4、勾画AI+掌上超声    

因为目前基层医疗推广超声筛查的最大阻力和痛点就是看不懂和不会用超声。

      人工智能辅助的超声动态部位快速识别和勾画技术将成为解决上述痛点最有效和最便捷的方案，

我们把目前在超声领域的人工智能，分为诊断AI和勾画AI。

• 1  提供勾画功能的AI（CFDA二类）。
• 2  提供辅助诊断包括良恶性判别功能的AI（CFDA三类，目前审批政策未明，国家在积极建库）。

第1种AI已经足够帮助掌上超声迅速开拓二三级医院临床科室的应用，特别是基层医疗的超声筛查普及，因为目前基层医疗推广超声筛查的最大阻力和痛点就是看不懂和不会用超声，毫无疑问，人工智能辅助的超声动态部位快速识别和勾画技术将成为解决上述痛点最有效和最便捷的方案，而且目前审批通道顺畅无阻力，这一应用非常接地气。当然，这也需要大量的临床阳性病历来培训机器学习和优化神经网络。

第2种AI目前非常火热，也是未来趋势，但目前来说从技术到审批都还有不小阻力。这一应用在未来可以帮助掌上超声真正引爆基层市场，也非常值得期待，但需要耐心。

    根据行内人士透露，临床科医生对于这类勾画AI掌上超声十分欢迎，当其被作为视诊器时，能够让医生的诊疗过程更加直观，也减少了专门为超声检查而将病人转去超声科的麻烦。而且针对不同的应用场景，不同形式的超声仪器能发挥与众不同的作用。

     在应用于临床科室时，超声的便携性要求就会很高，所以掌上超声更加被临床医生所需要，这样更方便使用，价格也更便宜，而且清晰度和各项功能也能达到他们的要求。它在其他应用场景也有广泛应用，类似急救中心，便携式勾画功能AI超声能够大大增加他们的工作效率，也方便出诊；用在对新医生的教育上也十分受欢迎，帮助他们识别器官、组织与病灶，能让他们更好上手，更快的进步，也省去了专业医生手把手教学的麻烦。

     同时，对于基层医务人员（主要是乡医、村医、护士 和其它医务人员，没有接受过超声诊断培训的，甚至对解剖学知识理解的不够全面的医务人员），有了勾画AI，也同样可以迅速的上手使用。

5、若干技术壁垒分析

技术壁垒分为掌上超声部分，和人工智能部分。

1）掌上超声部分：

总结：

• 物理通道数不是越高越好，越高则带来的功耗越大，体积越大；
• 算法芯片是灵魂，是设备小型化的关键，可突破硬件限制，触及更高图像质量；
• 后处理能力、屏幕质量是软性修饰加分项；
• 长期使用要关注系统稳定性，稳定性差则触发医疗事故。

超声设备的成像质量和两个方面息息相关：一是硬件上的物理通道数，二是算法芯片实现水平。

1、首先讲物理通道数，物理通道数对于超声设备来说可以看作是汽车的排量，通道数越多，一次性传输的电信号就越多，在探头端一次性激活的阵元就越多，发出的声波就越丰富，获得的回声以及后续转化的电信号也越多元，成像也就越丰富细腻。在医用超声设备的物理通道数上，各厂家不断尝试，目前常见的高端大型彩超的通道数已经达到128个甚至更高，中端大型彩超的通道数也已经达到64个，32通道数的低端大型彩超在市场上还存在，但是正逐步被淘汰中。物理通道数增加无疑可以直接增加成像质量，但是也会不可避免的带了改变，所需的设备体积较大，数据传输线会很粗，功耗增加。这对于大型超声设备来说影响不大，但是对于小型化的超声设备来说是致命弊端，以至于在中国推出首台国产掌上超声仪器前，中国超声行业内仍然不相信具备医用价值的掌上超声设备的可实现性。

对于大型超声，国产替代浪潮在中低端大型超声市场上正剧烈上演，这和我国超声产业氛围的不断发展成熟密不可分，我国的超声厂家在硬件上和国际厂家的差距正在快速缩小。但是在高端设备市场，我国品牌与国际品牌还存在不小的差距，而这一差距很大程度上反应在算法芯片实现水平上。

