摘要：在医学影像的舞台上，超声检查一直是不可或缺的角色。传统超声设备体积庞大，如同医疗领域的 “大块头”，往往固定在医院的特定科室中。而如今，掌上超声设备的出现，彻底颠覆了人们对超声检查的固有认知。它小巧玲珑，如同一部智能手机般大小，重量极轻，医生可以轻松地将其握在

在医学影像的舞台上，超声检查一直是不可或缺的角色。传统超声设备体积庞大，如同医疗领域的 “大块头”，往往固定在医院的特定科室中。而如今，掌上超声设备的出现，彻底颠覆了人们对超声检查的固有认知。它小巧玲珑，如同一部智能手机般大小，重量极轻，医生可以轻松地将其握在手中，随时随地进行超声检查。这种便携性使得医疗服务不再受限于医院的围墙之内，无论是在偏远的乡村诊所，还是在急救现场，甚至是患者的床边，掌上超声都能迅速投入使用，为患者带来及时的诊断。

然而，掌上超声设备的价值远不止于其小巧的身材。当它与人工智能（AI）技术相遇，一场医疗领域的变革悄然拉开帷幕。AI 就像是为掌上超声注入了强大的智慧能量，使其诊断能力得到了质的飞跃。通过深度学习海量的超声影像数据，AI 能够快速、准确地识别各种病变特征，辅助医生做出更精准的诊断决策 。在面对复杂的医学影像时，AI 可以在瞬间分析出潜在的异常情况，大大缩短了诊断时间，提高了诊断效率。这一融合不仅改变了传统超声检查的模式，更为医疗行业的发展开辟了新的道路，让我们一同深入探索人体掌上超声诊疗 AI 化的奇妙世界。

从笨重到轻巧：掌上超声的进化之路

（一）硬件变革，开启便携新时代

曾经，超声设备是医疗领域中占据大量空间的 “庞然大物”，其庞大的体积和复杂的结构使得移动和使用都极为不便 。而如今，MEMS 传感器技术的出现，如同一场神奇的魔法，彻底改变了这一局面。以 Butterfly iQ + 为例，它凭借 MEMS 传感器技术，将探头尺寸成功缩小至 3cm×2cm，重量也低于 150g，如此小巧轻便，医生可以轻松地将其放于口袋中，随时携带 。这一技术的应用，使得超声设备从固定的检查室走向了更广阔的医疗场景。在过去，传统超声设备因体积大、重量沉，需要专门的推车进行移动，且对使用场地有着严格要求。而现在，掌上超声设备可以在救护车、偏远乡村诊所等各种环境中使用，大大拓展了医疗服务的范围。在救护车紧急转运患者时，医生能够利用掌上超声设备及时对患者进行初步检查，为后续治疗争取宝贵时间；在乡村医疗中，医生也可以背着轻便的掌上超声设备，走村串户为村民进行健康检查，实现了医疗服务的 “最后一公里” 覆盖。

（二）成像升级，细节纤毫毕现

成像技术的进步是掌上超声设备发展的另一个关键维度。超材料复合探头的应用，让掌上超声设备的成像分辨率实现了质的飞跃。这种基于超材料的复合探头，能够实现 128 通道并行采集，使得分辨率提升至 0.15mm，能够清晰地捕捉到人体组织的细微结构，为医生提供更准确的诊断信息 。通过对比不同设备的成像效果可以发现，传统超声设备在显示一些微小病变时，图像可能会出现模糊、细节不清晰的情况 。而配备超材料复合探头的掌上超声设备，如 SonoSite Edge II，能够将病变部位的细节清晰地展现出来，无论是血管的细微纹理，还是组织的微小结节，都能一目了然，大大提高了诊断的准确性。在实际临床应用中，对于甲状腺结节的检查，超材料复合探头的掌上超声设备可以清晰地显示结节的边界、形态和内部回声等细节，帮助医生更准确地判断结节的良恶性，为患者的治疗方案制定提供重要依据 。

