超声医生缺口15万为何人工智能难以替代人工

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医学图像分析繁重而繁琐，消耗医生的精力最近几年来，人工智能正在应用于医学影像行业，帮助解放医生的双手，但在超声领域的应用却不尽如人意目前，在获得国家美国食品药品监督管理局医疗器械三类注册证书的AI医学影像产品中，仍然没有超声相关的产品，而获批的产品主要集中在X射线和CT领域

超声在医学影像诊断中应用最为广泛在国内AI医疗的发展中，医学影像已经成为最热门的应用方向，但为什么到了超声这样的细分领域却进展缓慢

最近几天，科技部等六部门发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用推动经济高质量发展的指导意见》，提出要着力解决人工智能重大应用和产业化问题，全面提升人工智能发展质量和水平其中，医疗领域要积极探索医学影像智能诊断，临床诊疗决策支持，医疗机器人，互联网医院，智能医疗设备管理，智能医院，智能公共卫生服务等场景

人工智能超声发展的难点

目前临床上广泛使用的医学影像设备有X线，CT，磁共振，超声等，其中超声以其安全，无创，实时，经济，便携等优点在临床上得到广泛应用医用超声影像设备也是医院，影像中心等医疗机构常见的临床诊断仪器其应用领域已从早期的腹部和产科诊断扩展到心血管，神经，肌肉骨骼等领域的临床诊断，并逐渐渗透到超声引导介入等非诊断领域

中国有20多万超声医生相应的，超声检查量达到每年20亿次左右，远远超过每年2亿次的CT检查量市场上对超声检查的需求很大，但预约检查并不容易原因是超声科医生缺乏资源，培养一名合格的超声科医生往往需要3到5年在产前胎儿筛查领域，甚至可能需要5到8年超声检查主要靠人工操作，依赖医生的经验，对医生的技术要求很高

2020年2月，FDA批准了Capture Health开发的人工智能超声成像辅助系统，为超声成像的应用带来了突破最近几年来，国内一些企业也在布局AI超声领域，尝试用AI辅助超声诊断但截至目前，相比其他AI医学影像赛道，AI超声赛道的竞争远没有想象中激烈

在AI影像行业的发展中，AI超声起步晚，发展慢，商业化难度大制约AI超声发展的痛点是与临床需求不匹配，其中之一就是难以实现实时诊断功能中山大学附属第一医院妇产科超声科教授，主任医师谢宏宁告诉第一财经记者，CT，NMR，X线等放射学影像的采集和诊断是分开的，采集可以由技术人员完成，阅片可以由放射科医生完成，放射科医生可以通过判断静态影像做出诊断而超声诊断的难点在于同时完成图像采集和读取，需要超声检查者的手，眼，脑同时配合，采集不同切面的动态图像，进行实时诊断要想辅助超声医生实时诊断，开发AI超声是非常困难的

比如在乳腺癌筛查领域，大部分AI超声产品都需要医生先扫描找到肿块图像，抓取成静态图像，然后AI系统再判断是良性还是恶性在这种模式下，如果医生看不到这个肿块，就会有漏诊的风险中国超声医学工程学会副会长，广东省超声医学工程学会会长，教授厉安华告诉第一财经记者

对于超声医生来说，如果还是要抓取静态图像，交给AI系统进行判断，不仅提高了工作效率，还增加了工作量，超声诊断本身就够繁琐的了。

目前AI超声除了缺乏实时诊断能力外，在三维结构识别能力上也有短板超声医生在扫描图像的过程中，需要建立立体思维能力，需要在大脑中建立立体结构来做出判断但是，目前大多数AI超声系统还没有实现立体结构识别能力谢宏宁说

在厉安华看来，人工智能超声和临床应用之间存在很大的脱节一方面与复合型人才稀缺有关开发AI超声产品的工程师主要是工程师，没有临床实践经验，不能很好的了解真实的临床需求另一方面是受算法框架的限制算法框架与AI分析产品的准确性和实时性密切相关目前国内几乎所有的AI公司都使用开源算法，每个公司算法的效率还是取决于重新编译开源算法的质量可是，重新编译本身就是一个巨大的挑战

如何破局

虽然AI超声的发展还存在一些困难，但不代表临床没有需求。

我们面临着医学，教学，科研这‘三座大山’除了医学影像诊断，我们还有教学和科研的任务我们希望人工智能能够提高工作效率谢宏宁说

厉安华说，不同的超声医生有不同的扫描方法，采集的图像质量会参差不齐一个优秀的AI产品可以帮助医生进行辅助诊断，也可以帮助超声图像的质量控制，建立图像采集的统一标准具体到医院，AI超声有两个应用场景第一，在医院质量控制上，AI辅助可以起到监督的作用以产前超声为例，按照国家标准，孕中期b超筛查要预留30多个标准切面，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问题，帮助高素质医生培养年轻医生

目前大医院的‘虹吸效应’依然存在，很多乡镇培养的超声医生很容易被调到上级医院，乡镇很难留住人才如何通过AI医疗解决基层人才的缺口也很重要厉安华说

目前仍有企业试图在AI超声领域破局。

例如，在刚刚过去的7月，在广东省医学会第六届产前诊断学术会议上，广州爱云集信息科技有限公司联合中山大学第一附属医院，华南理工大学计算机学院等多家国内三甲医疗机构，历时五年共同研发的超声波AI智能系统爱云之声正式亮相该系统在实现实时同步分析结果方面取得了突破

这就像给超声医生准备导航助手一样全程可以通过声音，文字，图像等提醒超声医生注意检查过程的规范性和异常情况关于这款产品的定位，希望可以帮助资深医生减少一些重复性的工作，腾出时间进行创造性和决策性的工作对于年轻医生群体，也希望能在质控培训中发挥作用，帮助他们减少漏诊和误诊的概率广州爱云集创始人兼CEO王楠告诉第一财经记者

王楠还表示，AI超声在开发过程中要实现实时同步分析的功能，确实很难目前能开发算法的人才主要集中在海外，这些算法多用于自然图像的识别如果要将它们应用到超声领域，必须在底层算法上做大量的编译和优化工作，使其适应应用场景的属性而且编译完成后还需要大量的测试，最后形成自己的算法，这需要大量的时间，精力和资源

该产品目前获批的医疗器械注册证属于第二类，可以在医院销售但要实现更难的功能，还是需要第三类注册证书据第一财经记者了解，今年8月，爱云智胜产品还在豫皖三甲医院完成了国家美国食品药品监督管理局三类医疗器械临床试验的首次团体入列

厉安华表示，目前要实现超声波AI的商业化，还需要解决两大问题:如何提高产品成熟度，谁来买单。

我们还在探索开发不同定位的服务和产品，以适应不同的应用场景和需求王楠告诉第一财经记者

纵观目前AI医学影像行业的发展，虽然仍处于价值实践期，但前景仍被市场看好。

投宝研究院近期发布的报告显示，AI医学影像主要应用于医疗健康市场和大健康市场根据这两个主要场景，预测中国AI医学影像市场规模将从2021年的8.2亿元增长到2025年的1376亿元，2021—2025年复合增长率为102.4%

广东省人工智能行业协会常务副会长兼秘书长张颖表示，在国家政策和市场需求的共同推动下，在图像识别辅助诊断的大众化轨道上，有望涌现出更多优秀的企业和产品。