当前，新冠肺炎疫情，对人民的生命健康构成重大威胁，作为重灾区的湖北，疫情形势依然十分严峻
短期内患者数量增加、流调人员短缺，密切接触者层层排查超出人力负荷，都给当地疫情工作带来了难题。
近日；由清华大学计算机系史元春教授、喻纯副研究员组织研发的“新冠肺炎密切接触者智能筛查系统”
已验收上线。可望为上述难题提供有效解决方案。
筛查系统根据湖北省随州市曾都区实际情况，当地的65 万居民可通过手机端，主动报告自己近期密切接触的人员。
系统基于曾都区既往和每日更新的确诊病人、疑似病人、发热病人及其密切接触人员的信息进行数据分析，进而关联挖掘出高风险人员。
系统从广大居民端而非仅从患者端入手排查密切接触者，以居民自发填写、及时反馈取代疾控人员和社区干部面对面调查登记、事后反馈，变“要我报告”为“我要报告”，极大削减了疫情防控期间工作人员的工作量；系统还为居民提供实时健康提示功能，使其在第一时间得知密切接触情况变化并及时做好防护；同时，系统还扩大了接触人员排查层级，通过用户之间的关联及时掌握“密切接触者的密切接触者”，为疾控工作扩大防线、跟进措施提供了高效信息支撑。
当地居民使用该系统反馈信息
疫情发生以来，计算机系响应国家号召，不少师生主动投入到应急科研攻关中，为疫情防控贡献科技力量。
2月5号晚，史元春教授与她指导的毕业生、现任曾都区政府区长姜皓交流疫情，了解到曾都区在疫情排查方面遇到的现实困难后，便立即联系青年教师喻纯，当晚成立“曾都加油”开发团队。
团队成员夜以继日、争分夺秒地开发系统，4天时间内完成了需求分析、前端设计和开发、密接判断算法等工作，并且完成了支持万人并发填写的部署方案。该系统同时得到了阿里云和阿里巴巴公益基金会的免费技术支持。
系统于2月10日通过曾都区政府验收，上线以来运行稳定，首批注册2892人，新筛查出与确诊和疑似病例密切接触人员16人，受到居民用户和防疫工作人员的好评。
进入系统
史元春教授团队是国内外著名的人机交互团队，此次提出以众包技术（crowdsourcing）模式，从信息流上改变现有的工作方式，将数据采集由流调人员的有限能力扩大到区域所有人员、达到最大化，由于这种方式密接信息反馈及时准确，也增大了用户的主动性，可有效减轻疫区流调的工作压力。
姜皓表示，该系统是做好疫情严重地区流调和密切接触者筛查工作的有力助手，尤其是对于后续返乡、复工过程中疫情的及时监控和防范，将会带来直接的帮助。
参与该系统攻关的团队成员还包括清华大学研究生陈学铄、范佳悦，浙江大学学生谢敏行，清华计算机系校友、交互未来公司张磊，交互未来公司沈兴，湖北省随州市宋晓东、张立等。
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