AI 算法，让超声 “聪明” 起来

（一）图像增强，告别模糊影像

在超声成像过程中，噪声如同一个讨厌的 “小麻烦”，常常干扰医生对图像的准确判断。传统超声图像往往存在噪声干扰、对比度低等问题，使得图像中的关键信息难以清晰呈现。而基于 Transformer 的自适应去噪网络（ADNet）等先进模型的出现，为解决这些问题带来了曙光。Transformer 模型最初在自然语言处理领域大放异彩，其独特的自注意力机制能够让模型在处理序列数据时，关注到不同位置的相关信息。在图像增强任务中，ADNet 模型巧妙地借鉴了这一机制，使模型能够对图像中的不同区域进行细致分析 。当超声图像输入 ADNet 模型后，模型中的编码器首先对图像进行特征提取，自注意力机制会自动聚焦于图像中的噪声区域和关键信息区域，通过对噪声区域的识别和处理，有效去除噪声干扰 。同时，模型还会对图像的对比度进行调整，增强图像中组织和器官的边界，使得原本模糊的影像变得清晰锐利 。经过 ADNet 模型处理后的超声图像，信噪比得到了显著提升，提升幅度达到 3.2dB，图像中的细节更加清晰，医生能够更准确地观察到病变部位的形态和特征，为疾病诊断提供了更有力的支持 。

（二）智能分割，精准识别结构

准确识别器官结构是超声诊断的关键环节，而 U-Net++ 改进模型在这方面展现出了卓越的能力。U-Net 模型作为医学图像分割领域的经典模型，其独特的编码器 - 解码器结构以及跳跃连接设计，能够有效地融合不同尺度的图像特征，从而实现对目标结构的准确分割 。U-Net++ 改进模型在此基础上进一步优化，通过增加更多的卷积层和更复杂的连接方式，增强了模型对特征的提取和融合能力 。以心脏四腔心结构分割为例，该模型能够准确地识别出心脏的各个腔室边界。在处理心脏超声图像时，模型的编码器会逐步将图像下采样，提取不同层次的特征信息 。跳跃连接则将编码器中不同层次的特征信息传递给解码器，解码器在对特征进行上采样的过程中，充分利用这些丰富的特征信息，对心脏四腔心结构进行精确分割 。经过大量实验验证，U-Net++ 改进模型对心脏四腔心结构分割的 Dice 系数高达 0.947，这意味着模型分割结果与真实结构的相似度非常高 。这种精准的分割能力，能够帮助医生更准确地评估心脏的形态和功能，及时发现心脏疾病的潜在迹象 。

（三）诊断决策，辅助医生判断

结合知识图谱的多模态推理框架为超声诊断决策提供了强大的支持。知识图谱是一种结构化的语义知识库，它以图形化的方式组织医学知识，将疾病、症状、检查结果、治疗方法等各种医学信息以实体和关系的形式呈现出来 。多模态推理框架则将超声图像信息与知识图谱中的医学知识相结合，实现更全面、准确的诊断推理 。当医生将患者的超声图像输入到这个框架中时，模型首先会对超声图像进行分析，提取图像中的关键特征 。同时，模型会在知识图谱中搜索与这些特征相关的医学知识，包括常见的疾病类型、可能的症状表现等 。通过对图像特征和医学知识的综合分析，模型能够为医生提供辅助诊断建议 。在肺栓塞诊断中，该框架展现出了极高的准确率。通过对超声图像中肺部血管的形态、血流情况等特征的分析，结合知识图谱中关于肺栓塞的诊断标准和相关知识，模型在肺栓塞诊断中的 AUC-ROC 达到了 0.973 。这表明该框架能够有效地帮助医生识别肺栓塞的迹象，大大提高了诊断的准确性，为患者的及时治疗争取了宝贵时间 。

临床应用，改变医疗格局

（一）基层医疗，健康普惠大众

在基层医疗领域，慢性疾病管理一直是重点与难点。以高血压患者的心脏重构评估为例，传统人工诊断方式受限于医生的经验水平和专业知识储备，诊断准确率存在一定的提升空间 。而 AI 辅助掌上超声的出现，为这一难题提供了有效的解决方案 。通过对大量高血压患者的超声影像数据进行深度学习，AI 模型能够精准识别心脏结构的细微变化，判断是否存在心脏重构现象 。实验数据显示，AI 辅助诊断准确率高达 92.5%，而人工诊断准确率仅为 85.2% 。这一显著提升，使得基层医生能够更准确地评估患者病情，及时调整治疗方案，有效预防高血压并发症的发生 。在某偏远乡村的基层医疗实践中，一位长期患有高血压的老人，定期接受 AI 辅助掌上超声检查 。以往，由于当地医疗资源有限，医生难以准确判断老人心脏的健康状况 。而现在，借助 AI 辅助诊断，医生能够清晰地了解老人心脏的变化情况，及时为老人调整了降压药物的剂量，老人的病情得到了更好的控制 。

