超声影像|超声医生缺口15万，为何人工智能难以替代人工( 二 ) AI|超声诊断|人工智能|医学影像

对于超声医生而言，如果还要靠他们来抓取静态图，再交给AI系统判断，不仅不能提高工作效率，反而会增加工作负担，而本身超声诊断工作就已足够繁琐。
目前的AI超声除了缺乏实时诊断能力外，立体结构识别能力也存在短板。超声医生在扫描图像过程中，是需要建立立体思维能力的，需要在脑中建立立体结构来进行判断，但目前多数的AI超声系统尚未实现立体结构识别能力。谢红宁说。
在李安华看来，之所以AI超声与临床应用存在着很大的脱节，一方面跟复合型人才稀缺有关，开发AI超声产品的主要以工程师为主，并不具备临床实践经验，无法很好地领悟到临床的真正需求；另外一方面也受算法框架的限制。算法框架与AI分析产品的准确度和实时性是强相关的，而现在国内几乎所有的AI公司使用的都是开源算法，各家公司的算法效能仍要取决于对开源算法重新编译的质量如何，而重新编译工作，本身挑战就很大。
如何破局
虽然AI超声的发展仍存在一些困局，但并不意味着临床上就没有需求。
我们面临医、教、研三座大山，日常除了承担医学影像诊断工作外，还有教学、科研的任务，我们很希望AI可以赋能，来提升工作效率。谢红宁说。
李安华表示，不同超声医生的扫查手法有所不同，采集图像的质量也会参差不齐，而一款优秀的AI产品，除了要能够帮助医生进行辅助诊断外，还可以助力超声图像的质控，建立图像采集统一标准。具体到医院端， AI超声有两大应用场景，一是在医院质量控制上， AI辅助可以起到监督作用，以产前超声为例，按照国家标准，中孕期B超筛查要留取30多个标准切面，而AI超声可以判断这些切面是否标准；二是可以解决基层优质资源短缺的难题，帮助高资历医生培养年轻医生。
当下大医院的虹吸效应依旧存在，许多乡镇培养出来的超声医生很容易被上一级医院调走，导致乡镇很难留住人才，如何通过AI医疗来解决基层人才的缺口也显得至关重要。李安华说。
目前仍有企业尝试在AI超声领域进行破局。
如刚刚过去的7月，在广东省医学会第六次产前诊断学学术会议上，广州爱孕记信息科技有限公司联合包括中山大学附属第一医院在内的全国多家三甲医疗机构以及华南理工大学计算机学院，耗时5年共同研发的超声AI智能化系统爱孕智声正式对外亮相。在实现实时同步分析结果方面，该系统已有所突破。
就好像给超声医生准备了一个导航助理，全程可以通过声音、文字、图像等方式提醒超声医生关注检查流程规范化以及异常情况。关于这款产品的定位，在面向高年资医生群体方面，希望可以帮助他们减少一些重复性劳动，释放出时间来去做创造性和决策性工作；面向年轻医生群体方面，也希望可以起到质控培养作用，帮助他们减少漏诊、误诊概率。广州爱孕记创始人兼CEO、博士汪南对第一财经采访人员表示。
汪南也表示， AI超声要实现实时同步分析的功能，在开发过程中确实困难重重。目前能开发出算法的人才主要集中在海外，而这些算法更多是用于自然图像的识别，如果要应用到超声领域，必须对底层的算法做大量的编译优化工作，让其适应应用场景属性，并且编译完成后也需要进行大量测试，最后形成自己的算法，这需要投入大量的时间、精力、资源等。
上述这款产品目前获批的医疗器械注册证属于第二类，可以在医院进行销售，但要实现更高难度的功能，仍需要获得第三类注册证。据第一财经采访人员了解，今年8月份，爱孕智声产品在河南和安徽的三甲医院也完成了国家药监局第三类医疗器械临床试验的首例入组。