“第一次用的时候，其实印象挺直接的——流程变顺了。”浙江大学医学院附属妇产科医院超声一科副主任周一敏这样描述她使用超声工作站最初的感受。
作为国内妇产领域具有长期积淀的医院之一，浙江大学医学院附属妇产科医院年均分娩人数超2万，这也带来10万人次以上的超声检查需求。此外，作为国家妇产区域医疗中心的牵头建设单位，医院承担着大量高风险孕产妇的诊疗与转诊任务。产前筛查量大、节奏紧，对超声检查的效率与规范性要求极高，是这里的日常。
周主任在为患者进行检查
也因此，任何流程上的变化，都会被迅速放大——要么成为负担，要么真正带来价值。在周主任看来，这一次的变化，属于后者。
当一些原本需要医生频繁切换、手动完成的步骤，被AI悄然接管。这才是“顺”这一体验感的来源，而这并非是单一功能点所能支撑的。在此基础上，检查还是那套检查，但医生的节奏，开始变得不一样。
当一些原本需要医生频繁切换、手动完成的步骤，被AI悄然接管。这才是“顺”这一体验感的来源，而这并非是单一功能点所能支撑的。在此基础上，检查还是那套检查，但医生的节奏，开始变得不一样。
赋能流程
打造可复制的高质量输出
拜访周主任的时候，她正为一名孕妇做晚孕筛查。通过这次检查中，主任也为我们展示了启元如何让她的扫查工作感觉更“顺”。
当多个维度的数据在同一框架中呈现时，判断变得更加清晰且可追溯——相关指标均处于正常范围。通过检查，也消弭了孕妇此前对于胎儿是否“正常”的担忧。这样一次完整的检查，变得比以往更快了。
在一个日常负荷极高的超声中心，这样的效率，并不只是“更快”，更意味着一种稳定的、可复制的高质量医疗信息输出。
周主任表示：“对于孕妇来说，她们最关心的其实很简单——是不是正常。但对医生来说，最重要的是确保这个正常是有依据的。”因此，产科超声一直在效率与规范之间寻找平衡。
全面质控
让审核无感覆盖全流程
“以前有很大一部分时间，是花在记录和填写上的，”周主任回忆，“尤其是在报告环节，既要完整，又要符合规范。”
而现在，这部分工作正在被重新组织——检查完成后，系统自动生成结构化报告：测量数据自动写入，孕周对应的中位数区间与生长曲线同步生成，图像识别得到的解剖结构信息也被纳入标准化描述。报告不再从零开始填写，而是在已有结构之上进行判断与确认。
超声科医生们日常报告书写工作
“像这些自动化，其实是在帮我们更快对齐质控标准。”她提到，“它让一些基础性的合规工作变成默认完成，而不是依赖个人经验去记。”在浙大妇院这样的高标准环境中，质控不仅是结果要求，更是过程要求。
也正因此，启元妇产超声大模型带来的另一个变化显得尤为关键——质控被前移。扫查过程中即可获得切面提示，报告生成时自动校验结构与逻辑，提交前完成系统级审核。问题不再集中于事后，而是在过程中不断被修正。看似是流程优化，实际改变的是医生的注意力。
周一敏
浙江大学医学院附属妇产科医院
医师更喜欢专注影像诊断，提升异常检出准确率。超声工作站能自动处理录入核验，提质增效、减少人为疏漏。
如何让有限的医疗资源，解决更多患者需求，是医疗系统建设中的重点问题。
以启元妇产超声大模型为核心，这套系统正在将分散于流程中的数据、操作与标准整合为连续可控的整体，让医生把时间重新分配给更重要的事情——判断结果、解释意义、与患者沟通。
同时，超声数据的结构化、标准化，使其更可被查询、追溯，有效赋能院内的质控、科研等场景，让数据高效流动，高价值使用。
目前，迈瑞已在浙大妇院完成覆盖一院三区、80余个诊室的数智化超声诊断生态建设，实现对超声诊疗场景的全面智能升级。依托 Nuewa A 系列平台，结合智能工作流、三级产筛结构化报告、图像与报告质控系统，以及可视化质控驾驶舱，形成了一个贯穿检查前、中、后的完整闭环。
其中，浙大妇院余杭院区有半数诊间“单人作业”运行一一以往需要报告辅助岗配合完成的工作，如今仅由医生一人完成，且整体诊疗效率保持稳定提升。随着启元妇产超声大模型的持续迭代，这一人效优势还将进一步放大，为后续流程提效提质释放更大空间。
但从临床一线的角度看，这些改变最终指向的是让更多的人力可以被解放，被用于更复杂的病例以及更前沿的科研探索。
改变并不张扬，却在持续发生。当每一个环节被重新连接，当标准被嵌入流程之中，医生得以回到诊断本身——而这，或许正是启元妇产超声大模型真正带来的价值。