除了慢性疾病管理，远程筛查网络也是 AI 辅助掌上超声在基层医疗的重要应用。在非洲的一些试点项目中，通过 5G 网络传输的 AI 报告，让基层医院的诊断周期大幅缩短 。当地的乡村医生利用掌上超声设备为患者进行检查后，检查数据通过 5G 网络迅速传输到云端，AI 系统在短时间内完成分析并生成报告 。这一过程使原本漫长的诊断周期缩短了 78%，患者能够更快地得到准确的诊断结果，及时接受治疗 。这种远程筛查网络模式，打破了地域限制，让优质的医疗资源能够惠及更多基层患者，为实现医疗公平迈出了坚实的一步 。

（二）急诊急救，分秒必争救命

在急诊急救场景中，时间就是生命，每一秒的延误都可能导致患者失去宝贵的救治机会 。创伤评估是急诊急救的关键环节，基于 YOLOv8 的 FAST 检查算法在这方面发挥了重要作用 。传统的腹部创伤识别需要医生花费大量时间仔细观察超声影像，整个过程往往需要 12 分钟 。而基于 YOLOv8 的 FAST 检查算法，能够快速识别出超声影像中的腹部创伤特征，将识别时间大幅缩短至 2.3 分钟 。在一次车祸现场，伤者被紧急送往医院，医生迅速使用配备该算法的掌上超声设备对伤者进行腹部检查 。短短几分钟内，就准确判断出伤者存在肝脏破裂和脾出血等严重创伤，为后续的手术治疗争取了宝贵的时间 。这种快速准确的创伤评估能力，大大提高了急诊急救的效率，为患者的生命安全提供了有力保障 。

心肺复苏是抢救心脏骤停患者的重要手段，而 AI 实时分析心输出量指导按压频率，能够显著提升心肺复苏的成功率 。在传统的心肺复苏过程中，医生往往凭借经验和固定的按压频率进行操作，难以根据患者的实际情况进行精准调整 。而 AI 技术通过对患者心输出量的实时监测和分析，能够为医生提供最佳的按压频率建议 。临床实验表明，采用 AI 指导按压频率，使 ROSC（自主循环恢复）成功率提升了 18.7% 。在某急救中心，一位心脏骤停的患者被紧急送来，医护人员立即对其进行心肺复苏，并利用 AI 系统实时监测患者的心输出量 。根据 AI 的建议，医生及时调整按压频率，经过紧张的抢救，患者成功恢复了自主循环，脱离了生命危险 。AI 在心肺复苏中的应用，为心脏骤停患者带来了更多生的希望 。

（三）个性化诊疗，定制专属方案

在胎儿超声检查中，AI 模型为提升出生缺陷检出率带来了新的突破 。传统的胎儿超声检查主要依赖医生的经验和肉眼观察，对于一些细微的结构异常和潜在的出生缺陷，容易出现漏诊 。而 AI 多器官联合评估模型通过对胎儿的多个器官进行全面、细致的分析，能够更准确地检测出各种出生缺陷 。该模型利用深度学习算法，学习大量正常和异常胎儿的超声影像数据，从而能够识别出一些人眼难以察觉的异常特征 。实验数据显示，AI 多器官联合评估模型将出生缺陷检出率从 68% 提升至 89% 。在某妇幼保健院，一位孕妇进行产前超声检查，AI 模型在分析超声影像时，发现胎儿的心脏结构存在细微异常 。经过进一步的检查和诊断，确认胎儿患有先天性心脏病 。由于发现及时，医生为孕妇制定了个性化的孕期管理方案和产后治疗计划，最大程度地保障了胎儿和孕妇的健康 。

