【视频简介】超声医学作为临床诊疗的“可视化听诊器”，其质量控制（简称质控）体系正从传统图像评价向覆盖设备校准、操作规范、诊断标准及报告追溯的全流程管理转变。然而，基层操作差异、多模态数据整合不足以及人工审核滞后仍是主要挑战。

人工智能（artificial intelligence，AI）技术的融合为解决这些问题带来了突破。在诊断环节，AI 驱动的标准切面识别技术显著提升了图像获取的准确性和规范性，可有效辅助基层医师；多模态病灶分析系统则优化了甲状腺结节、卵巢肿瘤等疾病的鉴别能力，减少了不必要的穿刺和转诊。在质控流程方面，结构化报告智能审核提升了诊断一致性和效率；实时操作监控系统能即时纠正探头轨迹等操作偏差；多模态数据融合分析也提升了疾病诊断的特异性。此外，国家级AI 质控平台通过整合多中心数据，有效提升了产科筛查等场景的图像质量和达标率，并推动了乳腺超声等领域的基层诊断规范化；针对盆底超声、胎儿畸形筛查等单病种的质控也实现了精准化提升。

然而，AI 超声质控的广泛应用仍面临模型适应性、设备兼容性、医师角色适应、数据隐私安全及系统可解释性等挑战。应对策略包括增强模型适应性、推动标准化、建立人机协同机制以及加强安全保障。未来，AI 将与新兴技术进一步融合，构建贯穿诊疗全流程的智能质控生态。国家质控平台需在政策、标准和产学研协同中发挥核心作用，推动AI 超声质控从“能用”向“好用”演进，实现超声诊疗的高质量、同质化发展。