11月14日至17日，由中华医学会、中华医学会超声医学分会主办，湖北省医学会承办，华中科技大学同济医学院附属协和医院、湖北省医学会超声医学分会、武汉医学会超声医学分会协办的“中华医学会第二十四次超声医学学术会议”在湖北省武汉市圆满召开。
在本次大会上，首都医科大学附属北京妇产医院作为组长单位牵头，开立医疗作为技术支持单位，联合国内四十余家医院，启动了妊娠中期超声产前筛查质量控制标准化应用全国多中心研究（MTUSQC）项目，旨在加强产前筛查、产前诊断质量管理，促进产前筛查和产前诊断服务标准化、同质化。
首都医科大学附属北京妇产医院吴青青教授表示，“凤眼S-Fetus”人工智能产前超声筛查技术，实现了人工智能与超声产筛工作流的深度融合。凤眼技术能够帮助超声医生减少扫查时间，减轻产科超声医生的工作负担，同时兼顾超声检查的可靠性与精准性。
超声产前筛查是出生缺陷筛查中最普及的、前置的、不可替代的无创检查方式。但是，由于超声产前筛查留图切面多、传统扫查方式效率低，且涉及胎儿全身系统结构，病种多且复杂，超声潜在的医疗风险也较高。如何建立有效质控体系，已成为超声产前筛查亟须解决的问题。
四川大学华西第二医院超声科主任罗红教授表示，国家对于产前诊断和产前筛查从业人员要求和管理都非常严格。以超声筛查为例，需要在具备产前诊断培训资质的机构进行为期3个月的规范化培训，观摩学习产筛的例数与上机实操例数均须达到要求，通过培训考核后才能获取相关超声筛查资质。
通常一位超声医生从低年资到高年资大约需要5年以上培养时间，以前年轻医生的成长主要靠有经验的医生带教，时间久、主观性也强，现在人工智能（AI）在一定程度上解决了这个难题。
“在实时动态的检查过程中，只要医生找到对应的位置，AI就可以自动识别出标准切面，确实节约了不少时间。”罗红教授说，AI获取切面的速度非常快，对低年资医生的帮助很大，提高了效率，也减少漏诊。
由于产科筛查需要超声医生短时间内扫查20多个切面的图像，而胎儿在肚子里的位置又是变化的，医生容易漏图。
“这是普遍现象，高年资医生也会出现这种情况。”河南省人民医院超声科王睿丽教授说，妇产超声工作量大，有时候宝宝位置不好，他们就会让孕妇走动走动再回来检查。他们医院是“事后质控”，然而质控常常会发现缺图的情况。现在AI就像医生身边的助手，比如需要24个切面，没扫够的话系统就会提醒。
王睿丽教授还认为，AI还有一个很大的作用，就是带教。她所在的科室年轻医生占三分之一，以前都需要师傅带徒弟，现在他们可以自己操作、系统打分，一定程度上避免了高年资医师的主观性，也让年轻医生成长更有效率。
AI在超声质控领域的巨大潜力，为超声产前筛查的标准化和质量提升提供了降本增效的科技手段。正因如此，MTUSQC引入了开立医疗的凤眼人工智能模型，希望以高效和智能的临床应用帮助医院提高医疗服务水平。
MTUSQC项目的研究负责人吴青青教授表示，随着优生优育和出生缺陷防控的社会需求增加，国家对产科超声质控的重视日益加大，在标准化、技术应用、质控体系建设等方面取得一系列新进展。但是，虽然超声产前筛查技术普及度较高，由于各地区之间的技术水平、设备条件、人员素质等方面存在差异，超声产前筛查的质量水平参差不齐。
通过这样的项目来与高水平的产前筛查“对齐”，是广西壮族自治区玉林市妇幼保健院超声医学科主任李基增期盼的一件事。他说，基层医疗机构可以引进新设备来补设备上的差距，但超声医生诊断水平的差距就没那么容易缩短。他们医院是当地唯一具有产前诊断资质的医疗机构，超声医生对常见的胎儿畸形可以识别，但对一些少见的疑难杂症在诊断和判别上有困难。
“上一级医疗机构通常有更标准化、规范化的诊断要求，我们也通过人员进修、专家下来帮扶，不断提高技术水平。”李基增说，希望通过MTUSQC项目，能够紧跟上级医疗机构的诊疗水平。
吴青青教授表示，项目的主要目的是在全国范围内应用、推广《超声产前筛查指南》及“超声产前筛查质量控制标准”，了解不同省市地区超声产前筛查的规范程度和特点，并进行针对性指导。另外，研究还会对比常规超声与人工智能技术-凤眼在产筛的应用效率和卫生经济学效益。同时，也将探索凤眼人工智能模型在产筛后图像质量评价（质控）的应用价值。这是目前国内外为数不多的关于人工智能技术在质控领域大规模应用的真实世界研究。
在她看来，AI、云平台、大数据、标准化流程等技术的引入，将提高质控效率、减少人为误差、加强筛查和诊断一致性和准确性。AI技术的应用将全面优化超声质控流程，推动超声诊断质量迈上新的台阶。
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