在临床上，医学影像是医生进行疾病评估的重要依据，不同种类的影像能够提供丰富而有效的信息。但是在临床中往往存在以下问题：受到影像设备成像原理和技术限制，或者不当的操作，都可能导致图片质量降低，给医生阅片带来困难，造成误诊、漏诊。而且，人工阅片会花费医生大量的精力和时间，难以实现大规模的诊断，另外医生的经验水平和主观性会极大影响结果。

而人工智能在医学影像领域的应用，则是有望解决这一系列临床痛点。自2020年初NMPA通过了第一款AI医疗影像III类证产品认证以来，AI医疗影像已正逐步进入产业应用的阶段。

近日，36氪接触到的北京医银人工智能科技有限公司（以下简称“医银”），是一家“AI+超声”赛道上的企业。医银成立于2022年3月，创始人李明宙具有非常丰富的医疗器械销售背景，曾于2009年成立进口医疗器械中国区总代理公司并顺利拿下十余个进口品牌30多种医疗器械产品在中国区域的全权代理，取得过1-3类进口医疗器械NMPA注册证30多张，拥有多项专利。

在创立医银之前，李明宙布局已完成一款超声硬件产品的开发—掌上无线彩色多普勒超声诊断仪，该产品已取得NMPA 2类产品注册证，在多地医院铺设了几十台样机，供临床使用。

通过对临床需求的理解，于是开发超声的人工智能产品，便成了顺理成章。李明宙告诉36氪，目前超声医学数据大部分仍然需要人工分析，最明显的就是超声医学分析工作繁琐重复，超声医生超负荷工作导致漏诊率高、效率低，依靠经验所做的判断容易造成误诊。而人工智能超声诊断技术的意义在于两方面：一是提高诊断效率，使超声不再单纯依赖人工阅片和医生经验，有效降低传统超声误诊率；二是防治未病，特别是针对某些病种的筛查和预防具有重要意义。

医银建立了产学研合作的医院有上海、北京等国内三甲医院，目前医银已完成甲状腺人工智能辅助诊断和颈动脉内中膜（IMT）厚度自动测量两款产品的研发，这两款产品已进入国内多家医院试用。

其中，以甲状腺人工智能辅助诊断产品为例，它解决的临床痛点是：在超声科，甲状腺结节检出率越来越高，是超声科的一大热门疾病，但单纯依靠医生手检，1cm以下的结节很难被诊断，导致漏诊率高。而高清晰甲状腺超声检查是评估甲状腺结节最敏感的方法，但对数据的判读有赖于医生经验水平，市面上缺乏一套可操作性、标准化、便捷的辅助诊断方法。

此外，医银还布局了超声图像自动识别AI引擎功能、超声引导下的介入、发育性髋关节发育不良（DDH）、手术后下肢静脉血栓、乳腺癌监测等病种的AI产品开发，目标是想打造人工智能在超声领域的辅助诊断产品系统群，软件结合已有的掌上超声硬件产品，共同组成一个综合的“AI超声诊断云平台”解决方案。

对于产品的商业化，李明宙表示，“我们将硬件和软件结合，以后软件作为附加价值直接加在硬件上，让医生使用起来方便快捷。” 李明宙还坦言，当前行业里有很多的AI医疗软件厂商，软件动辄几十万甚至上百万，与医院的支付能力和支付意愿都不是很匹配，加上很多AI产品还没有收费目录，这是AI医疗影像行业商业化遇阻的一大原因。

当前，医银正在考虑一笔1000万元的融资，资金用于GMP医疗器械生产体系厂房建设和组建团队。此前，医银曾获得部分个人参与的天使轮投资。