超聲科來了位新醫生

AI大夫好。

文 | 華商韜略 陳斯文

揣著縣醫院的超聲報告單，56歲的老孟來到了沈陽。

上火車下火車，十幾個小時地倒騰，最后他站在了中國醫科大學附屬第一醫院（以下簡稱附院）里。他不知道自己的心臟有什么問題，縣里的醫生也講不清楚。

但心血管超聲科主任馬春燕一眼就看出了問題：報告單不對勁。

【01 落地】

這是一份自相矛盾的報告單。

報告單上，老孟的左心房與左心室的心腔內徑，分別是41mm、60mm，心肌普遍運動減低，臨床上，這是診斷左心增大、左心室收縮功能減低的可靠影像依據；但讓人疑惑的是，他的左心室射血分數為57%，這又是一個收縮功能正常的指標。診斷因此含糊地寫了一句：心肌缺血性改變。

超聲一線20多年的經歷，讓馬春燕教授一眼看出了矛盾之處。她決定從詢問開始，重新了解患者。

病史初步證明了老孟的心臟問題：他常在活動后胸悶，高血壓十多年，最高血壓是200/130mmHg。

經驗讓馬春燕大致心里有數，老孟應該得上了冠心病，北方中老年男子最高發的那一種，但超聲檢查的數據才是診斷最終依據，并且最好精準到無懈可擊。

把圖像采集規范，把數據測量準確，是對超聲醫生的基本要求，而在實際診療中，這并不容易。像馬春燕教授這樣有良好訓練與豐富經驗的專家，早已駕輕就熟，但在三甲醫院之外，大批基層醫生與低年資醫生，則在能力上普遍欠缺。

在與基層醫院的教學交流中，馬春燕曾經不止一次地被問到：“馬教授，左室長軸切面數據到底應該怎樣，才算規范測量？”

類似這種聽起來不夠專業的提問，無關于責任感與醫德，職業素養才是最終答案。醫學院的知識傳授，遠遠沒有轉化為實踐的成果。因此，超聲心動圖準確率有待提高的表面問題，背后其實是優質醫療資源分布不均的現實。

以馬春燕教授的學術造詣，她所做的超聲檢查完全可以一錘定音，但她還是決定采用一種新方案，以求更加精準，這就是AI。

過去一年，由邁瑞醫療提供的醫學影像AI解決方案開始在附院應用。它可以完成標準切面識別、心腔分割、徑線測量、血流頻譜測量、收縮功能分析等一眾項目的全自動化檢測。

在過去，這些項目的精準程度，長期取決于它是否由馬春燕這樣的資深醫生操作。經驗、訓練與手法是其中關鍵，“經多見廣”因此就是超聲醫生的價值所在。

但AI技術在相當程度上打破了界限，由海量超聲心動圖像數據庫訓練得來的AI模型，見識過更廣更雜的病例，這些來自于專家的診斷病例，讓模型在思考時還原了專家的診斷路徑，并且經歷了反復的臨床驗證——比如馬春燕教授的研究結論顯示，自動化測量結果，與專家手動測值的相關性在0.9以上。

老孟接受了AI影像檢測，縣醫院的報告果然很不準確：他的左室收縮功能并非正常范圍內的57%，只有45.4%，早已低于正常值；從圖像上看，左室下后壁節段變薄、運動減低、左心增大。

門診醫生據此給出了明確診斷：冠心病，高血壓三級，以及心功能不全。

這是老孟的不幸，但也是他的幸運，及時的確診與治療，可以在最大程度上避免心力衰竭的突然發作。

AI影像診斷的受益者不止老孟一個。每天，至少有近百名患者來到附院，接受新方案的診斷——這里本來就是全東北最權威的醫院之一。受益于AI的也不止患者一端，新技術將整體測量時間縮短了一半，由醫師缺口造成的加班加點，也得到了改善。

從“測得準不準”的精度，到“測得快不快”的效率，AI的落地，讓整個附院的影像能力提升了一大截，這讓馬春燕教授有了更多熱情。

過去一年，在華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院謝明星教授、中國醫科大學附屬盛京醫院任衛東教授、中國醫科大學附屬第一醫院馬春燕教授的共同引領下，全國38家三甲醫院聯合起來開展了一項多中心臨床研究，希望在準確性和效率上，進一步明確AI的臨床應用價值。

“這是一件有價值的事情，尤其是對基層醫院。”她說。

【02 四年】

2024年12月，邁瑞發布了自己的第一個醫療大模型，但它的準備工作，其實是從4年前開始的。

讓時間倒退回2021年，在邁瑞內部，誕生了一個著眼于未來的計劃，這個計劃體現在越來越大的設備裝機量中，又絕不僅限于此。它是一系列被挖掘出來的臨床需求，是高效、智能醫療之夢的外化，也是設備制造商的商業構想。

它們的共同之處，在于對打通設備通信的熱情，在于對實現影像共享、構建醫療數據中樞的追求，在于對場景流程優化的渴望，這些從現實出發的考慮，讓醫生們不僅出于理性，而且出于熱切地加以歡迎。

比如通過瑞影生態的遠程超聲系統，遠在深圳的醫生，可以看到3000公里外邊遠地區醫院超聲檢查的實時動態，并指導當地醫生實施會診。

那些邊遠醫院里，那些低年資的醫生，他們超聲檢查的手法、圖像與音視頻，都可以傳輸到大城市三甲醫院的遠程超聲中心，得到專家的在線指導。

借助這種方式，無論是西藏還是黑龍江的患者，無需再經歷上千公里的跋涉與排隊，就可以獲得更高質量的醫療服務。

憑借著傾力四年的設備互聯與數據整合，邁瑞得到了一套龐大的成果：瑞影生態，是一個部署在全國31省市區，累計裝機超18900套，專業用戶超59000人的“設備+IT+AI”的聯合體；同樣龐大的還有部署在1000家醫院的瑞智生態、部署超900家的瑞檢生態。

