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人工智能AI技术的突破正快速改变医疗领域的面貌，例如，当医生打开CT片子，新冠肺炎的感染区域通过AI方式被自动勾画，全肺的感染情况精确到每一个肺叶、肺段的感染体积以及百分比，医生据此可以更有效地掌握更多的量化信息。
鲜有人知，AI牵手CT，与一条人大代表建议密切相关。
“核酸检测的速度和准确性还不够，可否借助CT影像技术提高病例筛查效率？”2020年1月底，全国人大代表、南京邮电大学原校长杨震收到了抗疫一线医务人员的求助信息。
当时正是武汉抗疫的关键时刻，但在大规模快速筛查疑似和确诊病例方面，还有很大的不足。
更让杨震担忧的是，除了武汉，春节假期后的各大城市陆续迎来返程客流，疫情防控面临同样的压力。
在当时已经发布的几版诊疗方案中，扫描时间短、检查时间短的CT影像学检查一直是诊断标准之一。但它也有短板——需要专家阅片才能做出判断，阅片时间长、消毒时间长。
如何让CT影像技术“扬长避短”，成为迫在眉睫的事情。
长期从事信息技术研究的杨震和团队骨干李海波教授等，依托国家工程研究中心平台和图像识别的专业基础，在和一些医务人员沟通后，立刻组织团队进行研究试验。在经过仔细研究和试验后，他们发现，通过人工智能可以自动识别CT影像肺部特征来确定是否为疑似感染新冠病毒，由机器筛选出的可疑病例再由医生最终确认，可以帮助影像科医生大幅度减少读片时间和工作量，并显著提高读片筛查效率和准确度。
2020年2月初，杨震与全国人大常委会相关部门取得联系，提交了“用人工智能赋能CT使其成为万人级疑似病人筛选的利器”的建议，并从医疗有效、技术、系统大规模上线、时间等角度论证了可行性。
杨震的建议很快交由工业和信息化部会同国家卫健委、国家药监局等部门办理。收到建议后，工业和信息化部即和杨震进行了沟通，并组织专家学者召开座谈会，讨论这一方案的可行性。随后，工业和信息化部对杨震的建议进行了认真答复。
“当前，我国新冠肺炎疫情防控工作仍处在关键时期，全球疫情有蔓延趋势，智能CT影像技术有望提供更高效的诊断支撑手段。长期看，以智能CT影像技术为代表的智能医疗影像辅助诊断系统，将在提高医疗诊断效率和可靠性等方面发挥重要作用，可适时考虑将智能医疗影像辅助诊断等新技术纳入我国重大疫情防控体制，未雨绸缪做好技术储备。”工业和信息化部在回复中说。
截至2020年9月，已有4家企业的肺炎AI产品完成准入测试，肺部CT影像诊断技术产品进入临床试验阶段。
“在国家发生重大突发公共卫生事件的时候，用自己的专业能力为疫情防控工作出一份力，是我作为全国人大代表应尽的责任和义务。”杨震说。
近年来，杨震代表提交了若干建议，多数都与他从事的专业密切相关。
2020年以来，在政府推动和疫情催化的合力下，工业互联网协助制造业企业复工复产，在医疗、煤炭等多领域的应用受到多方关注。
作为业内专家，杨震清醒地看到，虽然工业互联网被称为互联网的下半场，但各行各业需求各异，没有统一标准，没有统一平台，成为阻碍工业互联网发展的重要因素。杨震提交建议，除了要解决标准和技术这类基础问题，发展工业互联网还需要建立人才培养、产业联盟、典型推广等长效机制。让杨震欣慰的是，去年工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知提到了20条措施，有一些与自己的建议不谋而合。
