情发展分析与预测模型对湖北地区前23天的预测相对误差为1.6%和8.6%，对全国其他地区的预测相对误差为1.2%和8.4%。据了解，其咨询报告将作为疫情发展趋势分析的决策参考。（张行勇）
《中国科学报》 (2020-02-20 第3版 信息技术)
