新冠疫情全球肆虐，掌上超聲成為醫生“第三雙眼睛”
物資捐贈不是終點，解決醫生問題才是
把物資送到武漢后，張卓原以為終于可以緩一口氣，但是真正的挑戰還是后面。
首先是在疫區一線使用后，有更多的醫療隊也希望擁有掌上超聲設備。此后，思多科和深至科技還將設備送到浙江省援鄂醫療隊和江蘇省援鄂醫療隊手中。
另一方面的挑戰則是來自于在疫情期間特殊的使用場景下如何最優地適配醫生。疫情期間，醫生對病毒的認識在不斷加深，他們對于特殊環境下的操作需求也在不斷增加。思多科與深至科技希望盡量減少醫生負擔，通過持續的優化，為醫生提供最佳的解決方案。
張卓表示：“我們為了及時響應一線的需求，工程師團隊24小時在線，溝通醫生的需求。例如，在使用期間，有醫生提出在具體操作時，打標簽和輸入信息比較麻煩，我們快速在設備上搭載了訊飛的語音識別系統，能夠實現快速輸入。”
除了需要及時響應疫情環境中特殊的需求，增加特定模塊外，最大的難題還是在于武漢工作的醫生大多數也是非專業超聲醫生，他們對于超聲并不熟悉，需要實現在短時間內縮短醫生的學習周期。
“我們有遇到這樣一個案例，在武漢的一線心內科醫生在管理重癥患者時，遇到很多不便。因為他們不是專業的超聲醫生，所以他們希望超聲能夠有快速診斷、自動測量以及初步判斷的功能。我們將我們此前在研的人工智能模塊嵌入其中，在一天內完成了功能上線。讓一線醫生可以在使用時直接得到射血分數、舒張末期容積、收縮末期容積等臨床參數。”
由于所有武漢的醫生是24小時輪班上班，思多科與深至科技也選擇24小時在線響應醫生需求。
及時響應疫區需求，不僅是一個簡單地添加模塊和功能的過程，還需要從臨床操作流程上進行優化。緊急的開發時間，讓一切變得更難。
但張卓表示，這其實是好事，因為快速的開發挑戰，考驗了團隊的執行力和研發能力，快速應用迭代產品，對于工程師們來說，提供了一個密集攻關的過程。
能夠快速升級打怪，深至科技除了進行長期的研發投入外，另一大核心能力是思多科和深至科技兩家企業的軟硬件配合能力，這也是思多科和深至科技天然的壁壘。思多科專注于硬件，而這次支持我們及時響應的軟件方面，則是由深至科技提供。
“它們兩者結合其實是發揮了1＋1＞2的功效。其實從這次實戰中，也體現了掌上超聲想要真正地在臨床中實現很好地應用，光是硬件還不能真正解決問題。”
如何讓掌上超聲在臨床中發揮長效作用
在武漢之外，在疫情第一階段，在武漢之外，國內所有的醫院都被新冠帶來的緊張氛圍淹沒。思多科和深至科技也將產品送到了其他地區的科室。
在成都中醫藥大學附屬醫院，心內科的聶謙醫生表示：“以前我們常開玩笑說，我們心內科是醫院最干凈的科室，因為沒有傳染病。但是在新冠疫情時期，就算是非一線科室也要面臨著巨大壓力。如何在特殊時期有條不紊地救治病人，同時完成疾病期間的轉運，對我們來說有很大考驗。而掌上超聲為我們精準診斷帶來了極大的便利。”
他舉了個例子，在疫情期間，急診接診了一位呼吸困難的患者，需要心內科進行會診。
患者出現了呼吸困難，但是卻不是典型的胸痛。在當時特殊的時期，這對醫生來說是個不小的難題。他們需要判斷患者是心源性的呼吸困難還是肺源性的呼吸困難。在特殊的時期，新冠病毒具有強傳染性，只有盡快診斷才能夠減少感染。
“當時這位病人的癥狀很奇怪，年齡在60多歲。患者急診的心電圖也未見明顯的異常，血象檢查有一點輕微異常，中性粒細胞高一些。我們也無法通過觀察準確判斷病情。如果他是典型的心衰病人，平躺會加重呼吸困難癥狀，但是這位病人卻能夠躺平。如果是肺源疾病，他也沒有咳嗽等癥狀。如果這個時候搬動患者去做胸部CT，對于患者來說是有風險的。”
如何在有限條件下確認患者病情，聶醫生們決定用上掌上超聲。
“掌上超聲排除病人是否是心源性問題。通過彩超影像，我們發現患者前壁室出現一個矛盾運動，這說明患者是超急性期的心肌缺血。”
成都中醫藥大學附屬醫院是國家級的心衰中心，并且也是中華醫學會心衰中心建設單位。在臨床工作中，聶醫生所在的心內科一直使用超聲輔助診療。他所在的心血管二科是全國中醫學界唯一擁有自己的彩超室的科室。在日常的診療中，附屬醫院的醫生都熟練使用超聲進行診斷。聶醫生表示，在平常的工作中，掌上超聲也能在臨床診療中發揮重要作用。
“在日常的診斷中，假如我們遇到一位急診患者，我們需要判斷他是急性的主動脈夾層還是急性的心肌梗死，這兩種疾病的治療方向是相反的，如果處理不當，會給患者帶來毀滅性的后果。以前我們對急性心肌梗死的方法是醫生移動幾十斤的超聲設備為患者診斷，掌上超聲可以直接放在口袋，讓醫生除了通過手、耳朵外，獲得更多深層次的臨床資料。降低誤診率，也降低醫生的工作強度。
從長遠的角度來看，正常發展狀態下，掌上超聲在臨床推廣還需要突破用戶教育和拓展臨床科室的問題。而突發的情況下，極大地改變了醫生的行為習慣，打破了原有的一些門檻，挖掘出更多的需求。
在疫情之后，醫療數字化和智能化會提速，人工智能再次受到關注，但是無疑這次疫情將進一步拉開AI+醫療企業的差距。能夠熬過這個關口，獲得發展紅利的將是產品成熟、真正能夠應用于臨床的AI企業。
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