吕晨翀：超声AI产品为何少见？
超声ai产品为何少见？近日，医疗ai公司医准智能发布乳腺超声智能检测系统。
该系统在不改变现有超声设备和医院工作流程的基础上，利用神经网络架构搜索方法（nas）对超声信号进行实时智能分析，可以实现实时病灶检出，对病灶进行自动分割及良恶性分析。
超声是基层最常用的一种检查设备。相较于ct、x射线等检测方法，超声诊断具有实时扫查、无创、无辐射，价格较低等特点，并且可移动，扫查方式灵活。
2016年5月，卫计委印发《县医院医疗服务能力基本标准和推荐标准》，其中包括要求县级医院配置超声影像设备，基层医院的超声应用场景进一步拓宽。
尽管超声市场前景被看好，但是超声ai市场并没有迎来大爆发。目前，在国内做ai+超声的团队并不多，比较有代表性的是浙江大学的孔德兴教授团队。
超声ai产品为何少见？
医准智能首席ai官王子腾表示，乳腺超声ai产品主要有几大难点。
首先，超声的数据收集与标注困难。一次超声扫描需要十分钟以上，每秒约有30帧图像。因此，一次扫描就会产生2万帧图像，而训练一个精度较高的神经网络需要大量标注好的数据，“数据”就成为一大难关。
其次，不同于ct或者核磁，在超声的诊断过程中，医生需要ai实时给出结果，来帮助自己写报告，这就对产品的“鲁棒性”提出巨大挑战。
最后，与放射科不同的是，超声科最大的难点不在读片子，而是如何操作b超设备，拿到医生自己想要看到的图像。
医准智能ceo吕晨翀也补充到，目前市面上流行的算法模型，是基于二维的静态图像的ai检测技术。但是，对于三维实时动态视频的检测现在公开算法基本没有。
除此之外，因为超声的噪声大、对比度差，同时视频的帧数很多，因此就需要工程人员在设计算法时，考虑到信息提取的准确性，同时要保证模型不过于庞大，尽可能地保证产品在实际部署时的实用性。
作为应用于临床的系统，医准智能的乳腺超声智能检测系统有几个特点：
低延时。系统采用神经网络架构搜索方法（nas），使用rtx2080ti。达到每秒处理速度超过50帧，且检测结果延迟小于0.09秒。
智能分割自动测量。可以对包含病灶所有信息的整段视频进行分析，利用病灶的各个截面信息，对病灶整体进行更加充分的属性分析，同时给出病灶最大截面以及长短径、面积等定量信息。
除此之外，也可以生成结构化的报告。
了解到，今年3月，医准智能完成近亿元人民币b轮融资，融资的目的是扩大公司现有 ai 产品线，实现 ai 检测系统从单器官到单部位病种的覆盖。具体而言，医准智能将基于 ct、mr、乳腺钼靶机、普通 x 光机、超声等多种影像设备，打造特定病种的人工智能产品。
在创办医准智能之前，吕晨翀曾在ge工作10多年，担任很长时间的销售角色，而销售的正是超声产品。他表示，自己前前后后卖出过600多台超声，对超声产品的痛点和市场有比较深刻的认知。因此，在渠道关系层面，医准智能拥有较好的优势。
但是他也表示，像超声ai这样的产品不能单纯地依靠软件来解决，而是要实现软硬件的结合。“我们现在探讨的一个方案是，在探头上添加ai投影仪，去学习高水平医生的探头轨迹，做一个智能化的探头，对低年资医生进行路径的指导。”
据吕晨翀透露，未来五年，医准智能需要做几件事情。
首先，是对影像设备进行智能化的升级改造。其次，突破科室的限制，从影像科走到临床科室。
吕晨翀说到，从去年开始，头部的一些公司已经开始商业化，但是今年由于疫情，这条路并不顺畅，原本医院用于购买设备的资金，需要用在防疫上。“现在各大医院的精力都投入在防疫上，预算审批也存在困难，这对于医疗ai公司的商业化来说，存在一定的挑战。”
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超声是基层最常用的一种检查设备。相较于ct、x射线等检测方法，超声诊断具有实时扫查、无创、无辐射，价格较低等特点，并且可移动，扫查方式灵活。
2016年5月，卫计委印发《县医院医疗服务能力基本标准和推荐标准》，其中包括要求县级医院配置超声影像设备，基层医院的超声应用场景进一步拓宽。
尽管超声市场前景被看好，但是超声ai市场并没有迎来大爆发。目前，在国内做ai+超声的团队并不多，比较有代表性的是浙江大学的孔德兴教授团队。
超声ai产品为何少见？
医准智能首席ai官王子腾表示，乳腺超声ai产品主要有几大难点。
首先，超声的数据收集与标注困难。一次超声扫描需要十分钟以上，每秒约有30帧图像。因此，一次扫描就会产生2万帧图像，而训练一个精度较高的神经网络需要大量标注好的数据，“数据”就成为一大难关。
其次，不同于ct或者核磁，在超声的诊断过程中，医生需要ai实时给出结果，来帮助自己写报告，这就对产品的“鲁棒性”提出巨大挑战。
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除此之外，因为超声的噪声大、对比度差，同时视频的帧数很多，因此就需要工程人员在设计算法时，考虑到信息提取的准确性，同时要保证模型不过于庞大，尽可能地保证产品在实际部署时的实用性。
作为应用于临床的系统，医准智能的乳腺超声智能检测系统有几个特点：
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但是他也表示，像超声ai这样的产品不能单纯地依靠软件来解决，而是要实现软硬件的结合。“我们现在探讨的一个方案是，在探头上添加ai投影仪，去学习高水平医生的探头轨迹，做一个智能化的探头，对低年资医生进行路径的指导。”
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首先，是对影像设备进行智能化的升级改造。其次，突破科室的限制，从影像科走到临床科室。
吕晨翀说到，从去年开始，头部的一些公司已经开始商业化，但是今年由于疫情，这条路并不顺畅，原本医院用于购买设备的资金，需要用在防疫上。“现在各大医院的精力都投入在防疫上，预算审批也存在困难，这对于医疗ai公司的商业化来说，存在一定的挑战。”
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