每經(jīng)記者：林姿辰每經(jīng)編輯：陳俊杰
超聲檢查領域難度最高的產(chǎn)科超聲篩查正在被AI“拿下”，這是幾年前的王睿麗想象不到的。
作為河南省人民醫(yī)院超聲科副主任，王睿麗在臨床一線工作30年，見證了產(chǎn)科超聲對新生兒健康的貢獻。據(jù)新華社報道，與5年前相比，全國因出生缺陷導致的嬰兒死亡率和5歲以下兒童死亡率均降低30%以上，神經(jīng)管缺陷、唐氏綜合征等嚴重致殘出生缺陷疾病發(fā)生率降低約23%。
但即便如此，由于超聲技術的局限性、醫(yī)生技術存在差異等原因，國內的產(chǎn)科超聲漏檢事件時有發(fā)生。如何減少人為因素，盡可能提高產(chǎn)科超聲的準確性，減少漏檢、漏診？AI會是一個好助手嗎？
7月15日，王睿麗接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示，目前的AI超聲在一定程度和范圍內已經(jīng)可以勝任產(chǎn)前篩查，但超聲醫(yī)生既有的操作習慣和認知是產(chǎn)品廣泛應用的“坎兒”，AI應用于臨床仍需面臨普適性和倫理問題的挑戰(zhàn)，AI產(chǎn)品的工作流、切面細節(jié)顯示仍需提高。
河南省人民醫(yī)院超聲科副主任王睿麗圖片來源：受訪者供圖
曾認為產(chǎn)科超聲“最不可能被AI代替”
作為一名同時有著30多年教學經(jīng)驗的超聲科醫(yī)生，王睿麗曾認為產(chǎn)科超聲是最不會被AI（人工智能）代替的超聲檢查。這是因為胎兒與位置固定的器官不同，其在子宮內羊水中體位變化無法固定，可能會出現(xiàn)不同姿勢和位置旋轉，孕婦的身體情況也會對圖像顯示有影響。
在此基礎上，產(chǎn)科超聲醫(yī)生不僅需要觀察羊水情況，胎盤位置，還要觀察胎兒主要的解剖結構、生長發(fā)育情況，檢測難度非常大，即便是同一位醫(yī)生，在不同時間的測量結果也會存在差異。
現(xiàn)在，很多低年資醫(yī)生都很難做好的篩查項目，正在被AI“拿下”。具體來說，當超聲醫(yī)生手持的超聲探頭在孕婦的肚皮上掃描時，AI超聲會快速識別用于觀測胎兒發(fā)育狀況的多個標準切面，并自動獲取最佳標準切面快速測量胎兒頭圍、腹圍、股骨長、肱骨長等指標。根據(jù)王睿麗的使用體驗，AI獲取的標準切面質量和測量準確性都較高，既可以提高醫(yī)生的操作效率，也能節(jié)省患者的就診時間。
王睿麗告訴記者，產(chǎn)科超聲醫(yī)生的工作量非常繁重，每一名孕婦的檢查時間通常在半小時左右，“一個醫(yī)生在加班的情況下，上午最多能做8名中孕期孕婦的檢查，現(xiàn)在很多孕婦要提前一個月甚至更長時間預約產(chǎn)前篩查”。如果使用AI婦產(chǎn)超聲，這些時間會大大縮短。
另外，AI在超聲領域的應用場景還包括質量控制和醫(yī)生教學。王睿麗表示，按照國家超聲醫(yī)學質控中心對于產(chǎn)科超聲的最新要求，每名孕婦的超聲檢查需要至少保存22個切面、24幅圖片，但臨床獲取的圖片基本是這一數(shù)量的兩倍甚至更多，因此質控小組平均需要在每個病例上花費十幾分鐘的時間挑選圖片，但AI可以將這一時間縮短到一分鐘以內，甚至幾秒鐘就可以完成。
而且，AI還可以對產(chǎn)科超聲圖片進行打分評價和動作指導，在產(chǎn)前診斷中心培訓基層醫(yī)生時，這一功能可以輔助完成教學和評估任務，提高培訓效率，從而更高效地培養(yǎng)出合格的基層醫(yī)生，提升產(chǎn)前超聲篩查的整體水平。
AI超聲仍面臨普適性和倫理問題的挑戰(zhàn)
盡管“了解后發(fā)現(xiàn)AI很好用”，但王睿麗坦言，讓臨床醫(yī)生接受這個新鮮事物并不是件容易的事，其中最大的障礙源于產(chǎn)科超聲醫(yī)生的認知和操作習慣。
一般來說，培養(yǎng)一名合格的超聲醫(yī)生，往往需要3到5年，而在產(chǎn)前胎兒篩查領域，則可能需要5到8年。臨床經(jīng)驗充足的老醫(yī)生們知道超聲技術存在局限性，超聲波在某些情況下可能無法穿透胎兒的部分組織，或者胎兒的位置和姿勢可能影響超聲波的傳播，因此對AI技術的信任不足，更傾向于根據(jù)個人經(jīng)驗進行操作。
