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WISEMED · RESEARCH 05
在机器人超声方向，团队已建设多套自主扫查机器人系统和远程遥操作/共享控制系统，面向甲状腺、乳腺、浅表淋巴结及其他体表浅表器官等典型超声检查场景，形成了以‘感知—规划—控制—反馈—验证’为核心的机器人超声研究平台。系统集成协作机械臂、医用超声设备、仿体与人体扫查场景、多模态传感器、实时控制系统和深度学习服务器，可开展标准切面获取、扫查路径规划、探头姿态控制、接触力/深度调节、超声图像反馈、图像质量评价和安全交互控制等关键技术研究。在临床平台方面，广西壮族自治区人民医院、中山大学附属第一医院、中山大学附属肿瘤医院、辽宁中医药大学附属医院、上海同济医院等单位为系统需求定义、临床流程梳理、真实场景验证和应用转化提供重要支撑。相关医院平台覆盖甲状腺疾病筛查、乳腺疾病评估、肿瘤相关超声检查、浅表器官扫查及中医药临床场景下的智能感知应用，为机器人超声系统从工程样机走向临床可用系统提供了真实问题牵引和临床验证环境。
在远程协同方向，团队建设了面向临床验证的多终端远程机器人超声平台。平台融合VR交互、数据手套/手部传感器、摇杆控制、手机位姿映射、协作机械臂、医用超声设备、多模态感知、实时通信与柔顺控制等模块，可根据临床场景、操作者习惯和网络条件灵活切换遥操作方式，支持医生在远端完成甲状腺、乳腺及其他浅表器官的机器人辅助扫查。系统可同步回传超声图像、床旁视频、机器人位姿、末端速度、探头接触状态和操作者动作信息，并结合扫查意图识别与共享控制策略，在线识别定位、横切、纵切、旋转和区域转移等典型扫查阶段，动态调整机器人辅助比例、运动约束和安全提示，从而提升远程扫查的稳定性、安全性与可解释性。
在大模型与具身智能方向，团队进一步将多模态超声大模型与机器人超声平台结合，探索面向真实临床流程的‘感知—理解—决策—执行’闭环系统，首创“通用智能超声”范式（Generalized Intelligent Ultrasound, GIU)。多模态超声大模型以实时超声影像、患者体位、颈部区域信息、机器人位姿与接触状态、医生文本或语音指令、既往报告和临床指标等作为输入，可完成图像理解、质量评价、异常区域提示、报告草拟、医学问答和诊断辅助。具身智能部分则进一步将大模型的医学知识理解能力转化为机器人可执行任务，例如提示下一步扫查方向、建议复扫可疑区域、辅助判断标准切面是否达标、优化探头姿态和接触深度，并在医生确认下完成闭环交互。
围绕甲状腺疾病诊断、乳腺疾病评估、浅表肿物筛查和机器人超声远程服务等临床场景，团队正在构建面向临床应用的大模型具身智能系统。该系统以机器人超声为执行载体，以多模态医学大模型为认知核心，以真实临床流程为任务约束，最终目标是形成从数据采集、影像理解、质量评价、智能辅助诊断到机器人执行与医生交互的一体化平台。相比传统单一算法或单一设备系统，该平台更强调医学知识、影像感知、机器人控制和临床工作流之间的深度融合，为基层医疗支援、远程专科协作、标准化超声检查和智能化诊疗流程提供技术基础。下图中展示了甲状腺机器人超声系统在中山大学附属第一医院真实临床场景中的流程验证，包括颈部区域识别、扫查区域定位、不同探头姿态下的机器人辅助扫查和超声图像采集过程。