肿瘤弹性成像对于鉴别肿瘤的良恶性具有重要意义，基于深度学习的剪切波速度反演算法在这方面展现出了卓越的能力 。传统的弹性成像技术在鉴别甲状腺结节良恶性时，准确率存在一定的局限性 。而基于深度学习的剪切波速度反演算法，通过对超声影像中的剪切波传播速度进行精确分析，能够更准确地判断甲状腺结节的硬度和弹性特征，从而鉴别其良恶性 。临床研究表明，该算法鉴别甲状腺结节良恶性的准确率高达 96.4% 。在某医院的甲状腺疾病诊疗中，一位患者被发现甲状腺结节，医生利用基于该算法的掌上超声设备进行检查 。AI 系统根据分析结果，高度怀疑该结节为恶性 。随后的病理检查证实了 AI 的判断，患者及时接受了手术治疗，病情得到了有效控制 。这种精准的肿瘤弹性成像技术，为肿瘤的早期诊断和治疗提供了有力支持 。

产业发展，机遇与挑战并存

（一）技术融合，构建强大生态

在人体掌上超声诊疗 AI 化的进程中，边缘计算架构发挥着关键作用 。以华为昇腾 310 芯片为例，它为掌上超声设备带来了卓越的本地实时推理能力。在实际应用中，当医生使用配备该芯片的掌上超声设备对患者进行检查时，设备能够在极短的时间内对采集到的超声影像数据进行分析和处理，延迟低于 100ms 。这意味着医生可以在检查过程中实时获取 AI 辅助诊断结果，及时做出准确的诊断决策 。与传统的将数据传输到云端进行处理的方式相比，边缘计算大大减少了数据传输的时间和网络带宽的需求，提高了诊断效率，尤其适用于对实时性要求极高的急诊急救场景 。在急救车中，医生利用搭载昇腾 310 芯片的掌上超声设备对患者进行紧急检查，设备能够快速分析超声影像，为医生提供关键的诊断信息，为患者的救治争取宝贵时间 。

联邦学习应用则为跨机构的医疗数据合作提供了有力支持 。解放军总医院牵头的跨院合作项目，充分展示了联邦学习在医学领域的巨大潜力 。在这个项目中，多家医院参与其中，各医院拥有大量的患者超声影像数据，但由于数据隐私和安全等问题，这些数据难以直接共享 。通过联邦学习技术，各医院可以在不直接交换原始数据的情况下，协作训练共享的 AI 模型 。每个医院在本地使用自己的数据对模型进行训练，然后将模型的更新信息发送到中央服务器 。中央服务器对这些更新信息进行聚合，得到一个更强大、更具泛化能力的全局模型，并将其分发给各个医院 。经过在 20 万例数据上的验证，这种基于联邦学习的跨院合作模型展现出了良好的泛化性，能够准确地对不同医院的患者数据进行诊断分析 。这一应用不仅保护了患者的数据隐私，还促进了医疗资源的共享和整合，提高了整体的医疗诊断水平 。

（二）监管伦理，筑牢安全防线

算法可解释性是 AI 在医疗领域应用中不容忽视的问题 。在掌上超声诊疗中，医生需要理解 AI 模型的诊断决策过程，以确保诊断结果的可靠性和安全性 。基于注意力机制的可视化工具（如 Grad-CAM++）为解决这一问题提供了有效的途径 。当 AI 模型对超声影像进行分析并做出诊断决策时，Grad-CAM++ 工具能够通过可视化的方式，展示模型在影像中关注的区域和特征 。在诊断肝脏疾病时，AI 模型可能会识别出肝脏中的某个异常区域，并给出相应的诊断结果 。Grad-CAM++ 工具可以将模型在该区域的注意力分布以热力图的形式呈现出来，让医生直观地了解模型是基于哪些影像特征做出的判断 。这样，医生可以对 AI 的诊断结果进行评估和验证，增强对 AI 辅助诊断的信任 。

