人工智能AI技術的突破正快速改變醫療領域的面貌，例如，當醫生打開CT片子，新冠肺炎的感染區域通過AI方式被自動勾畫，全肺的感染情況精確到每一個肺葉、肺段的感染體積以及百分比，醫生據此可以更有效地掌握更多的量化信息。
鮮有人知，AI牽手CT，與一條人大代表建議密切相關。
“核酸檢測的速度和準確性還不夠，可否借助CT影像技術提高病例篩查效率？”2020年1月底，全國人大代表、南京郵電大學原校長楊震收到了抗疫一線醫務人員的求助信息。
當時正是武漢抗疫的關鍵時刻，但在大規?？焖俸Y查疑似和確診病例方面，還有很大的不足。
更讓楊震擔憂的是，除了武漢，春節假期后的各大城市陸續迎來返程客流，疫情防控面臨同樣的壓力。
在當時已經發布的幾版診療方案中，掃描時間短、檢查時間短的CT影像學檢查一直是診斷標準之一。但它也有短板——需要專家閱片才能做出判斷，閱片時間長、消毒時間長。
如何讓CT影像技術“揚長避短”，成為迫在眉睫的事情。
長期從事信息技術研究的楊震和團隊骨干李海波教授等，依托國家工程研究中心平臺和圖像識別的專業基礎，在和一些醫務人員溝通后，立刻組織團隊進行研究試驗。在經過仔細研究和試驗后，他們發現，通過人工智能可以自動識別CT影像肺部特征來確定是否為疑似感染新冠病毒，由機器篩選出的可疑病例再由醫生最終確認，可以幫助影像科醫生大幅度減少讀片時間和工作量，并顯著提高讀片篩查效率和準確度。
2020年2月初，楊震與全國人大常委會相關部門取得聯系，提交了“用人工智能賦能CT使其成為萬人級疑似病人篩選的利器”的建議，并從醫療有效、技術、系統大規模上線、時間等角度論證了可行性。
楊震的建議很快交由工業和信息化部會同國家衛健委、國家藥監局等部門辦理。收到建議后，工業和信息化部即和楊震進行了溝通，并組織專家學者召開座談會，討論這一方案的可行性。隨后，工業和信息化部對楊震的建議進行了認真答復。
“當前，我國新冠肺炎疫情防控工作仍處在關鍵時期，全球疫情有蔓延趨勢，智能CT影像技術有望提供更高效的診斷支撐手段。長期看，以智能CT影像技術為代表的智能醫療影像輔助診斷系統，將在提高醫療診斷效率和可靠性等方面發揮重要作用，可適時考慮將智能醫療影像輔助診斷等新技術納入我國重大疫情防控體制，未雨綢繆做好技術儲備?！惫I和信息化部在回復中說。
截至2020年9月，已有4家企業的肺炎AI產品完成準入測試，肺部CT影像診斷技術產品進入臨床試驗階段。
“在國家發生重大突發公共衛生事件的時候，用自己的專業能力為疫情防控工作出一份力，是我作為全國人大代表應盡的責任和義務。”楊震說。
近年來，楊震代表提交了若干建議，多數都與他從事的專業密切相關。
2020年以來，在政府推動和疫情催化的合力下，工業互聯網協助制造業企業復工復產，在醫療、煤炭等多領域的應用受到多方關注。
作為業內專家，楊震清醒地看到，雖然工業互聯網被稱為互聯網的下半場，但各行各業需求各異，沒有統一標準，沒有統一平臺，成為阻礙工業互聯網發展的重要因素。楊震提交建議，除了要解決標準和技術這類基礎問題，發展工業互聯網還需要建立人才培養、產業聯盟、典型推廣等長效機制。讓楊震欣慰的是，去年工業和信息化部辦公廳關于推動工業互聯網加快發展的通知提到了20條措施，有一些與自己的建議不謀而合。
