众所周知，传统的超声影像对于疾病的诊断很容易受到医生判断的主观影响，需要更多的临床经验支持才能保证结果的准确性。而在人工智能和大数据算法等创新前沿技术成为各行业发展引擎的当下，基于超声影像的人工智能技术和大数据应用现已成为医疗、科研机构和政府共同关注的焦点。

超声人工智能辅助诊室内使用的是来自浙江德尚韵兴医疗科技有限公司的超声AI辅助诊断系统，该系统能够运用算法进行超声快速扫描分析，全自动实时探测甲状腺结节，勾画出结节轮廓，实时提示结节位置，可防止漏扫、提升扫查效率，还能实时判断结节恶性风险并实现自动分级，供卫生服务站的医师参考判断，为社区民众提供了更便捷高效的诊疗服务。

德尚韵兴的首席科学家、浙江大学求是特聘教授孔德兴表示，德尚韵兴甲状腺结节良恶性辅助诊断系统分为训练和打分两部分。

训练原理依托于深度学习技术，利用两万多份的有标注结果的超声影像样本对计算机进行训练。

传统的机器学习是人为定义特征的，比如结节的边缘是否规则，回声情况如何，还带有医生主观的判断标准。但是如果依托深度学习，就不需要这些人为的特征定义。

经过标注的样本分为两大类，一类是良性的，一类是恶性的。神经网络根据标注情况分别分析提取良性和恶性各带有的特征，而这个过程会比人眼观察的更加细致。

训练完成后，德尚韵兴把这套算法和网络参数打包为一个软件，也就是打分系统，它可以部署到网上，还可以形成单机版，这部分是用普通的计算机运行的，此时医院就可以利用它来进行辅助诊断了。

对于甲状腺结节的诊断，目前三甲医院医生的平均准确率为60%-70%，基层医院会更加低一些。而德尚韵兴辅助诊断系统目前准确率可以达到85%以上。

“超声智能辅助诊断示范基地建设成功意义重大，将成为浙江基层医疗创新示范样本，希望为国家推行‘分级诊疗’政策、落实‘优质医疗资源下沉’战略、提高基层医院的医疗服务质量和促进健康事业发展提供示范样板。”浙江省人民医院党委副书记、浙江省数理医学学会副理事长何晓波说。

超声智能辅助诊断示范基地的落地将全国前沿的超声技术带入到了寻常百姓家，接下来，西溪街道将以该基地为点，让更多的居民能够便捷地享受到实实在在的AI医疗红利。