大型超声和掌上超声，ai＋超声两种路径
ai与超声的结合正在成为ai影像赛道中的后起之秀。除了帮助更好的诊断外，ai在超声影像中还可以完成自动化图像质量评估、图像标准化处理、图像勾画、自动测量、辅助诊断等功能。
但在我国，大型医院和基层医院两个完全不同的医疗场景，决定了ai应用于超声无法通过一个通用方案解决问题，而是走出了两条完全不同的路线。
一条路线是在传统超声科，ai让大型超声设备更加智能。ai让超声设备不止是一台成像产品，而是成为集数据采集、管理、分析于一体、融入深度学习的智能终端。
以ge health为例，作为超声领域的行业巨头，ge health与西门子共同占据了国内超过50％的超声市场。
2019年，ge在中国市场上市了搭载了csound＋？图像生成器的logiq？ e20，可实现48倍极速缓存及10倍算力突破，为大数据捕获与分析、全息域成像提供了技术保障。在ai辅助智能识别上，数字引擎可通过对图像的感知，实现组织脏器结构甄别、智能病灶分割、智能测量，帮助医生摆脱繁多冗杂的图像优化和测量工作，集中精力专注于临床诊疗。从应用的病种来看，ge的ai辅助智能识别上，覆盖了全身成像，主要应用于在介入、甲状腺乳腺、肌骨、儿科、心脏等临床领域支持临床医师的精准诊断。
而在其他科室，ai超声不止于诊断，ai还可以辅助实时的引导、手术评估。超声在麻醉科、急诊科、icu等多个科室主要是帮助医师做出更加准确的评估，提高对威胁患者生命安全危急症的诊治效率，更有效地进行基本生命功能监测、调控及重要器官的保护与支持。
以麻醉科为例， poc超声在麻醉科的应用，主要集中在超声引导下的血管穿刺、神经阻滞和术中经食管心脏超声（tee）等方面，旨在提高麻醉操作的安全性和器官功能评估的准确性。这不同于用于疾病诊断的超声检查。而ai在其中的作用则是可以实现创伤鉴定、图像配准／融合、系统质量保证、扫查辅助、多普勒噪声抑制等效果。
当然，对于大型设备来说，ai的作用目前还是锦上添花，但是可以预见在未来，ai的作用将越来越重要。
朱瑞星表示：“从硬件上看，例如ge、西门子等厂商，硬件的迭代速度对没有软件快。软件和算法上的突破将有可能成为未来主流。”
对于超声另一大主要厂商飞利浦来说，现在60％的全球研发人员侧重在软件和ai上面，但也并不意味着它要变成一个软件公司。飞利浦的医疗器械设备本身是高度数字化的，也会产生大量的数据。如何互联和整合数据是关键。
而另一条路线则是在基层医疗场景之中。在大型医院之外，国内医疗体系中，国内有近90万家基层医疗机构，医、药、检三个环节中，破解医疗结构性矛盾必不可少的加大投入的环节就是在“检”这个环节。而借助于掌上超声设备的便携性，超声设备赋能基层是一条可行路线。
朱瑞星指出：“把一个基层医生培养成为一个专业的超声科医生是不可能的事情。因为不可能让基层医生能力等同于三甲医院医生，其实基层的赋能是依靠设备承担的，让基层医生拥有简单易用的设备，在短时间内提升诊疗效率和构建分级诊疗体系具备可行性。”
布局基层市场的企业主要是创业公司，作为超声市场中的新变量，它们主要是将ai超声应用于掌上超声设备。借助ai软件赋能，让更多基层医疗机构能够使用超声诊断设备，实现从0到1的突破。它们面对的受众更多是对于超声知之甚少的医生。
以上海深至科技soundwise为例，作为掌上超声企业思多科的生态链企业，深至科技利用ai算法自动从获取的超声图像中选择最佳片段，并且为没有超声经验的人提供智能指导，最后根据图像提供诊断建议。让基于的超声诊断和图像获取变得更加简单，无需经过长周期的培训才能掌握。

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