发热不仅是2019新型冠状病毒（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2019-nCoV感染的普通感冒患者蜂拥至医院想要得到确诊，详细的问诊程序耗费医生大量时间。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。
作为区域诊疗中心，全国首家智慧医院，也是安徽首批互联网医院，中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）承担着本地区2019-nCoV感染患者诊治和支援武汉的一线临床工作，在其医疗大数据的工作基础上，将现有的2019-nCoV诊治指南和临床一线诊疗经验相结合，研发出一款新型冠状病毒自我决策支持系统。
该系统对基本信息、流行病史、目前症状三个方面的自我评估，从而判断个体是否存在感染风险，是否需要进一步就诊：
对于系统检测到的低度风险人群予以居家护理意见；
对中度疑似人群，予以居家隔离和护理意见；
对于高度疑似人群，可以直接进入到中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）互联网医院发热门诊进行咨询。
每一个风险分级的患者都将获得相应的居家护理和隔离意见。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。本系统可对公众有一定的心理疏导作用，为患者减少交叉感染的机会，为临床一线医生提高高度疑似患者的筛查效率，为疾病控制一线的工作人员提高疫情监测效率。
测试路径
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感谢中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）的专家团队为这项工作所作出的贡献，并同意《国际糖尿病》公众号（idiabetes）对这个测评系统进行转发，希望能够让更多的人看到，对大家防控2019-nCoV有所帮助。
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