◎ 本刊记者 赵怀玺

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。……