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人工智能（artificial intelligence，AI）發(fā)展至今已有60余年的歷史，許多人工操作乃至醫(yī)療手術(shù)操作已逐漸被智能機(jī)器人取代^[1-4]。然而，國(guó)內(nèi)外AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展仍處于起步階段，目前是醫(yī)工結(jié)合交叉研究的熱點(diǎn)^[5]。為了滿足日益增長(zhǎng)的醫(yī)療需求，越來(lái)越多的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家和數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家共同致力于推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究和AI的融合實(shí)踐，特別是對(duì)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中高度依賴機(jī)器操控和海量信息數(shù)據(jù)采集處理的醫(yī)學(xué)超聲影像學(xué)產(chǎn)生了較大影響^[6]。在醫(yī)療活動(dòng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中，90%以上為醫(yī)學(xué)影像資料，其中超聲影像因其獨(dú)有的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)特點(diǎn)，數(shù)據(jù)更為龐大和復(fù)雜，人工分析數(shù)據(jù)的工作量巨大且準(zhǔn)確性易受人為主觀因素影響。新興的云存儲(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音和醫(yī)學(xué)圖像處理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)^[7-8]等計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，推動(dòng)了現(xiàn)代超聲影像醫(yī)學(xué)向智能醫(yī)學(xué)的邁進(jìn)，有望促進(jìn)數(shù)字醫(yī)療發(fā)展，構(gòu)建新的智能醫(yī)療模式。

目前，業(yè)界對(duì)醫(yī)學(xué)影像AI的定位共識(shí)在于計(jì)算機(jī)輔助診斷（computer-aided diagnosis，CAD），基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)影像檢查，如超聲、磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）、計(jì)算機(jī)斷層掃描（computed tomography，CT）、X線片、正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層顯像（positron emission computed tomography，PET）是醫(yī)療智能診斷的最佳數(shù)據(jù)來(lái)源。幾乎所有基于醫(yī)學(xué)影像的CAD系統(tǒng)均具有如下的設(shè)計(jì)流程^[9]：首先通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)醫(yī)學(xué)影像采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后選取勾畫(huà)出感興趣區(qū)，再通過(guò)計(jì)算機(jī)選擇并提取相應(yīng)的特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，最后由專(zhuān)業(yè)醫(yī)師進(jìn)行綜合判讀，得到程式化診斷結(jié)論。

AI影像輔診系統(tǒng)借助計(jì)算機(jī)代替了人工大量重復(fù)性、機(jī)械性的工作，使醫(yī)師有精力和時(shí)間診斷更多的患者，進(jìn)行更有價(jià)值的診療探索；簡(jiǎn)化了工作流程和管理，提高了超聲醫(yī)師的工作效率，特別是能夠減少依靠超聲醫(yī)師主觀經(jīng)驗(yàn)而造成的診斷誤差。本文旨在對(duì)超聲醫(yī)學(xué)在AI領(lǐng)域的研究進(jìn)展及AI時(shí)代我國(guó)超聲醫(yī)學(xué)發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)等作一綜述。

無(wú)論是在國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，臨床超聲醫(yī)師的工作職責(zé)均包括報(bào)告診斷、選擇復(fù)查、通報(bào)會(huì)診、資料查詢等。但國(guó)外超聲部門(mén)隸屬于影像科，工作人員分為超聲技師和超聲醫(yī)師，技師負(fù)責(zé)患者的掃描檢查與資料匯總，而醫(yī)師則進(jìn)行診斷與會(huì)診，二者分工明確，工作量和工作強(qiáng)度均相對(duì)較低，對(duì)出具報(bào)告的時(shí)效性要求也不如國(guó)內(nèi)高。國(guó)內(nèi)超聲科是一個(gè)獨(dú)立的平臺(tái)科室，因超聲檢查具有便捷、經(jīng)濟(jì)、無(wú)損傷、無(wú)輻射、報(bào)告快速等優(yōu)勢(shì)，使得臨床醫(yī)師和患者對(duì)超聲檢查診斷的需求急劇增加，從而導(dǎo)致普遍存在超聲醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)信息量大，超聲醫(yī)師的工作量、工作強(qiáng)度和責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)大，以及診斷水平主觀差異大、質(zhì)量缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等問(wèn)題。

