随着人工智能技术的加速迭代，AI辅助医疗的场景日益增加。记者近日从中国科学院自动化研究 所了解到，该所医疗机器人团队联合业内医疗企业研发的智能超声技术和超声机器人，可为患者提供便 捷、高效的医疗服务。 同时，团队基于大量超声影像数据开发了人工智能诊断引擎，提升病灶鉴别诊断的敏感性和特异 性。并将超声探头与处理系统集成至手机大小，配合云端智能分析系统，实现"设备进社区、专家在云 端"的服务模式。 目前，该技术已落地10余家基层医疗机构，陆续开展了近10万人次颈动脉超声筛查。 针对这一问题，研究团队提出了"机器人+AI+掌上超声"的技术路径。"在机器人系统的设计中，我 们将人工智能影像分析、现场操作人员的动作分析、机器人的运动自主决策深入地融合在一起，实现了 基于影像、位置、力觉信息等多模态信息的融合和决策。"中国科学院自动化研究所研究员、超声项目 负责人王双翌说。 王双翌介绍，团队所研发的甲状腺、颈动脉专用桌面级轻量化机器人，可通过人机混合智能实现扫 查路径引导与质量实时监控，操作者仅需跟随机器人提示即可完成标准化扫查。 "团队正在将技术拓展至乳腺、肝脏等更多脏器筛查，通过长期技术攻关让优质医疗资源真正'沉得 ...

人工智能辅助医疗技术发展 - 中国科学院自动化研究所医疗机器人团队联合医疗企业研发智能超声技术和超声机器人 提供便捷高效的医疗服务 [1] - 超声技术可用于精准评估颈动脉 甲状腺 乳腺等器官病变 是心脑血管疾病和癌症早期筛查的重要工具 [1] - 传统超声设备操作复杂 高度依赖医生专业经验 偏远地区患者常因诊断不当延误治疗 [1] 技术创新路径 - 研究团队提出"机器人+AI+掌上超声"技术路径 实现人工智能影像分析 操作动作分析和机器人运动自主决策的深度融合 [1] - 研发甲状腺 颈动脉专用桌面级轻量化机器人 通过人机混合智能实现扫查路径引导与质量实时监控 [1] - 操作者仅需跟随机器人提示即可完成标准化扫查 降低操作难度 [1] 人工智能诊断系统 - 团队基于大量超声影像数据开发人工智能诊断引擎 提升病灶鉴别诊断的敏感性和特异性 [2] - 将超声探头与处理系统集成至手机大小 配合云端智能分析系统 [2] - 实现"设备进社区 专家在云端"的服务模式 [2] 技术应用现状 - 该技术已落地10余家基层医疗机构 [3] - 已完成近10万人次颈动脉超声筛查 [3] - 正在将技术拓展至乳腺 肝脏等更多脏器筛查 [3] 未来发展目标 - 通过长期技术攻关让优质医疗资源真正"沉得下 用得起" [3] - 致力于解决医疗资源分布不均问题 [3]