“有點類似于家長讓孩子做家務活兒，你教他做一部分，然后你再去做他沒有完成的那部分，看似更省勁兒。但實際上還不如自己一口氣干完。”王睿麗說。
另外，不同的超聲醫(yī)生在打切面時有不同的工作習慣，比如有的醫(yī)生習慣先查基本測量切面，按照頭部、腹部、心臟、脊柱、肢體的順序獲取標準切面，但AI對圖像的識別速度特別快，在探頭滑過肚皮的瞬間，會留存一系列標準切面，而這些切面的順序是隨機的，因為和醫(yī)生的檢測習慣不同，這可能會在一定程度上會降低篩查或診斷效率。
王睿麗認為，這兩種現(xiàn)象的背后，是AI超聲廣泛應用于臨床的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。目前，AI產(chǎn)科超聲獲取標準切片的準確性和完整性已經(jīng)在有關研究中得到驗證，但由于產(chǎn)科超聲的復雜性和高難度，AI產(chǎn)科超聲在大規(guī)模樣本中的普適性價值還需要進一步的研究驗證，相關的倫理問題也值得關注。
在工作流方面，AI產(chǎn)科超聲的廠家需要與臨床醫(yī)生持續(xù)溝通，“只有把產(chǎn)品的工作流做順暢了，AI超聲才可能被臨床醫(yī)生接受，如果醫(yī)生的接受度提高了，應該很快就能成功”。據(jù)王睿麗觀察，目前AI應用是國內外超聲設備廠家共同的研究方向，國產(chǎn)廠商的最大優(yōu)勢在于與臨床醫(yī)生的溝通速度，“他們的反饋特別快，所以我覺得這個磨合的時間可能不會太久”。
目前主要是產(chǎn)前篩查，還無法做到輔助診斷
目前，AI在產(chǎn)科超聲的主要應用場景是產(chǎn)前篩查，還無法做到輔助診斷。
王睿麗告訴記者，從檢查指標看，產(chǎn)前篩查和產(chǎn)前診斷的超聲檢查并無明顯區(qū)別，但面向的人群和標準不同，產(chǎn)前篩查一般面向所有孕婦，有篩查標準切面要求；但診斷則面向有遺傳性疾并生育不良家族史的孕婦，或胎兒在篩查中出現(xiàn)可疑問題的孕婦，由于沒有標準化的切面要求，產(chǎn)前診斷的準確性更多地依賴于醫(yī)生的個人經(jīng)驗。
據(jù)王睿麗了解，在產(chǎn)前診斷方面，部分AI超聲已經(jīng)能夠識別胎兒某部位的正常與否，甚至能提供幾種可能性較高的畸形類別供醫(yī)生參考，這樣的功能可以縮小診斷的范圍，但這距離輔助診斷還有很長一段的距離。
例如，有一類頭顱切面顯示了胎兒存在腦積水，但腦積水對應的先天畸形種類很多，要判斷胎兒屬于梗阻性腦積水，還是Dandy-Walker綜合征、脊柱裂等，臨床醫(yī)生需要觀察超聲的其他切面，搜尋能夠支撐某種畸形的其他表征。在這一過程中，醫(yī)生需要根據(jù)經(jīng)驗截取一些非常規(guī)的切面，這些切面缺乏大量可學習的數(shù)據(jù)樣本，是現(xiàn)階段AI還無法實現(xiàn)產(chǎn)前診斷功能的原因之一。
但王睿麗認為，輔助診斷一定是AI應用在超聲領域的未來趨勢。實際上，目前的AI超聲已經(jīng)建立起畸形種類的數(shù)據(jù)庫，可以幫助醫(yī)生“解放”大腦。例如，有些畸形是多器官、多部位的綜合征，很多醫(yī)生不可能只靠大腦記住，但AI可以通過讀取超聲圖片、識別異常部位，輸出綜合征對應的常見畸形，并指引醫(yī)生觀察其他重點部位的切面，從而做出最終診斷。
“人工智能的時代已經(jīng)來臨，你只能接受它。而且只有越早接受、接受越快，才能夠適應這個時代。”王睿麗認為，AI可以作為超聲醫(yī)生的輔助工具，使臨床工作更高效、準確。但對于患者情感需求、心理關懷等工作，AI難以勝任，而這也是一個提醒臨床醫(yī)生除了關注患者的身體，還應關注心理、情感、精神方面的需求。
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