香港推出AI超声模型以应对医生短缺问题
香港在超声诊断领域的AI突破
香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）发布了由人工智能驱动的革命性超声分析系统EchoCare。这一进展正值全球医疗系统面临诊断影像服务需求不断增长之际。
应对关键性短缺
中国每年进行约20亿次超声检查，合格专家的短缺已达到危机水平。香港中文大学的黄洪亮教授指出，由于专业人员稀缺，香港患者通常需要等待超过一年才能进行常规检查。
图片来源说明：该图片由AI生成，图片授权服务提供商为Midjourney
技术创新
EchoCare模型代表了几项重大进步：
- 最大训练数据集：超过400万张超声图像
- 自监督学习：减少手动标注需求
- 持续学习：适应新临床场景
- 跨中心兼容性：适用于不同医院系统
该系统采用了一种新颖的结构化对比自监督学习方法，克服了传统超声AI开发的局限性。
临床表现
早期验证研究显示出强大的诊断能力：
- 85.6%灵敏度（识别真阳性的能力）
- 88.7%特异性（识别真阴性的能力） 这些结果来自包括山东大学医院在内的多中心试验。
该技术有望显著缩短目前人类专家所需的3-5年培训周期，同时保持高诊断标准。
关键要点：
- EchoCare处理超过400万张超声图像——同类中最大的数据集
- 该系统解决了中国15万名超声专家的关键性短缺问题
- 自学习架构允许在不进行大量再训练的情况下持续改进
- 在多个医院系统中均显示出有效性
- 有望将诊断等待时间从数年缩短至数天
