谢红宁也在接受时表达了同样的观点。产前诊断中超声非常重要，超声医生要扫查出胎儿全身至少30多个标准图像，然后进行实时的立体思维，在脑中建立立体结构进行判断，但以往的AI系统尚未实现立体结构识别。

　　爱孕记联合包括中山大学附属第一医院在内的全国多家三甲医疗机构以及华南理工大学计算机学院，共同研发了产科超声AI智能化系统“爱孕智声”。李安华在接受

　　AI医疗的机会：来自临床的迫切需求

　　汪南不是第一个“出圈”的超声AI创业者。5年前，华创证券计算机行业分析师陈宝健就发布研报，称科技巨头加速跑马圈地，创业公司受资本热捧：AI+医疗影像市场百家争鸣。

　　但因为落地难、商业化难等问题，很多创业项目半路夭折。直到今年，一些医学界和科技界人士才真正感受到，越来越多AI医学影像加速落地，但此时距离当时喊出的“风口”有5年之久。

　　李安华希望有更多科技企业，能够研发出真正基于临床医生需求、辅助医生提高效率、减少误诊的产品。她说，好的AI产品除了能辅助医生，还能够做好超声图像的质控、建立统一标准，帮助高资历医生培养年轻医生。

　　谢红宁也深有感触，作为高资历医生，她有很大一部分精力是带学生、培训新医生。在超声科，一名低资历医生成长为中资历医生往往需要5年时间。但在常规培养中，这种“传帮带”就是靠高资历医生的经验，并没有统一的标准。而在超声诊断的大排畸中，医生需要采集30多个图像，采集的结果也没有统一标准。

　　汪南把谢红宁此前发表的论文中的超声诊断标准作为爱孕智声的技术参数，该妇产超声AI于2021年9月获得广东省药监局颁发的第二类医疗器械注册证，2022年1月获得湖南省药监局颁发的第二类医疗器械注册证，2022年8月完成国家药监局第三类医疗器械注册证的首例入组。

　　据汪南向

　　“基层医疗对这类设备需求更大。”李安华很想把这样的设备带去基层。她对

　　李安华说，这在县级以下医疗机构是普遍情况，即便是这些医疗机构之前有超声医生或培养了超声医生，也会被上级医院抽调走。还有一些跟她到基层的超声医生，也并没有经过充分的专业学习。

　　在她看来，县级以下医疗机构配备这样的AI系统，一方面有利于超声医生教学，另一方面也能提升整体的诊疗水平。

　　广东省人工智能产业协会常务副会长兼秘书长张崟则表示，在国家政策以及市场需求的共同推动下，基于图像识别的辅助诊断这一个热点赛道，一定会涌现出越来越多的优秀的企业和产品。

　　但眼下，AI超声在医疗机构的真正落地还面临普及应用、高精准度、支付等多重商业化的挑战。

　　汪南也提到，过去一年他几乎跑遍全国主要城市，向各省、市一级的政府官员、医疗机构去推广他的这款AI系统。目前爱孕智声已在中山大学附属第一医院、广东省妇幼保健院等20多个省市的100多家医院使用。

　　如果推广到基层，这些尖端技术的“新面孔”将由谁来买单？对此，一位不愿具名的业内人士对