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超声科来了位新医生2024更新正
> 厂商新闻《超声科来了位新医生》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-28 10:22
AI大夫好。
文 | 华商韬略 陈斯文
揣着县医院的超声报告单,56岁的老孟来到了沈阳。
上火车下火车,十几个小时地倒腾,最后他站在了中国医科大学附属第一医院(以下简称附院)里。他不知道自己的心脏有什么问题,县里的医生也讲不清楚。
但心血管超声科主任马春燕一眼就看出了问题:报告单不对劲。
【01 落地】
这是一份自相矛盾的报告单。
报告单上,老孟的左心房与左心室的心腔内径,分别是41mm、60mm,心肌普遍运动减低,临床上,这是诊断左心增大、左心室收缩功能减低的可靠影像依据;但让人疑惑的是,他的左心室射血分数为57%,这又是一个收缩功能正常的指标。诊断因此含糊地写了一句:心肌缺血性改变。
超声一线20多年的经历,让马春燕教授一眼看出了矛盾之处。她决定从询问开始,重新了解患者。
病史初步证明了老孟的心脏问题:他常在活动后胸闷,高血压十多年,最高血压是200/130mmHg。
经验让马春燕大致心里有数,老孟应该得上了冠心病,北方中老年男子最高发的那一种,但超声检查的数据才是诊断最终依据,并且最好精准到无懈可击。
把图像采集规范,把数据测量准确,是对超声医生的基本要求,而在实际诊疗中,这并不容易。像马春燕教授这样有良好训练与丰富经验的专家,早已驾轻就熟,但在三甲医院之外,大批基层医生与低年资医生,则在能力上普遍欠缺。
在与基层医院的教学交流中,马春燕曾经不止一次地被问到:“马教授,左室长轴切面数据到底应该怎样,才算规范测量?”
类似这种听起来不够专业的提问,无关于责任感与医德,职业素养才是最终答案。医学院的知识传授,远远没有转化为实践的成果。因此,超声心动图准确率有待提高的表面问题,背后其实是优质医疗资源分布不均的现实。
以马春燕教授的学术造诣,她所做的超声检查完全可以一锤定音,但她还是决定采用一种新方案,以求更加精准,这就是AI。
过去一年,由迈瑞医疗提供的医学影像AI解决方案开始在附院应用。它可以完成标准切面识别、心腔分割、径线测量、血流频谱测量、收缩功能分析等一众项目的全自动化检测。
在过去,这些项目的精准程度,长期取决于它是否由马春燕这样的资深医生操作。经验、训练与手法是其中关键,“经多见广”因此就是超声医生的价值所在。
但AI技术在相当程度上打破了界限,由海量超声心动图像数据库训练得来的AI模型,见识过更广更杂的病例,这些来自于专家的诊断病例,让模型在思考时还原了专家的诊断路径,并且经历了反复的临床验证——比如马春燕教授的研究结论显示,自动化测量结果,与专家手动测值的相关性在0.9以上。
老孟接受了AI影像检测,县医院的报告果然很不准确:他的左室收缩功能并非正常范围内的57%,只有45.4%,早已低于正常值;从图像上看,左室下后壁节段变薄、运动减低、左心增大。
门诊医生据此给出了明确诊断:冠心病,高血压三级,以及心功能不全。
这是老孟的不幸,但也是他的幸运,及时的确诊与治疗,可以在最大程度上避免心力衰竭的突然发作。
AI影像诊断的受益者不止老孟一个。每天,至少有近百名患者来到附院,接受新方案的诊断——这里本来就是全东北最权威的医院之一。受益于AI的也不止患者一端,新技术将整体测量时间缩短了一半,由医师缺口造成的加班加点,也得到了改善。
从“测得准不准”的精度,到“测得快不快”的效率,AI的落地,让整个附院的影像能力提升了一大截,这让马春燕教授有了更多热情。
过去一年,在华中科技大学同济医学院附属协和医院谢明星教授、中国医科大学附属盛京医院任卫东教授、中国医科大学附属第一医院马春燕教授的共同引领下,全国38家三甲医院联合起来开展了一项多中心临床研究,希望在准确性和效率上,进一步明确AI的临床应用价值。
“这是一件有价值的事情,尤其是对基层医院。”她说。
【02 四年】
2024年12月,迈瑞发布了自己的第一个医疗大模型,但它的准备工作,其实是从4年前开始的。
让时间倒退回2021年,在迈瑞内部,诞生了一个着眼于未来的计划,这个计划体现在越来越大的设备装机量中,又绝不仅限于此。它是一系列被挖掘出来的临床需求,是高效、智能医疗之梦的外化,也是设备制造商的商业构想。
它们的共同之处,在于对打通设备通信的热情,在于对实现影像共享、构建医疗数据中枢的追求,在于对场景流程优化的渴望,这些从现实出发的考虑,让医生们不仅出于理性,而且出于热切地加以欢迎。
比如通过瑞影生态的远程超声系统,远在深圳的医生,可以看到3000公里外边远地区医院超声检查的实时动态,并指导当地医生实施会诊。
那些边远医院里,那些低年资的医生,他们超声检查的手法、图像与音视频,都可以传输到大城市三甲医院的远程超声中心,得到专家的在线指导。
借助这种方式,无论是西藏还是黑龙江的患者,无需再经历上千公里的跋涉与排队,就可以获得更高质量的医疗服务。
凭借着倾力四年的设备互联与数据整合,迈瑞得到了一套庞大的成果:瑞影生态,是一个部署在全国31省市区,累计装机超18900套,专业用户超59000人的“设备+IT+AI”的联合体;同样庞大的还有部署在1000家医院的瑞智生态、部署超900家的瑞检生态。
这是一个渐进的进程,海量的医疗数据资源持续汇集,成为了迈瑞AI研发与数智化应用的基础。
这也是一个和时代赛跑的进程,过去两年,“AI+”的浪潮,造就了纷至沓来的医疗大模型,互联网巨头、软件企业、甚至保险公司都投身其中。因此,整个中国医疗器械行业都在注视着迈瑞:本土龙头将要做什么?怎么做?