智能化工具的出現(xiàn)可以滿足目前醫(yī)療環(huán)境對(duì)于超聲診斷領(lǐng)域快速、準(zhǔn)確、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的急迫需求。美國(guó)血管超聲檢查規(guī)范采用Jefferson智能化模板記錄和提取工作站，便于醫(yī)師根據(jù)技師的標(biāo)準(zhǔn)化掃描檢查操作存儲(chǔ)的圖像信息給出標(biāo)準(zhǔn)化、客觀統(tǒng)一的診斷意見(jiàn)，這為我國(guó)率先探索成立血管超聲規(guī)范化培訓(xùn)中心提供了借鑒與參考^[10]。隨后國(guó)內(nèi)也相繼對(duì)腹部、淺表、婦產(chǎn)等超聲各亞專(zhuān)業(yè)的診斷規(guī)范與指南進(jìn)行統(tǒng)一細(xì)化并制定質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)超聲診斷報(bào)告中存在的問(wèn)題，如陳述性和非結(jié)構(gòu)化的超聲報(bào)告模式、報(bào)告中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)松散無(wú)序、提供信息有限、超聲影像描述術(shù)語(yǔ)使用不統(tǒng)一、診斷報(bào)告缺乏可比性等，進(jìn)行了智能化診斷工具的探索^[11-12]。

智能化的超聲診斷工具應(yīng)具有如下特點(diǎn)：（1）可對(duì)超聲掃描檢查和記錄建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，以專(zhuān)科系統(tǒng)（腹部、血管、淺表、婦產(chǎn)、心臟、肌骨等）超聲分類(lèi)、以器官為基礎(chǔ)（肝、膽、胰、脾、腎、乳腺等）掃描檢查獲取規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的圖像；（2）在超聲儀器內(nèi)設(shè)定統(tǒng)一的操作流程和檢查標(biāo)準(zhǔn)，自動(dòng)切換顯像模式、自動(dòng)定位取樣位置、轉(zhuǎn)換新的體表標(biāo)識(shí)等；（3）對(duì)正?；蜿幮詸z查流程進(jìn)行高效智能優(yōu)化，保證超聲圖像存儲(chǔ)的系列性和一致性，改進(jìn)單一重復(fù)的工作模式；（4）將超聲儀器和影像存檔與通訊系統(tǒng)（picture archiving communication system，PACS）進(jìn)行一體化改進(jìn)，對(duì)存儲(chǔ)的超聲圖像按照掃描檢查切面、部位器官、檢查模式進(jìn)行智能化分類(lèi)排列，對(duì)報(bào)告編輯中出現(xiàn)的錯(cuò)誤術(shù)語(yǔ)進(jìn)行屏蔽或自動(dòng)糾錯(cuò)，對(duì)超聲危急值進(jìn)行警示報(bào)告，建立智能化的超聲檢查報(bào)告模板，并給予智能化輔助診斷和建議。

1.2.1 甲狀腺超聲智能診斷  基于甲狀腺病變的超聲特征，可采用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)結(jié)節(jié)內(nèi)部囊實(shí)成分、回聲強(qiáng)度、邊界清晰度、形態(tài)規(guī)則度、鈣化程度、形狀、紋理異質(zhì)度等進(jìn)行智能化惡性風(fēng)險(xiǎn)判讀。目前，上市許可的甲狀腺超聲圖像分析系統(tǒng)AmCAD-UT? Detection是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲特征進(jìn)行量化分析，從而提供客觀一致的視覺(jué)化超聲影像和高準(zhǔn)確率的判讀結(jié)果，并即時(shí)生成數(shù)字化超聲報(bào)告。近年來(lái)多次開(kāi)展的人機(jī)競(jìng)技讀片交流會(huì)上，甲狀腺超聲機(jī)器人輔助超聲醫(yī)師在短時(shí)間內(nèi)診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的準(zhǔn)確率基本達(dá)到主治醫(yī)師以上水平，表明超聲機(jī)器人可以接收甲狀腺超聲圖像，即時(shí)生成檢查結(jié)果，標(biāo)注結(jié)節(jié)位置和尺寸，有效識(shí)別超聲影像特征，從而緩解超聲醫(yī)師的工作壓力^[13]。

