从年前开始，程京就很久没有好好休息了。记者对他的团队电话采访当天，他与团队成员在实验室持续奋战到深夜。“稍微眯了两三个小时”，第二天一早又赶去开会。助手告诉记者，已经很长时间了，一碗泡面一包榨菜就是他的晚餐，行李箱一直带在身边，准备随时奔赴前线。

“9：30—4：00，2020年第一次上班上那么久。不怕，我们是在创造历史！”一位博奥生物工作人员的朋友圈里，也透露出满满的干劲。照片上，凌晨的博奥大楼灯火通明，她打出了三个调皮的笑脸，“成就感远远大于饥饿感”。

披挂上战场的，还有65岁的西安交通大学附属第一医院医学影像科教授郭佑民。

CT，是这次阻击战中“识别”敌人的另一“利器”。按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，让患者及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。

但这相当考量“眼力”：影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查效率。

如何能让更多医生了解新冠肺炎的CT表现特征、对新冠肺炎作出更为准确的诊断？疫情暴发以来，郭佑民一直在思考：“我觉得自己有责任、有义务，让全国同行了解这个病的影像学表现特点，以便于在影像学上给出明确的诊断结论，协助临床加快诊疗过程。”

白天会诊，晚上科研，一直工作到凌晨两三点，郭佑民带领团队攻坚克难。短短半个多月，一套新冠肺炎肺部感染智能辅助诊断系统上线了。

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