人工智能与自动化技术能否减少超声心动图扫描时间及设备交互？——一项优化工作流程与降低职业风险的研究

本研究针对心脏超声医师因长时间扫描导致的工作相关肌肉骨骼疾病(WRMSD)问题，创新性地将人工智能(AI)、自动化技术和多平面成像整合到经胸超声心动图(TTE)扫描流程中。研究通过对比实验证明，采用AI辅助协议(Protocol A)可显著减少27%扫描时间(13.4±2.3 min vs 18.0±2.6 min)和54%按键操作(230.9±24.2 vs 502.8±56.2)，同时保持图像质量，为降低职业损伤风险提供了技术解决方案。

　　

在心脏诊疗领域，经胸超声心动图(TTE)作为无创评估心脏结构的金标准，其需求量正持续攀升。然而鲜为人知的是，这项拯救生命的技术背后，心脏超声医师正面临严峻的职业健康危机——超过80%的从业者报告出现工作相关肌肉骨骼疾病(WRMSD)，其疼痛主要源自长时间保持非自然姿势、高频次设备交互等职业暴露。这种"拯救他人心脏却伤害自己身体"的困境，促使南澳大利亚大学的研究团队开展了一项突破性研究，探索如何通过现代技术解放超声医师的双手。

研究团队设计了一项前瞻性交叉试验，招募35名志愿者先后接受两种TTE协议扫描：Protocol A整合了GE Vivid E95超声系统的扫描助手程序(Scan Assist Pro)、AI自动测量工具(Auto Measure 2D)、多平面(双平面/三平面)成像等先进技术；Protocol B则采用传统手动操作流程。通过视频分析、MODAPTS(模块化预定时间标准)评估等创新方法，首次量化了技术革新对工作负荷的影响。

关键技术方法包括：1) 使用配备4D探头的GE Vivid E95系统实现多平面同步采集；2) 扫描助手程序预置标准化步骤，集成AI自动识别视图技术；3) 双平面成像自动关联胸骨旁长轴(PLAX)与短轴视图；4) AI算法自动完成左心室(LV)尺寸、射血分数(EF)等关键参数测量；5) 视频动作分析系统记录操作姿势与设备交互数据。

Keystrokes were significantly reduced
量化分析显示，Protocol A使设备交互次数锐减271.9±61.3次，其中扫描助手程序贡献最大(减少171.5±38.6次)，AI多普勒测量工具减少27.1±6.2次操作。这种"一键式"工作流程将传统需要5-10步的操作简化为单次触发，例如AI自动测量工具能识别PLAX视图后自主选择心动周期时相并完成LV尺寸测量。

There was a reduction in scan time
时间效益同样显著，Protocol A缩短4.6±2.9分钟扫描时间。多平面成像技术功不可没，如图1所示，双平面模式通过单次扫描同时获取PLAX和短轴视图，三平面模式则同步显示心尖四腔、两腔和三腔切面。

MODAPTS assessment and scoring
人体工程学评估揭示更深层价值：Protocol A使操作者手臂超出中立位的累计时间减少27%(73.5±22.9秒 vs 101±25.6秒)，如图4所示。这种改变意义重大——当手臂外展超过30°时，肩部肌肉血流量会显著下降，而Protocol A使中立位操作时间占比从15%提升至23%。

Assessment of image quality
令人振奋的是，这种效率提升并未牺牲质量。独立盲法评估显示，虽然Protocol A采用多平面技术获取图像，但单平面提取后的图像质量与常规扫描无差异，所有胸骨旁切面均达到"优秀"评级，证实了技术方案的可靠性。

这项发表于《Echo Research》的研究具有三重里程碑意义：首先，首次证实AI与自动化技术可同步实现扫描效率提升(25%时间节省)与职业风险降低(54%操作负荷减少)；其次，创新性地将工业工程领域的MODAPTS评估体系引入超声领域，为量化职业暴露建立新标准；最后，提出的技术整合方案具有临床普适性，其采用的GE系统工具均为市售产品，便于快速推广。

研究同时指出，当前技术局限在于AI算法尚未覆盖所有病理情况，且不同厂商系统兼容性有待提高。未来研究应拓展至复杂心脏病患者群体，并开发跨平台解决方案。但无论如何，这项研究为破解"超声医师职业健康困境"提供了切实可行的技术路径，标志着心脏超声进入智能化、人性化并存的新时代。