
嗨我是 Mech Muse 👋,今天想跟大家聊聊今年 RSNA 2025 上非常受矚目的一款新產品——三星 R20 超音波系統。
這台機器最吸睛的地方,就是把 AI 功能一次塞到位:自動量測、即時掃描導引、影像增強、診斷輔助到工作流程優化,幾乎是把「影像科日常會遇到的麻煩」通通丟給 AI 來處理。
讀完這篇你會知道:- R20 是什麼?跟傳統超音波有什麼差別
- 三星如何一路把 AI 整合進超音波產品線
- 這些 AI 功能在臨床現場到底能解決哪些痛點
- 為什麼現在幾乎所有影像設備廠都把「AI 能力」當成主差異化武器
如果你對「AI 落地醫療」到底長什麼樣子感到好奇,這會是個很好的觀察案例。
R20 是什麼?三星最新 AI 超音波大解析 🩺✨
這次的主角 R20 Ultrasound System,是三星醫療設備公司 Samsung Medison 的最新一代超音波平台,在美國芝加哥的 RSNA 2025 正式亮相。主打三大方向:影像品質更強、AI 工具更完整、工作流程更順。
🔹1. 影像表現全面升級
R20 使用三星自家的 Advanced Imaging Engine,再搭配 software beamforming(軟體波束成形) 的技術,目標是讓影像在不同體型、不同部位都維持清晰穩定。
另外部分市場版本採用 Crystal Architecture™,鎖定腹部、肝臟、乳房等一般影像需求。
簡單講就是——畫面更乾淨、細節更完整,醫師判讀更放心。
🔹2. AI 工具滿載,一口氣超過十多項
這次三星直接把 AI 當主角,內建工具包含:
- 自動量測(automated measurements)
- 即時掃描導引(real-time exam guidance)
- 診斷輔助(diagnostic assistance)
- 工作流程最佳化(workflow automation)
其中兩個很具代表性的:
- Live LiverAssist:掃描時直接標示肝臟可疑病灶
- Live BreastAssist:協助做乳房結構分析,甚至能提供類似 BI-RADS 的輔助分類
整體更像是:「AI 先幫你整理好資訊,再把決策權交回醫師」。
🔹3. 解決技術員的職業傷害與操作負擔
這點很實際。長時間固定操作超音波探頭,超音波師其實非常容易肩頸手臂受傷。
三星在 R20 推出時也強調人體工學設計,希望:
- 減少技術員負擔
- 讓新手也能在 AI 協助下更快上手
- 降低對少數資深技師的高依賴性
簡單說就是:少痠痛、少加班、更有效率。
R20 不是突然冒出來的:三星 3 年 AI 布局時間線(2022–2025)🕒
把 R20 放回更大視角,你會發現它其實是三星醫療影像 AI 佈局的「階段性成果」,不是一夜之間冒出來的。
📍① 2022–2023:先把影像 AI 技術打底
- RSNA 2022:展示各種高階影像設備,AI 只是輔助功能
- RSNA 2023:開始強調「診斷解決方案」,AI 在產品中的比重提升
那時候三星是「先鋪設備,再把 AI 慢慢塞進去」。
📍② 2024:先從影像需求高的專科切入
- 推出 HERA Z20(產科/婦科高階超音波)
- AI 用於胎兒量測、結構掃描等具體情境
- 同年 RSNA 2024 強調的是「後端系統整合」
等於先在 OB/GYN 這類影像需求重的領域測水溫。
📍③ 2025/11:R20 登場預告
- 11/23:三星預告「影像性能+AI 自動化」兩大亮點
- 11/30:媒體搶先曝光 R20,提前拉 RSNA 2025 的熱度
📍④ 2025/11–12:RSNA 2025 正式亮相
- 展會期間 AI 幾乎成為所有產品的共同主題
- 12/1 三星正式對外公布 R20 的 AI 工具細節
- 多家醫療科技媒體以「Next-gen AI redefining imaging」作為標題
總結這段時間線就是:
三星先在專科驗證 AI,再把整合型 AI 功能推出到一般影像領域。 這就是 R20 的定位。
AI 超音波到底在幹嘛?4 個真正落地的實用功能 🔍🤖
這裡幫你把所有功能拆成最實際、臨床最關心的四種應用。
🔸1. 自動量測:把「重複又無聊的動作」交給 AI
超音波有超多時間在做重複動作:
- 器官長寬高
- 心臟腔室大小
- 血流速度
- 胎兒身長
R20 的 AI 做兩件事:
- 自動認得切面
- 自動標點並算出長度/面積/體積
實際效益:
- 🕒 檢查時間更短
- 🎯 量測標準更一致
- 😮💨 減少技術員疲勞與人為誤差
🔸2. 即時掃描導引:像「開導航」一樣掃超音波
R20 的 AI 會在你掃描時即時判斷:
- 切面對不對
- 關鍵結構有沒有在畫面裡
- 是否需要調角度
對兩種人超有用:
- 新手技術員:少走冤枉路
- 資深技師/醫師:忙到炸時,AI 就像多一層安心保護網
🔸3. 診斷輔助:不是 AI 下診斷,而是 AI 整理線索
例如:
- LiverAssist:標示肝臟可疑病灶
- BreastAssist:提供類似 BI-RADS 的輔助分類
本質上是:
AI 當你的超級住院醫師,幫你先整理重點,再讓你做判斷。
🔸4. 工作流程最佳化:檢查到報告的時間全面下降
這是醫院真正買單的地方。
R20 的 AI 能做到:
- 病人資料自動對應
- 減少手動輸入
- 影像+量測結果直接串 PACS
- 部分描述與報告內容自動產生
累積起來就是:整個影像部門效率提升。
R20 的意義:AI 落地醫療影像的下一站💬
看完整個 R20 的故事,我覺得它的重要性大概在這四點。
1️⃣ AI 不再是「加分」,而是設備的核心戰力
現在的醫療影像設備都在比:「你的 AI 能幫醫師省多少時間?」
R20 就是非常明顯的例子。
2️⃣ 真正幫醫護減負擔的產品,市場會更青睞
影像再漂亮,如果不能幫忙省時間、減少受傷、減低加班壓力,醫院通常不會想換。
R20 把這點抓得很準。
3️⃣ 從單點模型走向平台整合
AI 不再只是「一顆模型」,而是:
- 多種 AI 工具
- 一個統一操作介面
- 串接 PACS、報告系統、檢查流程
R20 已經是一個小型平台,不只是影像設備。
4️⃣ 接下來值得看的是:臨床成效與監管
真正重要的還是:
- AI 在不同國家怎麼驗證與監管
- 醫院導入後是否真的有效
- 醫護是否願意改變原本的習慣
這些都需要時間觀察。
謝謝你看到這裡!
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