因为超声医生和放射科医生不同，放射科医生只需要通过静态的图像进行诊断，但超声医生需要采集不同切面的动态图像进行实时诊断。超声影像的获取和诊断都非常依赖医生经验。

AI搭载于超声诊断之上，可以辅助解决两个问题，一是如何更好地获取影像；二是如何更好地分析影像。

在短时间内完成一个采集图像和分析图像，AI要走三步。以首个通过FDA审批的AI辅助下的医学成像采集系统caption AI为例，caption AI首先是利用AI指导医生获取图像，通过AI的实时引导，非专业医生也能采集超声影像。

第二步是利用算法找出最佳的图像。超声图像的高变异性对于AI影像诊断来说是个难题，caption AI的算法可以从视频中选择最佳的影像并且量化图像，提高在AI超声图像采集和诊断上的可信度。

第三步是进行图像分析。以往来说，解读和分析超声影像也需要多年培养的超声医生才可以做到，而caption health通过深度学习算法可以自动进行射血分数测量，用于临床医生评估患者病情。

虽然目前FDA批准了caption health产品上市，但是仅限于成人心脏疾病检查。在FDA深查Caption Guidance的过程中，FDA评估了两项独立研究的数据。

第一项研究是让50位训练有素的超声医生对患者进行诊断扫描，一组不使用辅助诊断软件，一组使用软件，结果证明有经验的超声医生都可以获得质量较高的图像。

另一项研究包括培训八名不是超声检查专家的注册护士使用Caption Guidance软件，并要求他们找出超声心动图图像，然后由五位心脏病专家评估所采集图像的质量。结果表明，Caption Guidance软件能够使注册护士也能获得具有诊断意义的超声心动图图像和视频。

对于超声来说，AI让超声的使用变得更加简单，可及性更高。对于AI来说，超声则是一个施展AI能力的好场景。

软银中国投资总监朱瑞星告诉动脉网，因为AI产品的特殊性，具有规模效益的领域更容易产生AI的价值洼地。超声比起CT和核磁来说，每年的应用人次更多，同时也有一定的收费标准。因此AI辅助诊断在超声领域将有较大的商业化前景。