1.2.2 乳腺超聲計(jì)算機(jī)輔助診斷 基于乳腺影像報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)（breast imaging reporting and data system，BI-RADS）的乳腺結(jié)節(jié)超聲診斷可使超聲醫(yī)師根據(jù)乳腺結(jié)節(jié)的超聲特征結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)結(jié)節(jié)的良惡性風(fēng)險(xiǎn)范圍作出評(píng)估。結(jié)合BI-RADS開(kāi)發(fā)的乳腺超聲CAD系統(tǒng)提取和量化分析乳腺結(jié)節(jié)的形態(tài)特征與紋理特征，有助于提高診斷的準(zhǔn)確率和一致性，減少醫(yī)師主觀判讀的誤差^[14]。

1.2.3 自動(dòng)乳腺全容積超聲成像及圖像解析 采用自動(dòng)乳腺全容積掃描（automated breast volume scanner，ABVS）可在短時(shí)間內(nèi)自動(dòng)獲得層間距為0.5~0.8 mm、超過(guò)500個(gè)層面的超聲二維圖像，然后進(jìn)入分析系統(tǒng)，快速地對(duì)采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行冠狀面、縱切面和橫切面的特征分析^[15]。ABVS可觀察傳統(tǒng)二維超聲不能顯示的乳腺冠狀面圖像，有助于直觀顯示乳腺腫瘤內(nèi)部結(jié)構(gòu)和形態(tài)特征。有研究表明乳腺惡性腫瘤冠狀面“匯聚征”的出現(xiàn)率與腫瘤浸潤(rùn)性及有無(wú)同側(cè)腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移有關(guān)^[16]，其可作為評(píng)價(jià)乳腺惡性腫瘤生物學(xué)行為的一項(xiàng)輔助指標(biāo)，為臨床提供參考依據(jù)。

1.2.4 肝臟超聲影像報(bào)告和數(shù)據(jù)智能化 智能化的肝臟超聲影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以完成對(duì)肝硬化或其他危險(xiǎn)因素的肝細(xì)胞癌影像診斷，采用規(guī)范一致的肝臟影像術(shù)語(yǔ)，減少對(duì)圖像解讀的主觀差異與錯(cuò)誤，能夠提高診斷質(zhì)量及對(duì)臨床提供科學(xué)診斷依據(jù)。宋家琳等^[17]提出了適合評(píng)估肝硬化程度的超聲圖像算法，對(duì)超聲圖像的肝臟包膜連續(xù)性和平滑度幾何特征、肝實(shí)質(zhì)粗糙度和形狀不規(guī)則度以及肝血管平滑度、僵硬度等紋理特征進(jìn)行定量分析，以可視化智能手段間接評(píng)估肝硬化患者的肝功能。Pavlopoulos等^[18]用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)肝臟超聲圖像進(jìn)行分析，結(jié)果表明分形維度紋理分析（fractal dimension texture analysis，F(xiàn)DTA）、空間灰度獨(dú)立矩陣（spatial gray level dependence matrix，SGLDM）、灰度共生矩陣（gray level co-occurrence matrix，GLCM）、灰度運(yùn)行長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)（gray level run length statistics，RUNL）、一階灰階參數(shù)（first order gray level parameter，F(xiàn)OP）5個(gè)特征參量通過(guò)幾何圖形模糊裝置向網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練，能夠用于智能化識(shí)別肝臟彌散性病變，對(duì)脂肪肝、肝纖維化和正常肝臟做出區(qū)分。 

1.2.5 計(jì)算機(jī)輔助骨骼肌損傷超聲定量診斷 隨著高分辨率超聲在骨骼肌系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，超聲醫(yī)師期望借力AI技術(shù)來(lái)提高骨骼肌損傷超聲影像臨床判讀的一致性及準(zhǔn)確率^[19]。趙佳琦等^[20-22]通過(guò)開(kāi)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)定量識(shí)別骨骼肌紋理的一系列實(shí)驗(yàn)研究和初步臨床實(shí)踐，驗(yàn)證了自主研發(fā)的技術(shù)“骨骼肌損傷超聲圖像紋理定量分析的強(qiáng)度界面多級(jí)分解法”。該方法是在多尺度斑塊分解思想的基礎(chǔ)^[23]上，基于個(gè)體肌纖維的幾何特征和肌纖維之間分布的幾何特征，從8個(gè)不同層次應(yīng)用計(jì)算機(jī)工具輔助診斷肌肉損傷，并采用結(jié)構(gòu)化信息極大分解的計(jì)算機(jī)圖像處理專(zhuān)利技術(shù)（專(zhuān)利號(hào)：201510019412.4）^[24]實(shí)現(xiàn)AI對(duì)超聲造影后肌肉損傷區(qū)域模糊邊緣的分割。

