從“輔助”到“決策” 超聲診斷大模型“佑伽”發布

從“輔助”到“決策”，AI賦能醫療服務又迎來新跨越。3月27日，由武漢市中心醫院與武漢大學聯合研發的超聲診斷大模型“佑伽”在武漢發布。它以智能體決策為核心中樞，構建起覆蓋圖像凈化、病灶檢測、證據推理到報告生成的一體化智能閉環系統，讓人工智能從單一功能的輔助工具，進化為具備協同推理能力的臨床決策助手。

武漢市中心醫院聯合武漢大學發布超聲診斷大模型“佑伽”。

五大核心能力集成，打造超聲診療“最強大腦”

3月27日上午，在武漢市中心醫院楊春湖院區舉行的發布會上，武漢市中心醫院與武漢大學計算機學院共同發布了超聲診斷大模型“佑珈”，并揭牌成立了“醫學人工智能聯合實驗室”。

大模型命名“佑珈”，“佑”取自醫院文化IP形象“龍小佑”，象征著守護健康的醫者初心；“珈”則源自武漢大學所在的珞珈山，承載著百年學府的學術底蘊。這一命名，恰如其分地詮釋了醫校協同、技術與人文交融的核心理念。

武漢市中心醫院作為全省首家數智化轉型試點醫院、湖北省人工智能示范醫院，在臨床醫療、醫學大數據及人工智能應用場景方面根基深厚；武漢大學計算機學院則在人工智能技術開發與高端人才培養方面優勢凸顯。此次醫院與院校攜手合作，旨在推動人工智能與臨床診療深度融合，打造醫校協同驅動數智化創新的行業標桿。

據悉，該款超聲診斷大模型突破了超聲標記去除、多器官病灶檢測等關鍵技術，構建了完備的多模態超聲智能診斷技術體系，有力推動了人工智能在臨床精準診療中的落地應用。

在功能層面，“佑珈”更像一個為超聲診斷醫生量身打造的“最強智慧大腦”，具備五大核心能力。它既是“圖像凈化師”會智能擦除圖像上的水印、卡尺、測量線等干擾標記，批量生成純凈、標準的超聲圖像，讓醫生不再被冗余信息遮擋視線；又是“病灶偵察兵”，可精準識別病灶，并自動輸出定位與量化信息，成為醫生的“第二雙眼睛”；同時，它還具備“多模態推理”能力，能將圖像特征與臨床信息、工具結果聯合推理，生成專業的輔助診斷結論；并且，它還是一位高效的“報告助理”，能自動生成規范的結構化超聲報告草稿，提升診斷與書寫效率；此外，它還扮演著“數據管家”的角色，能自動消除噪聲與標記干擾，構建高質量數據集，為AI訓練和多中心科研提供安全合規的數據支撐。

在臨床應用層面，超聲診斷大模型的價值貫穿超聲診療全鏈條。如應用到日常門診、住院及體檢中，它可化身“第二閱片人”，通過大模型調用患者檢查的超聲圖像后，可開啟AI診斷，從診斷、鑒別診斷、病灶的勾畫到診斷結果的呈現，以及規范化報告草稿的生成，一整套流程僅花費2—3秒時間，但超聲報告出具的最關鍵一步必須由超聲診斷醫生來進行最終的審核、確認。借助這一大模型智能助手，可幫助超聲診斷醫生從繁瑣的文書工作中抽身，大大提升了工作效率，從而讓醫生更專注于分析關注患者的病情。

在醫學教育領域，超聲診斷大模型可參與住院醫師規范化培訓，提供標準化診斷參考，幫助年輕醫生快速積累經驗。尤為重要的是，這款大模型為賦能基層醫療提供了有力抓手。它既能彌補基層超聲醫生數量不足、經驗參差不齊的短板，幫助統一診斷標準，助力提升基層醫療機構診斷的一致性與準確率，減少漏診、誤診風險，從而讓基層患者在家門口就能享受到三甲醫院同質化高水平的超聲診斷服務，有效推動優質醫療資源下沉。

武漢市中心醫院超聲診斷科主任劉建新演示超聲診斷大模型“佑伽”。

高質量數據訓練，鑄就懂超聲、會診斷的AI

一個能讀懂超聲、會思考診斷的AI，究竟是如何鑄就的？答案，藏在近5萬個高質量的病例和44萬張超聲圖像里。

超聲醫學被譽為臨床診療的“無創排頭兵”，但行業發展長期面臨一個“數據壁壘”：臨床采集的超聲圖像上，設備水印、測量卡尺、參數文本、勾畫等冗余標記如同“貼紙”般覆蓋在組織紋理上，讓數據難以直接用于AI訓練。這些數據結構不統一、命名不規范、敏感信息混雜，構建高質量訓練數據又需耗費大量人力與時間，導致超聲AI研發受限于高質量純凈數據集不足，模型易學習“捷徑特征”，跨設備、跨院區泛化能力較弱。

為筑牢“佑珈”的訓練根基，來自武漢市中心醫院與武漢大學計算機學院的團隊攜手展開了一場“數據攻堅戰”。除了大學教授領銜的技術團隊，醫院也派出多名經驗豐富的超聲診斷醫生，開展體系化、高質量的數據標注工作。數據準備累計覆蓋乳腺、腎臟、甲狀腺、肝膽脾胰、泌尿生殖系統等14個重要臟器或部位，涉及良惡性病變等110個常見病種，進行了精細到像素級的勾畫標注，總計處理了近5萬個高質量的有效病例，對應44萬張超聲圖像，其中精細化勾畫標注的圖像達9.1萬張。這一規模龐大、病種覆蓋全面、標注精細合規的高質量多模態數據集，為大模型能力的提升提供了堅實、合規、高價值的多模態數據支撐。

在技術路徑上，項目團隊采用了分階段、分模型的協同訓練策略。核心多模態大模型參數規模達87.7億，采用監督學習與強化學習兩階段訓練，讓模型在“學習”與“精進”中不斷迭代。同時，去標記凈化模型與智能檢測模型作為專項能力模塊，分別針對圖像凈化和病灶定位進行優化，既保證了核心效果，又提升了整體系統的效率與泛化能力。正是這套“組合拳”，讓“佑珈”學會了分辨正常與異常，理解了病灶的萬千形態。

武漢市中心醫院與武漢大學計算機學院揭牌成立“醫學人工智能聯合實驗室”。

深耕三個方向，讓“智慧”從實驗室走向基層

當天，隨著“醫學人工智能聯合實驗室”的揭牌，雙方的研發合作進入更深層次的推進階段。

據介紹，在現有大模型基礎上，武漢市中心醫院還將聯合武漢大學計算機學院進一步打造超聲綜合智能體，將病灶識別、疾病診斷、證據提煉與報告輸出串聯成全流程智能化的閉環。這意味著，從醫生拿起超聲探頭的那一刻起，到最終一份規范、準確的診斷報告出爐，人工智能的輔助將貫穿每一個環節，讓臨床診療更加高效、精準。

技術落地生根，還將惠及基層更廣泛的人群。未來，將進一步深化AI與醫療器械融合，將大模型嵌入超聲設備，推動技術成果走出“實驗室”，規模化落地基層，讓三甲醫院的同質化診療能夠隨著設備一起抵達基層醫療機構，不斷助力醫療人工智能產業生態升級。(文/圖 李蓓 馬遙遙 盧亞芳)