近日，我院超声诊断科以质量为核心，以为患者提供更精准的医疗服务为目的，自主研发超声质控管理系统上线，利用人工智能（AI）对每一份诊断报告进行双重质控，进一步提升了超声诊断水平。

  众所周知，医学影像是疾病筛查和诊断、治疗、随访最主要的信息来源，而超声相较于CT、MRI 等成像技术，又具有无辐射、易操作、实时显像、多切面连续动态成像、廉价等特点，广泛应用于许多疾病的诊疗之中，并成为最重要的诊断依据之一。但与此同时，超声对于疾病的诊断易受到医生的主观影响，需要依靠更多的临床经验支持。

  我院超声诊断科质控小组在日常质控工作中发现，超声诊断报告常见错误大致有两类：一类是报告编辑导致的低级错误，如左右逻辑错误、数字漏填或错填、性别逻辑错误等，而人工审核难以全面覆盖且存在时效性不足等缺点；

  另一类是专业错误导致的漏诊误诊。以乳腺超声为例，超声表达的是不同组织之间的声阻抗差异，一般情况下，乳腺脂肪组织呈等回声改变，当乳腺以脂肪为主或肿块位于脂肪层内及其边缘时，一些乳腺肿块与等回声的脂肪组织之间的视觉反差较小，此时，易出现漏诊的情况；另外，当超声达到乳腺深部时，其在传播过程中出现了一定的衰减，此时深部的脂肪组织与浅表的脂肪组织也会出现一定视觉反差。因此，部分成类圆形的脂肪组织也会被误诊为乳腺肿块。

  为了最大程度地减少超声诊断报告中出现的报告编辑错误及专业错误导致的漏诊误诊，我院超声诊断科团队大胆探索人工智能（AI）在超声诊断中的运用，充分发挥科室李建副主任医师在计算机领域的特长，与医院PACS维护公司合作，在报告系统内增加自动检测功能。系统融入了自主研发的专利技术（专利《诊断报告符合度检测方法、装置、计算机设备和存储介质》获得了国家专利授权，专利号：ZL 201910379759.1），利用人工智能（AI）检测模块,自动检测报告的编辑错误并及时通过弹窗提示诊断医生，大大减少了超声报告低级错误的发生。此技术在国内处于领先地位，并在美国超声杂志《J Ultrasound Med 2020》上发表了一篇题为《An Intelligent Reminder System Reduces Deficiencies and Errors in Ultrasound Reports》的SCI论文。

  与此同时，科室设立了专门的报告审核岗位，由科室高级职称医师担任，后台将超声诊室的超声图像及系统检测错误，传送至报告审核岗，通过高级职称医师后台再审核，对病例进行回访及图像回看，有效解决了年轻医师因临床诊断经验不足、诊断思路不全面而导致漏诊误诊的问题。

  科室为了减少报告专业错误，与医院PACS维护公司合作研发了一套AI诊断系统，科研成果于2023年2月3日在《nature》合作期刊《npj Digital Medicine》（JCR一区/影响因子15.357）发表，论文题目为《Towards precision medicine based on a continuous deep learning optimization and ensemble approach》。

  从报告编辑错误到专业错误，人工智能（AI）检测系统全方位把控，进一步规范了超声诊疗程序，提高了超声诊断质量。据悉，近5年来，我院超声诊断科秉承“以病人为中心，以质量为核心，全心全意为临床服务”的服务理念，共开展了超声引导下盐水灌肠治疗肠套叠、超声介入、肌骨超声、盆底超声等8项新技术,极大助力了临床诊疗工作，为推动精准医疗贡献力量。

党委办（宣）高琳 超声科 陈瑞丰