深圳2019年9月10日 /美通社/ -- 21世紀的人工智能風潮幾乎席卷了所有行業，精準和快速成為人工智能的重點發展目標，國家相關政策也將人工智能作為重點發展。在醫療領域，尤其是病理與放射讀片、手術機器人等方面，智能診斷功能都已初具雛形，但超聲領域卻存在著諸多限制因素：由于超聲圖像的采集目前還缺乏統一的標準，圖像的采集受到醫生操作制約，不同角度和不同采集位置對于結果存在很大影響，同時超聲影像中不同組織結構差異大，采集中的動態圖像實施結果傳輸對于人工智能圖像的識別與診斷要求更高， 因此目前超聲工作的人工智能發展之路還尚在起步階段。
那么超聲工作能否朝著人工智能方向發展？在日前召開的中華醫學會第十九次全國超聲醫學學術會開立醫療衛星會上，來自南方醫科大學附屬深圳婦幼保健院超聲醫學科主任李勝利教授，通過多年的臨床實踐研究探索，以自己與開立醫療團隊聯合研發的 S-Fetus 產科超聲掃查助手技術為例，為大家帶來了一個肯定的答案：人工智能是超聲工作的新未來。從識別、測量再到診斷將是發展順序，目前超聲工作已經成功邁出了前兩步。
李勝利教授首先回顧了當下超聲工作的大環境：超聲檢查由于其無創性和安全性被廣泛應用于日常檢查，尤其是孕婦的相關檢查，而我國目前醫療資源緊張，我國醫生的接診量遠高于歐美等發達國家，以南方醫科大學附屬深圳婦幼保健院超聲醫學科為例，每天接診量約在1200-1300人次，月接診量高于30000人次，隨著二胎等政策的開放，逐步增大的工作壓力催生了超聲工作利用人工智能提升工作效率的需求。
李勝利教授從自身工作經驗出發進行闡釋。以產前篩查為例，測量胎兒頭圍等基礎檢測往往需要臨床超聲醫生進行定位測量，重復操作對臨床工作增加了很多不必要的壓力，針對這一情況，李勝利聯合開立醫療團隊經過多年研發，成功將超聲與人工智能結合，通過大數據和深度學習，研發出S-Fetus產科超聲掃查助手技術，針對產前篩查，可以自動識別所需要測量部分，并一鍵完成測量，用時僅2秒、準確率達95%以上。
李教授現場做了這樣的一個統計，如果用 S-Fetus 技術進行產篩胎兒測量，一年可以節約250個小時的工作時間，相當于31.25個工作日，同時減少46800次敲擊次數，對于臨床器械的維護和醫生減負而言有著很大意義，同時對于基層醫院和醫生教育提供一定的幫助。
“S-Fetus的識別測量作用對產科超聲智能化的發展來說意義重大。”李勝利教授介紹說，智能超聲的遠期發展需要制定一個行之有效且統一的標準，而S-Fetus的自動識別、測量基于臨床專家標注的基礎上，就能為超聲提供一個可智能化發展使用的標準，為未來超聲智能化診斷發展提供了堅實的保障。隨著超聲影像處理技術的逐漸發展和研究深入，超聲智能診斷已經不在遙遠。
人工智能已經成為全世界研發的重點方向，醫療領域也不例外，繼病理、放射影像診斷取得一定碩果后，超聲工作也在祖國醫生和企業的合作下有了長足的進步。作為超聲工作的未來發展方向之一，超聲智能診斷已經出現了勝利的曙光，醫療整體的人工智能化也不再遙遠。
