在医疗影像领域，尤其是超声诊断，长期面临着医生资源紧缺和效率瓶颈的挑战。如今，来自香港的一项突破性技术——EchoCare 超声大模型（代号“聆音”），正试图为这一困境注入新的活力。这项由中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）研发的创新模型，不仅拥有全球最大的超声影像训练数据集，更重要的是，它有望大幅缩短患者的检查等待时间，提升诊断的准确性和效率，为香港乃至全球的超声医学带来一场“AI革命”。
超声检查在中国每年进行量高达20亿次，然而，与庞大的检查需求相比，国内超声医生的缺口却惊人地达到15万。培养一名合格的超声医生耗时数年，这使得超声检查的普及举步维艰。香港中文大学医学院黄鸿亮教授就曾指出，在香港，患者等待超声检查的时间也相当漫长，有时甚至需要一年以上。这种供需失衡不仅影响了疾病的早期发现和治疗，也给医疗系统带来了沉重压力。
正是在这样的背景下，“聆音”EchoCare 应运而生。它并非简单地复制现有技术，而是以一种全新的方式理解和处理超声影像。该模型的核心优势在于其训练方式——采用了“纯数据驱动的结构化对比自监督学习”方法。这意味着，与以往依赖大量人工标注的传统AI诊断方法不同，“聆音”能够从海量的超声影像数据中自主学习关键特征，大大降低了对高质量标注数据的依赖，有效解决了数据稀缺的瓶颈。更令人瞩目的是，它还具备出色的“跨中心泛化能力”，这意味着即使在不同医院、不同设备采集的影像数据上，模型也能保持较高的诊断水平，这对于在复杂多变的临床环境中推广应用至关重要。
此外，“聆音”的“连续学习能力”让它能够与时俱进。在实际应用中，模型可以不断接收新的数据，自我更新和优化，始终保持在最佳的工作状态，这为超声AI的长期发展提供了可能。初步的临床验证结果也令人鼓舞。在山东大学等多家医院的回溯性研究中，“聆音”展现出了令人称赞的诊断表现，灵敏度高达85.6%，特异度更是达到了88.7%，这已经接近甚至在某些方面超越了人类医生的平均水平。
“聆音”EchoCare 的出现，不仅仅是一项技术的进步，更是对未来医疗诊断模式的一次深刻探索。它预示着，AI将不再仅仅是辅助工具，而是能够深度参与到诊断流程中，成为缓解医疗资源紧张、提升服务质量的关键力量。未来，“聆音”计划与更多医疗机构展开合作，将这项技术推广到更广泛的临床场景。这项由香港研发的大模型，有望为全球医学影像领域注入新的动力，让更多患者能够享受到更及时、更精准的超声诊断服务，这无疑是人工智能在医疗健康领域迈出的坚实一步。
