湖北日报全媒体记者余瑾毅 通讯员李蓓 马遥遥 卢亚芳

从“辅助”到“决策”，AI赋能医疗服务又迎来新跨越。3月27日，由武汉市中心医院与武汉大学联合研发的超声诊断大模型“佑珈”发布。

这是湖北省首个聚焦临床超声全流程的多模态垂直大模型，它以智能体决策为核心中枢，构建起覆盖图像净化、病灶检测、证据推理到报告生成的一体化智能闭环系统，让人工智能从单一功能的辅助工具，进化为具备协同推理能力的临床决策助手，标志着超声诊疗由此迈入“全流程智能决策”的新时代。

武汉市中心医院超声诊断科主任刘建新演示超声诊断大模型“佑珈”

超声诊疗具备“最强大脑”

据悉，该款超声诊断大模型由国家高层次青年人才、武汉大学计算机学院张敬及其团队联合武汉市中心医院共同研发，突破了超声标记去除、多器官病灶检测等关键技术，构建了完备的多模态超声智能诊断技术体系。

据介绍，在功能层面，“佑珈”更像一个为超声诊断医生量身打造的“最强智慧大脑”，具备五大核心能力。它既是“图像净化师”会智能擦除图像上的水印、卡尺、测量线等干扰标记，批量生成纯净、标准的超声图像，让医生不再被冗余信息遮挡视线；又是“病灶侦察兵”，可精准识别病灶，并自动输出定位与量化信息，成为医生的“第二双眼睛”。同时，它还具备“多模态推理”能力，能将图像特征与临床信息、工具结果联合推理，生成专业的辅助诊断结论。它还是一位高效的“报告助理”，能自动生成规范的结构化超声报告草稿，提升诊断与书写效率。

此外，它还扮演着“数据管家”的角色，能自动消除噪声与标记干扰，构建高质量数据集，为AI训练和多中心科研提供安全合规的数据支撑。

据悉，超声诊断大模型的价值贯穿超声诊疗全链条，可应用到日常门诊、住院及体检中，可帮助超声诊断医生从繁琐的文书工作中抽身，大大提升了工作效率，从而让医生更专注于分析患者的病情。

在医学教育领域，超声诊断大模型可参与住院医师规范化培训，提供标准化诊断参考，帮助年轻医生快速积累经验。尤为重要的是，这款大模型为赋能基层医疗提供了有力抓手。它可以弥补基层超声医生数量不足、经验参差不齐的短板，帮助统一诊断标准，提升基层医疗机构诊断的一致性和准确率，减少漏诊、误诊的风险，从而让基层患者在家门口就能享受到三甲医院同质化高水平的超声诊断服务。

高质量数据破除“数据壁垒”

一个能读懂超声、会思考诊断的AI，究竟是如何铸就的？答案，藏在近5万个高质量的病例和44万张超声图像里。

超声医学被誉为临床诊疗的“无创排头兵”，但行业发展长期面临一个“数据壁垒”：临床采集的超声图像上，设备水印、测量卡尺、参数文本、勾画等冗余标记如同“贴纸”般覆盖在组织纹理上，让数据难以直接用于AI训练。这些数据结构不统一、命名不规范、敏感信息混杂，构建高质量训练数据又需耗费大量人力与时间，导致超声AI研发受限于高质量纯净数据集不足，模型易学习“捷径特征”，跨设备、跨院区泛化能力较弱。

为筑牢“佑珈”的训练根基，来自武汉市中心医院与武汉大学计算机学院的团队携手展开了一场“数据攻坚战”。除了大学领衔的技术团队，医院也派出多名经验丰富的超声诊断医生，开展体系化、高质量的数据标注工作。数据准备累计覆盖乳腺、肾脏、甲状腺、肝胆脾胰、泌尿生殖系统等14个重要脏器或部位，涉及良恶性病变等110个常见病种，进行了精细到像素级的勾画标注，总计处理了近5万个高质量的有效病例，对应44万张超声图像，其中精细化勾画标注的图像达9.1万张。

让“智慧”从实验室走向基层

据介绍，在现有大模型基础上，武汉市中心医院还将联合武汉大学计算机学院进一步打造超声综合智能体，将病灶识别、疾病诊断、证据提炼与报告输出等串联成全流程智能化的闭环。这意味着，从医生拿起超声探头的那一刻起，到最终一份规范、准确的诊断报告出炉，人工智能的辅助将贯穿每一个环节，让临床诊疗更加高效、精准。

未来，双方还将进一步深化AI与医疗器械融合，将大模型嵌入超声设备，推动技术成果走出“实验室”，规模化落地基层，让三甲医院的同质化诊疗能够随着设备一起抵达基层医疗机构，不断助力医疗人工智能产业生态升级。