人工智能醫療成為目前最火熱的話題之一，智能讀片、Google 智能病理診斷、手術機器人等新聞不斷出現，醫療已經正式邁入人工智能時代。

但在超聲領域，卻鮮有成果，超聲依靠其無創性和實時性的優勢廣泛應用于臨床，且中國乃至世界都存在超聲醫生短缺的情況，臨床超聲醫生工作壓力大且水平參差不齊都是一個普遍性問題，人工智能能夠有效提高診療的效率和準確性，可以說是改善目前超聲醫療環境的一大利器，但智能超聲的發展卻并不像其他領域那么快速，這又是為什么呢？近日，開立醫療深入分析AI大時代下智能超聲的發展方向。

目前制約智能超聲發展的最大因素之一就是超聲檢查沒有一個通用且有效的標準，醫生的操作習慣及水平還有患者個人身體情況將直接影響圖像結果，這與放射檢查的標準型完全不同，而且超聲檢查結果通常都實時出具，目前較為火熱的 AI 醫療項目例如讀片人機大戰大多都通過預先儲存好的標準結果進行評判，這一方法放在超聲診斷中仍需其標準制定和其他補充，比如目前以超聲質控為代表的標準制定在快速發展階段。

因此對于超聲未來的智能化而言，長期內在器械操作方面還是完全依靠醫生完成，臨床的邏輯和人文關懷也無法依靠 AI 替代，智能超聲在臨床中的定位仍然是輔助為主，在醫生操作的同時通過 AI 智能識別、測量、診斷，預后評估，自動工作流為超聲臨床醫生的工作起到輔助作用。對于一些基層醫療，則可以與遠程醫療結合，對基層醫生的水平起到提升和再教育作用。

在當前人工智能的快速發展時期，人工智能取代醫生的判斷尚且過早，但使用人工智能輔助的醫生比不使用人工智能輔助的醫生能更便捷、高效、精準的工作。

正如前文所說，對于臨床真正有幫助的智能超聲需要保證圖像結果和診斷結果的即時性和同步性，與其他智能放射科診斷系統的云端處理不同，因此對于超聲產品自身的芯片要求非常高，與其他能夠獨立研發生產AI診斷系統的器械領域不同，從目前的市場狀況看智能超聲的研發與制造重任只能由超聲廠家來完成。

由于超聲診斷部位繁多，且大多為動態圖像，在保證成像的清晰性和穩定性的基礎上，想要讓機器通過深度學習還需要大數據的支持，由臨床專家進行標注后不斷設計改進算法并有效結合芯片才能有效提高智能診斷的準確率。因此智能超聲的研發需要真正有研發實力且布局AI的超聲企業來完成，企業同時還要取得臨床醫生的支持，這對于致力于智能超聲研發的企業來說，是一個很大的挑戰。

識別、測量再到診斷，國產智能超聲走到哪一步了？在人工智能發展如火如荼的今天，很多國產超聲企業的佼佼者早已布局智能領域，通過不斷的研發進取已經取得了一定的成績。

以開立醫療自主研發的智能超聲平臺 Wis+為例，在超聲產品支持的基礎上，配備了 S-Fetus，S-Measure，掃查助手功能，能夠智能幫助臨床醫生完成產前篩查中相關數據測量，1鍵2秒內完成傳統需要11鍵20秒的臨床操作，一年內可為臨床醫生節省250小時和46.8萬次擊鍵，且準確率可達95%以上。

智能超聲的優勢已經在臨床實踐中得到了充分證實，相關智能診斷、質控、自動圖像處理、預后評估也在研發拓展中?？梢灶A見的是，在不久的將來，國產智能超聲的功能將逐步完善，隨著分級診療的推進，在物聯網及5G 的輔助加持下，我國醫療工作將開啟一個新的智能篇章。