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把“早发现”做成体系：吴猛以多模态影像与甲状腺癌筛查创新推动超声智能化应用

来源： 中国产经观察   日期：2025-12-17 17:34:27  点击：87113 
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       在肿瘤防治从“以治为主”转向“防筛诊治康”全链条管理的背景下，医学影像的价值正在被重新定义。对临床而言，影像不仅需要回答“有没有”，更要支持“风险多高、需要何种干预、如何随访”。而对公共卫生与医疗治理而言，能否在高负荷场景下实现可复制的早筛与分层管理，直接影响资源配置效率与患者获益水平。
       超声因其便捷、可床旁、可重复的特点，天然适合承担早期识别与动态评估任务，但也长期受限于数据标准不一、检查结果依赖经验、跨机构可比性不足等现实挑战。行业的一个共识是：超声的下一阶段突破，离不开“标准化数据—可解释算法—质量控制—多中心验证”的组合拳，只有把技术放进流程与评价体系中，才可能规模化落地。
       武汉大学中南医院综合超声医学科主任吴猛的研究与实践，持续围绕上述关键环节展开：在超声造影、预后评估及甲状腺、乳腺等领域形成系统研究路径，并将多模态分子影像、超声引导介入以及医学人工智能与大数据方法引入临床问题求解，强调以证据化与可复用为导向推动学科升级。
       在其已公开的原创性成果中，两项发明专利尤为体现“从临床痛点出发、面向真实场景落地”的思路——“一种用于癌症诊断的多模态影像分析方法及系统”与“一种甲状腺癌筛查方法、装置、设备及存储介质”。两项成果分别指向肿瘤诊断与甲状腺癌筛查这一高频且对早期识别高度敏感的场景，也体现出影像信息从单一模态走向多源融合、从单次判断走向流程化筛查的技术趋势。
       多模态影像分析之所以被行业持续关注，核心在于它试图解决“信息割裂”的问题：不同模态影像与临床信息各自提供线索，但在真实诊疗中往往分散于不同系统与工作流之中，影响综合判断效率。围绕“癌症诊断”开展多模态影像分析方法与系统设计，本质上是在建立一套更便于整合、比对与验证的分析框架，促进诊断逻辑从个人经验沉淀为可复用方法，为后续的标准化与规模化应用提供基础。
       甲状腺癌筛查则对应另一类现实需求：在体检与门诊高并发的筛查场景中，临床更需要“稳定、可解释、可追溯”的分层工具，以减少不必要检查与焦虑，同时避免高风险患者被漏检。吴猛相关成果以“方法、装置、设备及存储介质”的组合形态呈现，体现出对筛查链条的系统性考虑——既包含筛查方法设计，也兼顾临床部署与数据存储载体，为流程化与可持续运行预留接口。
       与“专利成果”相互呼应的是其围绕真实世界验证与数据建设的实践。根据其材料信息，吴猛曾为外部医院提供技术服务，内容包括“甲状腺结节智能诊断算法应用验证及标准数据集建立”以及“乳腺癌超声智能辅助诊断系统多中心验证”。从行业角度看，这类工作的重要性常被低估：算法能力的提升不仅依赖训练，更依赖高质量、标准化、可追踪的数据体系；而多中心验证则是智能辅助系统走向临床常态化应用的关键门槛之一，决定了模型在不同设备、不同人群与不同工作习惯下能否保持稳定表现。
       在医工结合加速的当下，临床专家的角色也在扩展——不仅提供病例与需求，更要参与定义产品与系统的临床边界、指标体系与安全要求。材料显示，吴猛亦为上市公司提供专家服务并与相关企业开展合作。对于超声智能化而言，这类合作的价值在于把临床侧“必须解决的问题”前置到研发环节：系统该输出哪些可执行指标、如何进行质控与追溯、如何降低误判成本、怎样融入既有临床流程，往往决定了产品能否真正被使用。
       科研发表层面，据公开信息显示，吴猛围绕超声相关方向持续开展系统研究，并以第一作者或通讯作者在国际学术平台发表多篇论文，形成了可供同行检验与复用的研究证据。其研究议题更强调与临床关键问题的对接，注重将影像发现转化为可量化评估与决策支持工具，并通过跨学科方法提升研究的解释性与可推广性。从行业角度看，这类以证据积累推动方法迭代的路径，有助于促进诊疗流程优化与规范化建设，提升不同场景下超声应用的一致性与可复制性。
       除了科研与转化，行业同样关注“能力如何被复制”。材料信息显示，吴猛参与住培/专培与临床实践教学资源建设相关项目，如围绕超声引导下穿刺的虚拟仿真教学平台与临床实践教学资源建设等。对超声行业而言，培训体系的升级与工具化教学的引入，能够降低经验型技能的学习门槛，缩短新人培养周期，并为分级诊疗背景下的基层能力提升提供更可操作的抓手。
       从更宏观的视角看，吴猛聚焦的多模态影像、肿瘤诊断与甲状腺癌筛查等方向，所对应的不只是学科内部迭代，更与社会健康目标高度相关：早筛与分层管理直接影响患者预后与医疗资源使用效率；智能辅助与标准化数据体系则关系到不同地区医疗服务质量差异的缩小。尤其在高负荷诊疗环境中，能够被持续验证、可追溯、可复制的技术与流程，往往比“单点最优”更具现实价值。
       业内人士指出，超声智能化真正的难点不在“做出模型”，而在“把模型变成体系”：数据标准、流程嵌入、质控追踪、多中心验证与人才训练缺一不可。围绕原创性成果形成的方法与系统设计、围绕筛查场景的流程化考虑，以及围绕多中心验证与标准数据集建设的实践，使吴猛的工作呈现出较强的体系化特征，也为超声医学在肿瘤早诊早筛、诊疗协同与分级应用中的持续升级提供了可参考路径。（记者：陈彦宁）
 
编辑 | 王宇

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