2、算法芯片：如果把物理通道数比喻为超声性能的躯体，算法芯片实现可以理解为超声性能的灵魂。硬件为超声成像提供了实现的基础资源，但是如何有效的分配和利用资源，达到最大化，则是算法芯片技术的能力范围。优秀的超声核心算法和芯片实现可以让超声设备发挥出远超现有硬件水平的性能水准。比如在物理通道数为8通道的情况下虚拟出32通道的成像效果，这需要对于信号传输和资源分配上有精准而又巧妙的设计理念，需要成体系且长时间的技术积累。目前不少国内知名的超声品牌在硬件水平上已经完全媲美进口品牌，但是在算法芯片技术的钻研和积累上与进口品牌还有很大差距。超声设备的算法实现在行业内并没有统一的标准，独特性极高，所以这一点往往能够拉开产品间的性能差距。

3、后处理和屏幕。除了以上两点，后处理能力和屏幕好坏对成像质量也可以产生非常大的影响。前两点类似于硬性指标，是成像的基础。后两点类似软性修饰。后处理技术，良好的后处理可以起到极好的“美容”效果，将原本质量较低的图像改头换面，给观者清晰细腻的体验，同时保证图像的高还原度，是极富技巧的工艺手段，对技术团队的经验提出很高要求。

其次就是屏幕质量，一块高级的屏幕和一块普通的屏幕对于同样的输出信号也可以带来极其明显的改变。由于掌上超声的一大属性就是便携，使用环境和大型超声有很大区别。光源不固定，光线条件多变都是常态，所以一块能够在各种光线条件下清晰呈像的屏幕对于产品成像质量的增益是毋庸置疑的。例如朗昇科技配置了AMOLED全天候屏，这种显示屏拥有高对比度、极快响应速度等特点，目前主要是一些大型手机厂商在用，如三星高端机型和Iphone X；最重要的是，AMOLED屏可以全天候清晰显示，不受光线影响，所以在户外和急救场景，尤为重要。

4、稳定性。成像质量以外，医用超声设备的系统稳定性也尤为重要。举个简单例子，假如在超声引导穿刺的过程中发生了画面迟滞或者停机，很可能直接引发医疗事故。即使超声设备应用场景不是术中，由于医疗超声检查特殊的实时性要求，画面延迟和卡顿会带来非常差的操作体验，同时极大影响医生的工作效率。超声设备的系统稳定性要依靠成熟的系统实现技术来满足，系统实现不像算法芯片独特性那么高，在行业内有一定的既定标准，普通企业也可以按照既定规则实现基本的系统运转，但是存在明显的瓶颈。反过来说，如果要获得优于行业的功耗水平和系统稳定性，对企业在系统实现经验上提出的要求就会非常高。

2）人工智能部分：高算力+低功耗+实时性

1、高算力+低功耗：在算力方面，虽然勾画AI所需仅是数百级神经网络，它通常要在大型设备上承载，要将该神经网络部署在掌上设备上时会遇到GPU算力不足，低功耗和硬件成本等挑战。

为了实现超声影像诊疗实时性，具备较好的移动硬件平台和软硬件开发团队十分关键。

例如朗昇科技的产品在设备内为AI预留GPU/DSP，借助低功耗高通820硬件平台，通过大量的神经网络优化和系统适配，实现移动终端内的AI运算。能够将多达千级神经网络优化后部署在移动终端硬件系统上，基本实现勾画AI应用于掌上设备。

而其他厂家目前常见的AI芯片，例如Nvidia芯片，成本非常高，功耗非常大，实现移动终端内的AI运算不现实。

2、实时性：掌上超声AI的另一个特点要求。

也就是说使用者是边操作边得出结果。假如依照目前常规的方案，将 AI运算放到云端，通过上传－运算－下载的流程来驱动AI的话，必然极大限制超声检测的实时动态效果，对用户体验是一个致命打击。

这也就要求，将AI运算从云端落到本地，这对于硬件性能是不小的要求。所以不管从未来成像质量提升还是 AI运行需求方面，专机专用的掌上主机是大趋势。

（声明：本文观点均为作者个人观点，仅做投资参考）

作者：陈川 华医资本