1.2.6 其他超聲智能工具 心臟彩色超聲自動(dòng)心肌運(yùn)動(dòng)定量技術(shù)（automated cardiac motion quantification，aCMQ）提供了評(píng)價(jià)整體和節(jié)段心臟功能的方法，其基于二維斑點(diǎn)追蹤技術(shù)，提供一套測(cè)量工具和系列定量參數(shù)，無(wú)角度依賴性，評(píng)價(jià)的心肌運(yùn)動(dòng)測(cè)量結(jié)果更準(zhǔn)確^[25]。智能三維超聲成像簡(jiǎn)便易行，可以完成胎兒顱腦標(biāo)準(zhǔn)切面以及胎心切面的自動(dòng)識(shí)別^[26]，可一鍵獲取最佳圖像，完成相關(guān)參數(shù)的自動(dòng)檢測(cè)，無(wú)需手動(dòng)調(diào)節(jié)。利用模塊化軟件系統(tǒng)可對(duì)血管超聲圖像進(jìn)行自動(dòng)化輔助解析^[27]，簡(jiǎn)化了血管超聲檢查流程，減少了對(duì)操縱者的依賴性，縮短了檢查時(shí)間?；诙嚯A段回歸模型和時(shí)空回歸模型，采用計(jì)算機(jī)技術(shù)已實(shí)現(xiàn)了對(duì)盆底超聲中膀胱脫垂分級(jí)的自動(dòng)化研究^[28]。

AI時(shí)代我國(guó)超聲醫(yī)學(xué)發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

科技的高速發(fā)展促使新一代AI技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的超聲影像中，其優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)。在日常超負(fù)荷工作量和復(fù)雜高風(fēng)險(xiǎn)的檢查壓力下，超聲AI系統(tǒng)能優(yōu)化檢查流程、規(guī)范診斷標(biāo)準(zhǔn)、縮短檢查與報(bào)告時(shí)間，顯著提高超聲醫(yī)師的診斷信心和工作效率?？梢灶A(yù)見(jiàn)AI在未來(lái)助力超聲診斷與治療技術(shù)、人才培養(yǎng)等方面具有廣闊的創(chuàng)新與發(fā)展前景。

大數(shù)據(jù)+AI+超聲醫(yī)學(xué)不斷融合發(fā)展，可以使醫(yī)院、醫(yī)師和患者三方都能從超聲智能化中獲益，從而提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，顛覆傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)教育模式。這種智能化、數(shù)字化的超聲診療平臺(tái)可向基層醫(yī)院推廣，提高基層超聲醫(yī)師的診斷水平，讓基層患者也能獲得專(zhuān)家醫(yī)師的服務(wù)；可部署在醫(yī)院和健康體檢中心，協(xié)助醫(yī)師完成大量的超聲體檢篩查，減輕超聲醫(yī)師工作壓力，彌補(bǔ)人手的不足；可將超聲智能系統(tǒng)部署在云端，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合多家醫(yī)院建立遠(yuǎn)程會(huì)診體系，為偏遠(yuǎn)地區(qū)較為落后的醫(yī)療服務(wù)提供技術(shù)支持；同時(shí)，還可與遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)開(kāi)展在線合作，面向與平臺(tái)簽約的全國(guó)醫(yī)院的醫(yī)師提供服務(wù)。

我國(guó)醫(yī)療資源分配不均衡，基層醫(yī)師專(zhuān)業(yè)能力有很大的提升空間，加之臨床對(duì)超聲診斷需求旺盛，因此更新超聲設(shè)備勢(shì)在必行。開(kāi)發(fā)植入超聲智能的輔助診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)檢查、診斷、治療一體化，可使醫(yī)院獲得更多的共享資源及技術(shù)保障，系統(tǒng)性地降低成本，也能幫助醫(yī)師提高讀片效率、降低誤診的概率，特別是有助于對(duì)罕見(jiàn)病和肉眼容易誤判的疾病做出準(zhǔn)確識(shí)別。機(jī)器人輔助介入超聲、智能導(dǎo)航定位穿刺能夠?yàn)榛颊咛峁└珳?zhǔn)的治療方案^[29]。