数据安全是医疗行业的生命线，基于区块链的医疗数据确权系统为保障超声诊疗数据的安全提供了创新解决方案 。在传统的医疗数据管理模式中，数据的存储和传输存在着被篡改、泄露的风险 。而区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性，基于区块链的医疗数据确权系统能够为每一份超声诊疗数据赋予唯一的数字身份和权属信息 。当患者的超声影像数据被采集后，系统会将数据加密存储在区块链上，并记录数据的来源、访问权限等信息 。任何对数据的访问和操作都会被记录在区块链的账本中，且无法被篡改 。该系统具备强大的处理能力，能够实现 1000TPS（每秒事务处理量）的数据处理能力，确保大量医疗数据的高效管理和安全流转 。这使得患者的数据得到了充分的保护，同时也为医疗数据的合法使用和共享提供了可靠的保障 。

（三）成本效益，衡量投入产出

从全生命周期成本的角度来看，AI 辅助掌上超声展现出了显著的优势 。在传统的超声检查模式下，设备的日均检查量相对较低，通常为 30 例左右 。而引入 AI 辅助技术后，医生可以借助 AI 的快速分析能力，更高效地处理超声影像数据，从而使设备的日均检查量大幅提升至 72 例 。这意味着在相同的时间内，更多的患者能够接受超声检查，提高了医疗资源的利用效率 。某基层医院在采用 AI 辅助掌上超声设备后，原本积压的患者检查任务得到了快速处理，患者无需长时间等待检查，就医体验得到了极大改善 。同时，医院也能够更充分地发挥设备的价值，提高了经济效益 。

在医保支付模型方面，随着 DRG（疾病诊断相关分组）改革的推进，AI 支持的精准诊断正发挥着重要作用 。DRG 改革旨在根据患者的疾病诊断、治疗方式等因素对医疗费用进行分组和支付 。AI 辅助掌上超声能够更准确地诊断疾病，为 DRG 分组提供更精准的依据 。在某地区的医保支付实践中，通过 AI 辅助诊断，医生能够更准确地判断患者的病情严重程度和治疗需求，从而使患者的 DRG 分组更加合理 。这不仅避免了医保费用的不合理支付，还降低了患者的住院费用，平均降低幅度达到 23% 。对于医保部门来说，AI 辅助诊断有助于优化医保基金的使用效率，确保医保资源能够更合理地分配给真正需要的患者；对于患者而言，则减轻了医疗费用负担，提高了医疗服务的可及性和公平性 。

未来展望，驶向智能医疗新蓝海

（一）技术突破，迈向多模态自主诊疗

在未来，多模态融合技术将成为掌上超声诊疗的重要发展方向 。结合光声成像的混合系统，将超声成像的高分辨率与光声成像的功能信息相结合，有望实现 0.05mm 的超高分辨率 。这种多模态融合系统能够提供更全面、更准确的医学影像信息，为医生的诊断和治疗提供更有力的支持 。在肿瘤诊断中，光声成像可以检测肿瘤的代谢活性，而超声成像则可以清晰地显示肿瘤的形态和位置 。通过将两者融合，医生能够更全面地了解肿瘤的情况，从而制定更精准的治疗方案 。

自主诊疗系统也是未来的重要发展趋势之一 。基于强化学习的 AI 决策闭环，将使掌上超声诊疗实现更高程度的自动化 。AI 系统能够根据患者的超声影像数据和临床信息，自动做出诊断决策，并根据治疗效果进行实时调整 。在一些常见疾病的诊断中，自主诊疗系统可以快速准确地给出诊断结果和治疗建议，大大提高医疗效率 。这一技术的实现还需要克服诸多挑战，如算法的可靠性、数据的安全性等 。但随着技术的不断进步，相信自主诊疗系统将在未来的医疗领域发挥重要作用 。

（二）产业布局，打造 5G + 物联网生态

在 5G + 物联网的时代背景下，华为与联影联合实验室的成果令人瞩目 。他们开发的远程超声机器人已完成临床验证，这一创新成果为远程医疗带来了新的突破 。通过 5G 网络的高速传输和低延迟特性，远程超声机器人能够实时接收医生的操作指令，精确地对患者进行超声检查 。在偏远地区的患者，无需长途跋涉前往大城市的医院，只需在当地的医疗机构，通过远程超声机器人，就能接受大城市专家的诊断服务 。这不仅解决了医疗资源分布不均的问题，还提高了医疗服务的可及性和公平性 。

