随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展，儿科超声作为临床诊断中高频使用的工具，正迎来前所未有的革新。

主要内容

近日，刘海鹏博士团队和叶哲伟博士团队在Bio Integration发表了名为《Artificial Intelligence in Pediatric Ultrasound: An Update and Future Applications》的综述，对人工智能在儿童超声领域的最新研究进行了系统梳理，为临床实践和未来发展提供了重要参考。

一、为什么儿科超声更需要 AI？

与成人相比，儿童超声检查往往面临更多挑战：

• 患儿难以固定姿势，图像质量容易受影响

• 器官发育尚未成熟，解剖结构界限不够清晰

• 诊断依赖操作者经验，主观性强、可重复性有限

因此，引入 AI 提升图像识别、测量准确性、诊断一致性，成为推动儿科超声发展的关键环节。

二、AI 为儿科超声带来的三大核心变革

1. 智能识别关键征象，提升诊断准确性

AI 技术能够自动识别关键结构及病变征象，在多项研究中表现出接近专家水平的准确性，特别适用于基层筛查和初步判断，如：

• 肠套叠的“同心圆征”

• 肺实变与 B 线

• 新生儿脑室出血

• 髋关节结构发育异常

2. 自动测量与结构化数据输出，提高标准化程度

AI 可辅助完成多项重复性高的测量任务，包括角度、厚度、面积及结构分割等，大幅提升测量一致性，减少人为误差，如：

• 肾积水相关指标（如 HI 指数）

• 髋关节角度测量（α/β 角）

• 肠壁厚度

• 脊柱侧弯三维重建与测量

3. 辅助决策支持，优化临床流程

AI 不仅“看图”，还可根据图像特征给出诊断和处理建议，包括：

• 判断阑尾炎、肠套叠是否可能需要手术

• 评估肺炎或新生儿呼吸窘迫的严重程度

• 自动生成结构化超声报告

这些功能为基层医院和年轻医生提供了可靠的辅助支持。

AI 可用于儿科超声的初步诊断与筛查、精细化图像分析

三、AI 在多个儿科系统中的典型应用

（1）消化系统：急腹症识别更快速

在肠套叠、阑尾炎、胆道闭锁等疾病中，AI 可显著提高识别准确性，识别肠套叠的模型 AUC 常超过 0.97。

（2）呼吸系统：客观化的肺部超声评估

AI 能稳定识别 B 线、实变等特征，肺炎与呼吸窘迫的自动评估准确率达到 0.88–0.95。

（3）肌骨系统：降低辐射暴露的理想工具

AI 在以下领域表现突出：

• 儿童骨折识别（敏感性最高达 1.00）

• 先天性髋关节发育不良自动筛查

• 脊柱侧弯的三维影像重建

有助于减少 X 线检查次数。

（4）泌尿系统：肾积水的精准量化

AI 自动分割肾实质和集合系统，客观量化程度与专家测量高度一致。

（5）心血管系统：提升先心病早期筛查效率

AI 自动分析多视图心脏图像，可辅助识别主动脉缩窄等结构性疾病。

（6）神经系统：新生儿脑损伤识别更敏感

AI 有助于早期识别脑室内出血、脑白质损伤等，提升早筛能力。

AI针对儿童不同系统疾病的辅助决策支持

四、当前面临的主要挑战

虽然前景广阔，但 AI 在儿科超声中的应用仍面临一些限制：

• 样本量有限，尤其是罕见疾病

• 设备与操作者差异显著，影响模型泛化能力

• 缺乏可解释性，影响临床信任度

• 缺少大型、多中心前瞻性验证研究

这些都是未来进一步发展的关键突破点。

五、未来展望：迈向一体化、智能化的新阶段

文章指出，未来 AI 在儿科超声的应用将向以下方向进一步扩大：

• 构建跨系统、跨疾病的一体化超声分析平台

• 融合大语言模型（LLM）实现报告自动生成与智能决策支持

• 开展多中心、大样本的临床验证研究

• 推动 AI 工具与临床指南、流程深度结合

AI在儿科超声中的当下局限性与未来研究方向

AI 正在推动儿科超声从传统经验依赖走向数据驱动和智能化决策，使诊断更加精准、高效与规范化。随着多模态融合、算法优化和大规模临床验证的不断推进，AI 将在儿科超声领域发挥愈加重要的作用，为儿童健康带来更全面的保障。

通讯作者简介：

刘海鹏 博士

刘海鹏，博士毕业于香港中文大学内科与药物治疗学系，目前在英国考文垂大学担任助理教授及博士生导师，已发表 100 余篇SCI期刊论文、30 余篇书籍章节和 11 篇会议论文，主编专著六部，总引用次数超过 2400 次，H 指数为 25。刘博士曾受邀作为客座讲师为欧洲创新与技术研究院（EIT）夏令营、考文垂与华威郡大学医院国民保健署信托、诺丁汉特伦特大学等单位授课，并担任英国国家医学研究协会（NMRA）导师。刘博士是英国高等教育学院（HEA）副会士（AFHEA）及世界卒中组织（WSO）、中国卒中学会（CSA）、英国心血管研究学会（BSCR）及香港心血管分析组（CVAG）等研究机构成员，并担任七本学术期刊编委。其研究兴趣包括心脑血管疾病计算建模、人工智能辅助诊断以及可穿戴传感器开发。

叶哲伟 博士

叶哲伟 医学博士，教授、主任医师，骨外科学、生物医学工程双专业博士研究生导师。华中科技大学同济医学院附属协和医院智能医学研究室主任，武汉智能医学研究院院长。《智能医学》国家教材主编，“十四五”普通高等教育智能医学系列规划教材总主编，Global Health Journal 执行主编，国家级创新平台培育计划首席科学家，美国芝加哥RUSH医学中心交流访问学者。2019.9.29在人民大会堂参加国家勋章和国家荣誉称号颁授仪式，2019.10.1受中央人民政府邀请参加天安门广场观礼台国庆70周年阅兵观礼。

Kuang Ck, Jiang Zk , Wang Y et al. Artificial Intelligence in Pediatric Ultrasound: An Update and Future Applications. BIO Integration. 2025. Vol. 6(1). DOI: 10.15212/bioi-2025-0130

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