2024年12月,迈瑞的启元·重症大模型临床落地,这一优先级源于临床急需,它在功能层面上不负众望——在5秒内梳理患者72小时病情历程,提取关键指标,生成数字画像,并深度融合重症思维,像真实世界中的高阶医生一样去思考,精准预测病情趋势,并提供治疗建议,助力医生快速决策。
然而从医院到迈瑞,整根医疗链条上的从业者都知道,这远远不够。
几乎每一个细分医疗场景,都存在着提质提效的需求。于是,在重症大模型发布后的大半年里,尽管迈瑞已有各类AI解决方案在医院中落地运行,但关于更多大模型的发布传闻一直络绎不绝,主要的翘首期盼者是医生与股民,前者希望有更强大的AI形态,后者则将其视为公司发展最关键的拐点。
时间来到了2025年11月,当杭州正在度过最舒适的季节时,这座城市悄然迎来了中国最优秀的一批超声医生——中华医学会第二十五次超声会议,也迎来了迈瑞的又一AI成果——启元·超声大模型。
新事物的诞生,总是会引发一时声量,但决定它是短途冲刺,还是长跑引领者的,只有那些真实而持久的价值。
【03 AI NOW!】
作为一线从业超30年的超声工作者,浙江大学附属妇产科医院超声科主任朱江教授对AI的看法是:
“现在是AI时代,如果你不跟上,一定会被淘汰。”
妇产超声是一个特殊的领域,工作质量的好坏除了职业素养与责任心之外,还取决于一个关键因素:体力。
在过去,孕产妇信息靠的是手动录入,名字、年龄、病历号、末次月经日……一栏栏填下来,再加上核对,要花掉至少五分钟,当这个数字乘以24,就是整整两个小时。
和其他超声检查不同,产科超声要扫查的切面众多,单个患者的检查时间至少需要半小时;而高达30多个的测量值,同样需要打字员逐个填写。人工填写的内容难免会产生错误。
高强度的工作,让医生很容易置身疲劳与手忙脚乱之中,切面漏诊、数据漏填误填,以至于造成医疗纠纷。
一位超声科主任说,他见识过一次离谱的错误:打字员漏点了小数点,胎儿因此拥有了78厘米的股骨长度。
按照诊断流程,所有的报告都有质控环节,但这同样需要人工完成,同样需要时间,也同样会犯错误。
漫长工时的辛苦、高失误率的难度,让许多超声医生视产科超声为畏途;漫长辛苦也同时笼罩着孕产妇与家属,另外,她们也并不了解医生们在超声设备旁经历着什么,实际上,这又是许多医患矛盾的来源。
来自落后工作方式的困扰,并不只体现在产科超声,几乎所有超声科主任,都会为质控环节感到头疼。
打出一张合格的超声图像,超声医师的手法与经验是起点,质控就是那道大闸。但质控者看图的主观性、抽检的质控方式,即便是最严格的专家,也难以实现全覆盖与零差错。
在报告质控环节,每位超声医师的报告都是自由文本,遵循自己的书写习惯,虽然只有寥寥几百字,但以质控者逐字“做阅读理解”的方式,效率很难有量级的提升。
在这过程中,没有任何办法能提升速度,组织效率反而会随着工时的延长而下滑。
真正改变这一切的,是AI的应用。随着迈瑞的启元超声大模型落地于各自领域,带来了巨大的变化可能:那些需要反复填写、核对的患者信息,如今可以从软件将信息一键导入到设备,自动开启检查;多切面的自动抓取,让低年资医生也可以迅速打出准确图像;自动传输测量值的功能,避免了人工填写的错误;以及AI智能质控,不仅实现实时、全流程与全覆盖,还会自动生成格式统一的标准化报告。
当然,还有通过追踪历史数据呈现胎儿完整生长趋势,对异常情况的自动示警,以及从规培阶段就开始辅助培训超声医师的教学功能……
当超声科里迎来一位“AI医生”,曾经的困扰、疲劳、错误越来越少,医患两端的便利、精准与可靠越来越高。在这个基础上,未来的超声科将不再是一个传统的医技科室,而是一个由AI加持,全方位覆盖检测、诊断、治疗,渗透入每个科室与场景的影像宇宙。
这是医工结合的尝试,也是科技之美的体现,最关键的是,对于努力让优质医疗资源更均匀的中国而言,这是一条可行的捷径。
现在,数不清的患者仍然每天在各大三甲医院里穿梭,但改变却正发生在那些愿意尝试新技术的超声专家的工作中,他们开始有更多时间去挑头做一些科研课题、带教项目,甚至是学术交流。在过去,这些都需要拼命挤压自己。
对于这样的专家而言,现在显然是更理想、更应该的状态。
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