利用超聲圖像的大數(shù)據(jù)，探討機(jī)器學(xué)習(xí)及深入學(xué)習(xí)，深化計(jì)算機(jī)輔助診斷，提高組織定征的水平，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像智能識(shí)別是大勢(shì)所趨。但醫(yī)療行業(yè)是一個(gè)容錯(cuò)率極低的行業(yè)，超聲診斷有一定復(fù)雜度，且每位醫(yī)師的掃描手法不同，得到的數(shù)據(jù)不可避免的具有主觀性差異，因此對(duì)影像識(shí)別算法有很高要求。獲取大數(shù)據(jù)更需要超聲醫(yī)師提供臨床知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，再由計(jì)算機(jī)專(zhuān)家把醫(yī)學(xué)特征轉(zhuǎn)化成高效的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，讓機(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。對(duì)于超聲AI研究團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，如何找到適用特定疾病的圖像特征來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)、收集、規(guī)范和標(biāo)注是關(guān)鍵^[30]，獲取超聲影像后，如何制定出適合超聲醫(yī)師和算法工程師的感興趣區(qū)勾畫(huà)標(biāo)準(zhǔn)，需要超聲醫(yī)師和計(jì)算機(jī)技術(shù)人員共同探討。

盡管如此，開(kāi)發(fā)AI超聲診斷工作站，利用PASC的全方位信息，基于循證醫(yī)學(xué)知識(shí)，在心臟、血管、甲狀腺、乳腺、肌骨、肝臟、婦產(chǎn)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能輔助診斷的功能大有可為。但醫(yī)學(xué)影像信息超載，快速和大量的智能化讀片不可避免地會(huì)在醫(yī)患之間產(chǎn)生一定的隔閡，超聲醫(yī)師之間缺乏溝通與交流，綜合性的超聲影像診斷被普遍程式化。

今后在超聲介入治療方面，可進(jìn)一步開(kāi)發(fā)完善AI導(dǎo)航介入系統(tǒng)，通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件實(shí)時(shí)監(jiān)控穿刺的位置，提高穿刺的準(zhǔn)確性；開(kāi)發(fā)遠(yuǎn)程操控掃描檢查機(jī)器人和無(wú)線傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)近程交互的精準(zhǔn)診斷與介入治療，協(xié)助醫(yī)師完成臨床診療操作。但這些不可避免地使醫(yī)師更加依賴程式化的設(shè)備操作，從而缺乏個(gè)性化診療特色。

在短時(shí)間內(nèi)，AI仍不可能完全代替醫(yī)師，特別是醫(yī)療過(guò)程中倡導(dǎo)的人文關(guān)懷、邏輯推理等是機(jī)器無(wú)法取代的。但是，AI的超強(qiáng)學(xué)習(xí)能力和綜合分析處理問(wèn)題的能力使其具備了幾乎超越人腦對(duì)疾病超聲圖像定量分析和精準(zhǔn)診療的潛能^[31]，在未來(lái)必將改變超聲從業(yè)人員的工作方式，如自動(dòng)化掃描各臟器的標(biāo)準(zhǔn)切面并自動(dòng)出具相關(guān)報(bào)告，成為超聲醫(yī)師診療工作中不可或缺的重要輔助工具。

小結(jié)

AI技術(shù)有力推動(dòng)了高度依賴機(jī)器操控和海量信息數(shù)據(jù)分析的超聲醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，滿足了目前醫(yī)療環(huán)境對(duì)于超聲診斷的快速、準(zhǔn)確、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的需求。雖然我國(guó)的超聲AI發(fā)展過(guò)程中面臨著一些問(wèn)題與挑戰(zhàn)，相信通過(guò)大數(shù)據(jù)+AI+超聲醫(yī)學(xué)的不斷融合，可以提高超聲診斷的準(zhǔn)確率、降低誤診率、縮短報(bào)告時(shí)間及提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，滿足日益增長(zhǎng)的臨床需求，并使醫(yī)院、醫(yī)師和患者三方都能從超聲人工智能化中獲益，具有廣闊的創(chuàng)新和發(fā)展前景。

參考文獻(xiàn)（向下滑動(dòng)查看詳情）