這是一個漸進的進程，海量的醫療數據資源持續匯集，成為了邁瑞AI研發與數智化應用的基礎。

這也是一個和時代賽跑的進程，過去兩年，“AI+”的浪潮，造就了紛至沓來的醫療大模型，互聯網巨頭、軟件企業、甚至保險公司都投身其中。因此，整個中國醫療器械行業都在注視著邁瑞：本土龍頭將要做什么？怎么做？

2024年12月，邁瑞的啟元·重癥大模型臨床落地，這一優先級源于臨床急需，它在功能層面上不負眾望——在5秒內梳理患者72小時病情歷程，提取關鍵指標，生成數字畫像，并深度融合重癥思維，像真實世界中的高階醫生一樣去思考，精準預測病情趨勢，并提供治療建議，助力醫生快速決策。

然而從醫院到邁瑞，整根醫療鏈條上的從業者都知道，這遠遠不夠。

幾乎每一個細分醫療場景，都存在著提質提效的需求。于是，在重癥大模型發布后的大半年里，盡管邁瑞已有各類AI解決方案在醫院中落地運行，但關于更多大模型的發布傳聞一直絡繹不絕，主要的翹首期盼者是醫生與股民，前者希望有更強大的AI形態，后者則將其視為公司發展最關鍵的拐點。

時間來到了2025年11月，當杭州正在度過最舒適的季節時，這座城市悄然迎來了中國最優秀的一批超聲醫生——中華醫學會第二十五次超聲會議，也迎來了邁瑞的又一AI成果——啟元·超聲大模型。

新事物的誕生，總是會引發一時聲量，但決定它是短途沖刺，還是長跑引領者的，只有那些真實而持久的價值。

【03 AI NOW！】

作為一線從業超30年的超聲工作者，浙江大學附屬婦產科醫院超聲科主任朱江教授對AI的看法是：

“現在是AI時代，如果你不跟上，一定會被淘汰。”

婦產超聲是一個特殊的領域，工作質量的好壞除了職業素養與責任心之外，還取決于一個關鍵因素：體力。

在過去，孕產婦信息靠的是手動錄入，名字、年齡、病歷號、末次月經日……一欄欄填下來，再加上核對，要花掉至少五分鐘，當這個數字乘以24，就是整整兩個小時。

和其他超聲檢查不同，產科超聲要掃查的切面眾多，單個患者的檢查時間至少需要半小時；而高達30多個的測量值，同樣需要打字員逐個填寫。人工填寫的內容難免會產生錯誤。

高強度的工作，讓醫生很容易置身疲勞與手忙腳亂之中，切面漏診、數據漏填誤填，以至于造成醫療糾紛。

一位超聲科主任說，他見識過一次離譜的錯誤：打字員漏點了小數點，胎兒因此擁有了78厘米的股骨長度。

按照診斷流程，所有的報告都有質控環節，但這同樣需要人工完成，同樣需要時間，也同樣會犯錯誤。

漫長工時的辛苦、高失誤率的難度，讓許多超聲醫生視產科超聲為畏途；漫長辛苦也同時籠罩著孕產婦與家屬，另外，她們也并不了解醫生們在超聲設備旁經歷著什么，實際上，這又是許多醫患矛盾的來源。

來自落后工作方式的困擾，并不只體現在產科超聲，幾乎所有超聲科主任，都會為質控環節感到頭疼。

打出一張合格的超聲圖像，超聲醫師的手法與經驗是起點，質控就是那道大閘。但質控者看圖的主觀性、抽檢的質控方式，即便是最嚴格的專家，也難以實現全覆蓋與零差錯。

在報告質控環節，每位超聲醫師的報告都是自由文本，遵循自己的書寫習慣，雖然只有寥寥幾百字，但以質控者逐字“做閱讀理解”的方式，效率很難有量級的提升。

在這過程中，沒有任何辦法能提升速度，組織效率反而會隨著工時的延長而下滑。

真正改變這一切的，是AI的應用。隨著邁瑞的啟元超聲大模型落地于各自領域，帶來了巨大的變化可能：那些需要反復填寫、核對的患者信息，如今可以從軟件將信息一鍵導入到設備，自動開啟檢查；多切面的自動抓取，讓低年資醫生也可以迅速打出準確圖像；自動傳輸測量值的功能，避免了人工填寫的錯誤；以及AI智能質控，不僅實現實時、全流程與全覆蓋，還會自動生成格式統一的標準化報告。

當然，還有通過追蹤歷史數據呈現胎兒完整生長趨勢，對異常情況的自動示警，以及從規培階段就開始輔助培訓超聲醫師的教學功能……

當超聲科里迎來一位“AI醫生”，曾經的困擾、疲勞、錯誤越來越少，醫患兩端的便利、精準與可靠越來越高。在這個基礎上，未來的超聲科將不再是一個傳統的醫技科室，而是一個由AI加持，全方位覆蓋檢測、診斷、治療，滲透入每個科室與場景的影像宇宙。

這是醫工結合的嘗試，也是科技之美的體現，最關鍵的是，對于努力讓優質醫療資源更均勻的中國而言，這是一條可行的捷徑。

現在，數不清的患者仍然每天在各大三甲醫院里穿梭，但改變卻正發生在那些愿意嘗試新技術的超聲專家的工作中，他們開始有更多時間去挑頭做一些科研課題、帶教項目，甚至是學術交流。在過去，這些都需要拼命擠壓自己。

對于這樣的專家而言，現在顯然是更理想、更應該的狀態。

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