腾讯的 “AI 超声助手” 则在基层培训体系中发挥了重要作用 。它通过智能交互和模拟操作，使超声医师的培训周期缩短了 60% 。对于基层医疗机构来说，培养专业的超声医师一直是一个难题 。而 “AI 超声助手” 的出现，为基层医生提供了一个高效的学习工具 。医生可以通过与 “AI 超声助手” 的互动，学习超声检查的技巧和诊断知识 。“AI 超声助手” 还能根据医生的操作和诊断结果，提供实时的反馈和建议，帮助医生不断提高自己的技能水平 。这一工具的应用，将有助于提升基层医疗的诊断能力，推动分级诊疗制度的实施 。

（三）市场潜力，亚太引领增长浪潮

从市场前景来看，亚太地区将成为掌上超声 AI 市场的增长引擎 。预计在 2025-2030 年期间，亚太地区的市场规模将实现 22.1% 的年复合增长率 。这一增长主要得益于亚太地区庞大的人口基数、不断提升的医疗需求以及快速发展的经济 。随着人们对健康的重视程度不断提高，对医疗服务的需求也日益增长 。而掌上超声 AI 技术的出现，正好满足了这一需求，它能够提供便捷、准确的医疗诊断服务，尤其适合在基层医疗和远程医疗中应用 。

在全球市场中，GE、飞利浦、迈瑞等企业已形成三足鼎立的竞争格局 。这些企业凭借其强大的技术研发实力、广泛的市场渠道和丰富的临床经验，在市场中占据了重要地位 。越来越多的初创企业正凭借创新的技术和灵活的市场策略加速突围 。一些专注于 AI 算法研发的初创企业，通过与硬件厂商合作，开发出具有独特优势的掌上超声 AI 产品 。这些初创企业的加入，不仅为市场带来了新的活力，也推动了技术的不断创新和进步 。

结语：超声 AI，开启医疗新篇

人体掌上超声诊疗的 AI 化，是医疗领域一场意义深远的变革。它让超声检查摆脱了空间的束缚，变得更加便捷，无论在城市的大医院，还是偏远的乡村诊所，都能随时为患者提供服务。AI 技术的融入，更是让超声诊疗如虎添翼，大大提高了诊断的准确性和效率，为患者的健康提供了更有力的保障 。

在未来，随着技术的不断创新和突破，掌上超声设备将变得更加智能、精准，能够为医生提供更多有价值的信息 。AI 算法也将不断优化，实现更复杂的诊断任务，甚至在一些情况下，能够独立做出准确的诊断决策 。产业生态将更加完善，5G、物联网等技术的应用，将使远程医疗、智能医疗成为常态，让优质的医疗资源能够惠及更多的人 。我们期待更多的科研人员、医疗机构和企业能够投身到这一领域，共同推动人体掌上超声诊疗 AI 化的发展，为人类的健康事业贡献力量 。相信在不久的将来，人体掌上超声诊疗的 AI 化将成为医疗行业的重要支柱，为实现全民健康的美好愿景奠定坚实的基础 。

本报告系统分析了掌上超声设备与人工智能技术深度融合的发展趋势，重点探讨 AI 在图像识别、辅助诊断及远程医疗中的创新应用。通过技术路径对比、临床验证数据及市场前景预测，揭示 AI 赋能掌上超声在基层医疗普惠化、急诊急救智能化及个性化诊疗中的战略价值。研究显示，至 2030 年全球市场规模将突破 85 亿美元（CAGR 19.3%），其中亚太地区将以 22.1% 的增速成为核心增长极。该技术通过 "超便携 + 智能化" 模式重构医疗资源配置，为实现精准医疗与健康公平提供关键支撑。

建议补充：强调跨学科合作的具体形式（如医工结合平台）和政策建议（如 AI 超声设备医保编码）。
修改示例：
人体掌上超声诊疗的 AI 化通过 "硬件微型化 + 算法智能化 + 场景多样化" 重构医疗影像生态。建议建立医工结合创新平台，推动 AI 超声设备医保编码制定，并探索 "AI + 超声" 分级诊疗标准，加速技术下沉。未来需重点突破多模态融合算法、自主诊疗系统及可解释 AI 技术，构建安全、高效、普惠的智能超声生态。

来源：医学顾事