在AI医学影像这个赛道中，AI＋超声这个细分领域受到的关注远不如AI＋CT影像，AI＋超声一直都相对低调。而2020年初，FDA批准了来自capture health的首个AI辅助超声诊断软件，AI超声赛道迎来重大突破，拿到商业化通行证，这也为AI超声赛道带来更多关注。

在国内， AI超声相比AI＋CT领域而言并不拥挤，只有几家创业企业涉足其中。但其实，每年我国超声的检查人次约在20亿人次，这一数字远远大于CT检查数量的2亿人次。

从覆盖人群来看，AI超声在市场前景上有更大想象力。从产品形式上看，不同于AI＋CT赛道，产品出现同质化，AI超声可以赋能于大型超声设备和掌上超声设备，拥有多样的产品形式。

AI超声虽然作为AI＋医学影像一大细分领域，但是AI＋超声有其诸多特点。不同于其他AI医学影像主要是影像分析功能。AI应用于超声需要两步走，解决两个问题：一是辅助获取正确的影像；二才是辅助正确分析超声影像。

很显然，摆在AI超声面前的路并不好走。对于AI来说，如何让超声乘着AI的羽翼进入更多医疗场景，而不是仅限于超声科？AI应用于超声会遇到哪些技术壁垒？动脉网进行了梳理。

AI降低超声诊断壁垒，超声为AI带来更广泛应用空间

超声应该是执业医生能够获得的最快、最安全和较便宜的医学诊断工具之一，世界上有5000万医生，但其中只有2％的医生掌握了使用超声扫描的技能。

超声应该是一种普惠的诊断工具，但是在现实中，超声的应用并不是随手可得。

根据中国医学装备协会统计，截至2018年，我国超声保有量约为19万台。虽然比起DR市场保有量约为5．5万台；CT保有量约为2．2万台；内镜保有量约为2万台；MRI市场保有量为9255台。对比来看，我国超声保有量并不低，但是各级医院拥有的超声数量并不平衡。截至2018年4月底，2427家三级医院拥有24270台彩超，平均拥有超声数达10台；而二级、一级医院平均拥有超声数分别为5台、1台，差距较为明显。

超声本身具有无辐射、可重复诊断等特点，随着技术的进步，超声正在变得越来越便宜和小巧。但只有超声使用门槛的降低，才能让超声成为真正普惠、便携的诊断工具。

因为超声医生和放射科医生不同，放射科医生只需要通过静态的图像进行诊断，但超声医生需要采集不同切面的动态图像进行实时诊断。超声影像的获取和诊断都非常依赖医生经验。

AI搭载于超声诊断之上，可以辅助解决两个问题，一是如何更好地获取影像；二是如何更好地分析影像。

在短时间内完成一个采集图像和分析图像，AI要走三步。以首个通过FDA审批的AI辅助下的医学成像采集系统caption AI为例，caption AI首先是利用AI指导医生获取图像，通过AI的实时引导，非专业医生也能采集超声影像。

第二步是利用算法找出最佳的图像。超声图像的高变异性对于AI影像诊断来说是个难题，caption AI的算法可以从视频中选择最佳的影像并且量化图像，提高在AI超声图像采集和诊断上的可信度。

第三步是进行图像分析。以往来说，解读和分析超声影像也需要多年培养的超声医生才可以做到，而caption health通过深度学习算法可以自动进行射血分数测量，用于临床医生评估患者病情。

虽然目前FDA批准了caption health产品上市，但是仅限于成人心脏疾病检查。在FDA深查Caption Guidance的过程中，FDA评估了两项独立研究的数据。

第一项研究是让50位训练有素的超声医生对患者进行诊断扫描，一组不使用辅助诊断软件，一组使用软件，结果证明没有经验的超声医生都可以获得质量较高的图像。

另一项研究包括培训八名不是超声检查专家的注册护士使用Caption Guidance软件，并要求他们找出超声心动图图像，然后由五位心脏病专家评估所采集图像的质量。结果表明，Caption Guidance软件能够使注册护士也能获得具有诊断意义的超声心动图图像和视频。

对于超声来说，AI让超声的使用变得更加简单，可及性更高。对于AI来说，超声则是一个施展AI能力的好场景。

软银中国投资总监朱瑞星告诉动脉网，因为AI产品的特殊性，具有规模效益的领域更容易产生AI的价值洼地。超声比起CT和核磁来说，每年的应用人次更多，同时也有一定的收费标准。因此AI辅助诊断在超声领域将有较大的商业化前景。