技术科普 | 超声AI辅助诊断系统——颈动脉AI，让血管病预防更智能

超声AI辅助诊断系统——颈动脉AI的核心在于其强大的图像识别和分析能力。通过深度学习算法，系统能够自动识别和分析颈动脉超声图像中的斑块特征。具体来说，系统可以自动分割颈动脉斑块，并计算其体积、厚度和狭窄率等关键参数。这些参数对于评估斑块的稳定性和潜在风险至关重要。例如，系统可以识别钙化斑块、非钙化斑块和混合性斑块，其准确率分别为89.80%、88.24%和91.11%。这种高精度的识别能力使得医生能够更早地发现潜在的脑血管疾病风险。传统超声诊断依赖医生肉眼识别影像，而颈动脉AI通过分析超十万例标准化影像数据，实现病变特征的精准量化识别。其对斑块形态学特征（如纤维帽完整性、脂质核心体积）的解析精度达0.1mm级，在斑块稳定性评估中较传统方法准确率提升37.2%，尤其在微钙化灶检测等经验依赖型指标上实现标准化突破。在繁忙的医疗工作中，时间就是生命。颈动脉AI能够快速处理超声影像数据，几乎瞬间就能给出诊断结果。这与传统的人工阅片相比，大大缩短了诊断时间，提高了工作效率。颈动脉AI能够自动识别斑块类型并量化关键指标，为经验不足的基层医生提供实时、精准的诊断建议，有效弥补经验缺口，提升基层医疗服务能力。通过AI+5G技术，基层超声影像可以实时传输至上级医院，专家可远程复核并出具诊断报告。这种模式打破了地域限制，使偏远地区的患者也能享受到优质的医疗服务。