AI赋能重症超声技术：智能辅助下的精准医疗探索

作者：曹珊

单位：贵州医科大学附属医院呼吸与危重症医学科

1. AI辅助技术的定义与医疗应用现状

AI辅助技术是利用人工智能算法和模型，为各领域提供智能化支持的技术手段，在医疗领域展现出巨大潜力，AI已逐步渗透至影像诊断、疾病预测、临床决策等多个环节：在影像诊断中，AI可辅助CT、胸片等影像的结节检测（如3～4 mm的肺部小结节，人工识别易漏诊，AI可先自动标注再经医生审核，显著提升效率）；在疾病预测中，AI可基于多模态数据构建重症模型[如急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、脓毒血症预测模型]，为病情进展预警提供支持。

AI辅助技术的核心优势在于高效性（快速处理海量医疗数据，远超人工效率）、精准性（减少人为主观误差，如区分血管与结节的误判）、客观性（基于标准化算法输出结果，降低经验依赖），但其本质是“辅助工具”，需与临床医生的专业判断结合，不可替代最终诊断决策。

2. AI技术的发展历程与肺部重症治疗的挑战

AI起源于20世纪50年代，随着大数据技术与算力提升，其在重症医学中的应用已经从理论走向实践，核心聚焦于大数据支持下的临床决策与模型开发。为规范重症领域的AI应用，2022年发布的《重症大数据应用专家共识》明确了五大核心方向：①阐明重症大数据的概念（涵盖超声影像、临床数据/文书、实验室检查/检验结果等多维度患者数据）；②构建数据库标准（统一数据格式与质量规范，为AI训练提供可靠数据基础）；③探索科学问题解决方法（基于大数据挖掘重症疾病的病理机制与诊疗规律）；④完善算法技术路径（优化AI模型的训练逻辑，模拟临床医生的思维模式）；⑤加强临床应用与数据安全（平衡数据共享与患者隐私保护，规避信息泄露风险）。

肺部重症病情复杂多变、进展迅速，对诊断治疗的要求极高。传统诊断方法（如胸部X线、人工超声解读）存在两大局限：一是难以捕捉细微病变；二是动态监测滞后，无法及时反映病情变化。肺部重症超声虽能弥补部分不足，但解读过程依赖医生的操作技术与经验，影响诊断的准确性。

3. 重症超声的应用场景

重症超声在其他医疗领域也展现出多方面的关键应用场景：在急危重症患者救治中，能快速评估心肺功能，精准判断病情；于复杂手术术中，实时监测助力医生精准操作；针对疑难病症诊断，提供独特视角与重要依据；在重症患者的随访管理中也发挥着不可替代的作用，为优化治疗方案提供有力支撑。

基于AI辅助的重症超声可以覆盖三大核心应用场景：

（1）在心脏疾病领域：重症超声可以清晰显示心脏结构与功能，辅助诊断心肌梗死、心力衰竭等重症，为治疗提供关键依据。

（2）在肺部疾病领域：重症超声能够精准评估肺水肿、肺炎等病变，实时监测病情变化，为制定个性化治疗方案提供依据。

（3）在腹部脏器领域：针对车祸伤、重症胰腺炎等场景，探测肝、肾等脏器的损伤程度与病变范围，为外科干预或保守治疗的决策提供影像学支持。

1. 机器学习基础

1.1  机器学习的定义与原理

机器学习是AI的核心分支，其本质是通过算法让计算机从数据中自主学习规律。它基于大量样本进行训练，不断优化模型参数，以实现对新数据的预测和分析。其技术路径为：以大量标注样本（如标注“肺水肿”的超声图像）为训练基础，通过迭代优化模型参数，使模型具备对未标注数据的分类或预测能力。

1.2  机器学习的医疗应用

在医疗领域，机器学习已广泛应用于疾病诊断、影像分析等，它能快速处理大量医疗数据，辅助医生更准确地判断病情，为医疗决策提供有力支持。

1.3  机器学习的分类与常见算法

机器学习根据数据标注情况与训练逻辑分为三类, ①监督学习: 基于标注数据训练模型; ②无监督学习: 处理未标注数据, 自主挖掘数据中的潜在规律; ③强化学习: 通过“奖励机制”优化模型决策。

