中国科学院自动化研究所提出 “机器人 AI 掌上超声“ 的技术路径，为提升基层医疗服务效率提供了创新解决方案。

  作为心脑血管疾病和癌症早期筛查的关键手段，超声检查在甲状腺、颈动脉、乳腺等器官病变评估中具备极其重大价值。但传统超声设备操作专业性强、依赖医师经验，导致医疗资源薄弱的偏远地区常出现诊断不及时等问题，影响病人治疗时机。

  针对这一难题，研究团队将AI影像分析、现场操作人员的动作分析以及机器人的运动自主决策深层次地融合，实现了基于影像、位置、力觉信息等多模态信息的融合与决策。据项目负责人王双翌研究员介绍，团队研发的甲状腺、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，操作者无需专业方面技术背景，只需跟随设备提示就可以完成规范操作，明显降低了超声检查的技术门槛。

  同时，团队基于大量超声影像数据开发了配套的 AI 诊断引擎，基于海量影像数据训练，提升了病灶识别的精准度；集成至手机尺寸的便携式探头结合云端分析系统，亦构建了 社区设备 + 远程专家 的新型服务模式。

  目前，该技术已在十余所基层医疗机构落地应用，累计完成近 10 万人次的颈动脉超声筛查，有效提升了基层早筛能力。据团队负责人侯增广表示，后续研发将聚焦乳腺、肝脏等更多器官的筛查应用，致力于通过持续技术创新推动优质医疗资源下沉，实现 沉得下、用得起 的普惠医疗目标。

  近年来，全球医疗AI市场规模已突破150亿美元，预计未来五年将以年复合增长率20%以上持续扩展；在中国，基层医疗的数字化转型亦面临着全新的机遇。这项技术突破不仅解决了传统超声检查的操作瓶颈，更通过智能化、便携化设计推动了医疗资源的均衡分配，为 AI 辅助医疗在基层场景的深化应用提供了可复制的实践样本。未来，人工智能等新技术将继续深入医疗应用领域，为推动医疗公平、保障人民健康提供坚实的技术支撑。

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