GE、西门子等厂商，硬件的迭代速度对没有软件快。软件和算法上的突破将有可能成为未来主流。”

对于超声另一大主要厂商飞利浦来说，现在60%的全球研发人员侧重在软件和AI上面，但也并不意味着它要变成一个软件公司。飞利浦的医疗器械设备本身是高度数字化的，也会产生大量的数据。如何互联和整合数据是关键。

而另一条路线则是在基层医疗场景之中。在大型医院之外，国内医疗体系中，国内有近90万家基层医疗机构，医、药、检三个环节中，破解医疗结构性矛盾必不可少的加大投入的环节就是在“检”这个环节。而借助于掌上超声设备的便携性，超声设备赋能基层是一条可行路线。

朱瑞星指出：“把一个基层医生培养成为一个专业的超声科医生是不可能的事情。因为不可能让基层医生能力等同于三甲医院医生，其实基层的赋能是依靠设备承担的，让基层医生拥有简单易用的设备，在短时间内提升诊疗效率和构建分级诊疗体系具备可行性。”

布局基层市场的企业主要是创业公司，作为超声市场中的新变量，它们主要是将AI超声应用于掌上超声设备。借助AI软件赋能，让更多基层医疗机构能够使用超声诊断设备，实现从0到1的突破。它们面对的受众更多是对于超声知之甚少的医生。

以上海深至科技Soundwise为例，作为掌上超声企业思多科的生态链企业，深至科技利用AI算法自动从获取的超声图像中选择最佳片段，并且为没有超声经验的人提供智能指导，最后根据图像提供诊断建议。让基于的超声诊断和图像获取变得更加简单，无需经过长周期的培训才能掌握。

以往，超声诊断需要依靠专业的医生通过眼睛来识别图像中的解剖结构，而AI通过智能识别让超声的使用不局限于经过专业训练的医生。实现自动找到最佳的图像和辅助诊断。

对于AI+掌上超声来说，不同的应用场景，带来了不同的应用挑战。

对于临床科室应用来说，很多临床科室医生以往没有使用过超声设备，并且各个临床科室需求较为分散，人工智能应用的过程需要经历一定的市场教育过程。

但是在介入科、心内科这样的科室，有的临床医生也有一定的超声诊疗经验，掌上超声在这些科室落地并不难。

而对于基层来说，市场教育更是难上加难。