1.4  机器学习的常见算法

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络, 每种算法都有其特点和适用场景，可根据具体问题选择合适的算法构建模型。

2. 图像识别技术

2.1  图像识别技术原理

图像识别是AI赋能重症超声的核心技术，其原理是基于深度学习算法，通过大量标注数据训练模型，使其能够自动识别和理解重症超声图像中的特征与模式。

2.2  图像识别技术在重症超声中的应用优势

图像识别技术可以快速准确分析超声图像，辅助医生迅速判断病情，减少人为误判，为重症患者争取宝贵的救治时间，提升诊断效率。

2.3  对图像质量的要求与处理

图像识别需清晰的高质量超声图像，对噪声、模糊等进行处理优化，确保模型能精准识别，为后续准确诊断提供可靠基础。

2.4  与现有超声设备的融合

图像识别技术能与各类重症超声设备无缝对接，实现数据实时传输与分析，提升设备智能化水平，更好地服务于临床诊疗工作。

3. AI超声的核心模块与算法

3.1  最常用模块

当前AI超声系统最常用的模块包括：

（1）机器学习（ML）模块：指的是一类通过从数据中自动学习模式和规律从而执行特定任务的算法框架。

（2）Transformer模块：处理多模态数据（如临床文本、影像、时间序列）时，Transformer通过自注意力机制并行化（通过将任务拆分为多个可同时执行的部分）处理数据，显著提升训练速度。

3.2  最常用算法—GPU算力

图形处理器（GPU）的高算力特性为AI超声提供了技术支撑：在ICU场景中，基于GPU的Transformer模型可实现“小时级预测”（如输入患者超声图像与检验数据后，1小时内输出脓毒血症风险评估）；对比传统评分系统（如SOFA评分、APACHEⅡ评分）需人工计算的局限，GPU算法可以自动提取数据并输出结果，显著提升临床效率。

1. 智能超声设备的发展

早期超声技术主要依赖人工操作与解读，随着AI技术的兴起，智能超声设备逐渐崭露头角，开启了新的医疗篇章。随着深度学习算法、图像识别技术等在智能超声设备中的应用，使其能够更精准地分析超声图像，为诊断提供有力支持。从传统超声设备到智能超声设备，实现了自动化操作、智能诊断等功能，大大提高了检查效率和准确性。智能超声设备在重症监护、急诊等领域得到广泛应用，为医生提供了更便捷、准确的诊断工具。

2. AI辅助的核心应用场景

2.1  病情判定与组织分割

在AI辅助判定病情场景中，结合图1可见：绿色方框标注位置，AI识别判定为存在异常表现；黄色方框标注区域，AI提示该部位需重点关注；红色方框标注处，AI建议在此位置优先开展核心诊断，为临床病情判定提供指向性参考 ，辅助医护人员更高效地识别关键病情信息。

图1  AI辅助判断病情

在组织分割中，AI可自动标注超声图像中的精细结构。图2左为左前臂普通超声图像，因结构显示缺乏直观标识，难以直接分辨具体解剖部位。借助AI超声技术处理后，呈现为图2右所示图像，AI可对肌肉、神经、血管等不同解剖结构进行精准标识区分。这种AI辅助超声的模式，在未来肌肉、脏器相关检查及穿刺操作等场景中（图3），有望为临床提供更清晰、直观且具精准解剖指引的超声成像表现，助力提升诊疗操作的准确性与效率。

图2  AI辅助判断组织分割

图3  AI辅助描记心脏位置

2.2  数据自动测量

AI可替代人工完成重症超声的关键数据测量：①切面验证：实时扫描探头位置，通过红线(非标准切面)和绿线(标准切面)提示，确保测量数据的可靠性；②病灶分析：自动圈定肝脏结石、肾脏囊肿等病灶范围，计算病灶大小并输出分析报告。最终诊断结果仍需由医生结合专业知识判定。

2.3  辅助穿刺

2022年Ultrasound J 杂志发表了一篇人工智能增强超声辅助治疗严重肥胖产妇的病例报道。对于肥胖、解剖结构不清晰（体表标记消失）的这名产妇，AI超声自动扫描并显示模拟脊柱位置（解决脂肪遮挡导致的解剖定位困难），引导穿刺进针方向，实时反馈针尖位置与目标区域的距离（图4）。最终成功解决人工无法定位脊柱的问题，确保了穿刺操作安全完成。

图4  AI辅助穿刺

图源：Ultrasound J, 2022, 14(1):34. doi: 10.1186/s13089-022-00283-5.

