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『钛媒体APP』面对20亿人次的诊断量，AI超声这条晚熟赛道将如何爆发？( 二 )


另一项研究包括培训八名不是超声检查专家的注册护士使用Caption Guidance软件 ， 并要求他们找出超声心动图图像 ， 然后由五位心脏病专家评估所采集图像的质量 。 结果表明 ， Caption Guidance软件能够使注册护士也能获得具有诊断意义的超声心动图图像和视频 。
对于超声来说 ， AI让超声的使用变得更加简单 ， 可及性更高 。 对于AI来说 ， 超声则是一个施展AI能力的好场景 。
软银中国投资总监朱瑞星告诉动脉网 ， 因为AI产品的特殊性 ， 具有规模效益的领域更容易产生AI的价值洼地 。 超声比起CT和核磁来说 ， 每年的应用人次更多 ， 同时也有一定的收费标准 。 因此AI辅助诊断在超声领域将有较大的商业化前景 。
大型超声和掌上超声 ， AI+超声两种路径
AI与超声的结合正在成为AI影像赛道中的后起之秀 。 除了帮助更好的诊断外 ， AI在超声影像中还可以完成自动化图像质量评估、图像标准化处理、图像勾画、自动测量、辅助诊断等功能 。
但在我国 ， 大型医院和基层医院两个完全不同的医疗场景 ， 决定了AI应用于超声无法通过一个通用方案解决问题 ， 而是走出了两条完全不同的路线 。
一条路线是在传统超声科 ， AI让大型超声设备更加智能 。 AI让超声设备不止是一台成像产品 ， 而是成为集数据采集、管理、分析于一体、融入深度学习的智能终端 。
以GE Health为例 ， 作为超声领域的行业巨头 ， GE health与西门子共同占据了国内超过50%的超声市场 。
2019年 ， GE在中国市场上市了搭载了cSound+图像生成器的LOGIQ E20 ， 可实现48倍极速缓存及10倍算力突破 ， 为大数据捕获与分析、全息域成像提供了技术保障 。 在AI辅助智能识别上 ， 数字引擎可通过对图像的感知 ， 实现组织脏器结构甄别、智能病灶分割、智能测量 ， 帮助医生摆脱繁多冗杂的图像优化和测量工作 ， 集中精力专注于临床诊疗 。 从应用的病种来看 ， GE的AI辅助智能识别上 ， 覆盖了全身成像 ， 主要应用于在介入、甲状腺乳腺、肌骨、儿科、心脏等临床领域支持临床医师的精准诊断 。
而在其他科室 ， AI超声不止于诊断 ， AI还可以辅助实时的引导、手术评估 。 超声在麻醉科、急诊科、ICU等多个科室主要是帮助医师做出更加准确的评估 ， 提高对威胁患者生命安全危急症的诊治效率 ， 更有效地进行基本生命功能监测、调控及重要器官的保护与支持 。
【『钛媒体APP』面对20亿人次的诊断量，AI超声这条晚熟赛道将如何爆发？】以麻醉科为例 ，POC超声在麻醉科的应用 ， 主要集中在超声引导下的血管穿刺、神经阻滞和术中经食管心脏超声（TEE）等方面 ， 旨在提高麻醉操作的安全性和器官功能评估的准确性 。 这不同于用于疾病诊断的超声检查 。 而AI在其中的作用则是可以实现创伤鉴定、图像配准/融合、系统质量保证、扫查辅助、多普勒噪声抑制等效果 。
当然 ， 对于大型设备来说 ， AI的作用目前还是锦上添花 ， 但是可以预见在未来 ， AI的作用将越来越重要 。
朱瑞星表示：“从硬件上看 ， 例如GE、西门子等厂商 ， 硬件的迭代速度对没有软件快 。 软件和算法上的突破将有可能成为未来主流 。 ”
对于超声另一大主要厂商飞利浦来说 ， 现在60%的全球研发人员侧重在软件和AI上面 ， 但也并不意味着它要变成一个软件公司 。 飞利浦的医疗器械设备本身是高度数字化的 ， 也会产生大量的数据 。 如何互联和整合数据是关键 。
而另一条路线则是在基层医疗场景之中 。 在大型医院之外 ， 国内医疗体系中 ， 国内有近90万家基层医疗机构 ， 医、药、检三个环节中 ， 破解医疗结构性矛盾必不可少的加大投入的环节就是在“检”这个环节 。 而借助于掌上超声设备的便携性 ， 超声设备赋能基层是一条可行路线 。
朱瑞星指出：“把一个基层医生培养成为一个专业的超声科医生是不可能的事情 。 因为不可能让基层医生能力等同于三甲医院医生 ， 其实基层的赋能是依靠设备承担的 ， 让基层医生拥有简单易用的设备 ， 在短时间内提升诊疗效率和构建分级诊疗体系具备可行性 。 ”


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