1.  现存问题

（1）临床接受度与工作流程适配性：传统超声医生的操作习惯与AI工作流存在冲突：经验丰富的医生通常有固定的切面获取顺序，而AI可能按照标准化顺序推荐切面，导致操作不适应。年轻医生对AI的接受度较高，但部分资深医生对AI结果存在信任顾虑，需进一步验证模型可靠性。

（2）信息隐私安全：AI辅助技术需要大量图像数据支持，因此会涉及很多数据搜集和建立大型数据库，数据安全与隐私问题凸显。因此需要防止信息泄露或被非法利用，这是应用中的首要任务，关乎患者权益与医疗信任。

（3）技术局限性：AI系统可靠性及稳定性需要持续验证优化，AI仅为辅助工具，无法替代医生的综合决策，且缺乏医学人文关怀，若未来普及“机器人超声”，可能导致“冰冷机器”替代“医患沟通”，影响诊疗体验。

2.  技术瓶颈

（1）成像精度受限：当前AI超声辅助技术在成像精度方面遭遇瓶颈，难以达到医学诊断所需的极高精准度，对细微病变的识别存在一定误差。

（2）算法适应性不足：现有算法在面对不同个体、不同病症的复杂超声图像时，适应性较差，无法全面准确地进行分析与处理。

（3）实时性难以保证：AI超声辅助技术在处理大量数据以实现实时辅助诊断时，常因计算资源和算法效率问题，难以满足临床即时需求。

（4）数据质量依赖度高：AI超声辅助技术高度依赖高质量的超声数据，而实际采集中超声数据易受多种因素干扰，导致诊断可靠性降低。

3. 未来展望

（1）智能算法优化：借助深度学习等先进算法，提升重症超声图像分析的精准度与速度，快速识别关键病变特征，为精准诊断提供有力支撑。

（2）实时监测升级：利用AI实现对重症患者超声影像的实时动态监测，及时捕捉病情变化，辅助医护人员迅速做出决策，保障患者生命安全。

（3）多模态数据融合：将超声数据与其他临床数据相结合，通过AI技术深度挖掘，为重症患者的病情评估和治疗方案制定提供更全面的视角。

AI技术为重症超声的革新提供了关键支撑，通过机器学习、图像识别等核心技术，实现了重症超声从“人工依赖”向“智能辅助”的转变，在病情判定、数据测量、辅助穿刺等场景中展现出显著的临床价值。然而，当前技术仍面临临床适配性不足、隐私安全风险、成像精度受限等瓶颈，需通过算法优化、实时监测升级、多模态数据融合等路径突破。

未来，随着AI技术与重症医学的深度融合，AI辅助重症超声将进一步推动重症医疗向“精准化、智能化、个体化”发展，成为重症医生的重要“诊疗伙伴”，最终提升重症患者的救治成功率与生存质量。

作者介绍

曹珊

贵州医科大学附属医院呼吸与危重症医学科，主治医师、硕士研究生、党支部组织委员；中国医师协会呼吸医师分会重症超声青年委员，中国抗癌协会会员，贵州省基层呼吸疾病防治联盟间质性肺疾病联盟委员，贵州省研究型医院学会呼吸病学专业委员会第一届委员会委员兼秘书，2021年荣获“抗击新冠先进工作者”称号，第三、五届ILD临床规范化诊疗青年医师病例演讲比赛优秀奖，“2022年结核病临床思维挑战赛”总决赛优秀选手，重症镇痛镇静病例讨论大赛贵州省区预选赛三等奖。

本文仅用于学术内容的探讨和交流，不用于任何商业和推广，亦不作为最终的临床决策。临床实践需根据患者的具体情况选择适宜的处理措施。