15分钟完成DVT筛查：ThinkSono如何用AI协助完成标准化超声扫描

ThinkSono聚焦全球急诊、基层医疗中普遍存在的关键痛点——深静脉血栓（DVT， Deep Vein Thrombosis）的快速初筛。作为肺栓塞、猝死等危重症的重要诱因，DVT的诊断高度依赖超声操作技能，但在临床资源紧张的急诊或基层场景中，非专业人员往往难以完成高质量检查。

ThinkSono所瞄准的，正是这个临床高频、技能门槛高、但技术上具备可标准化空间的场景——通过将AI算法嵌入便携超声设备，指导一线医护人员完成标准化扫描，完成DVT的初筛。

ThinkSono成立于2016年，发端于欧洲知名孵化器Entrepreneur First（EF）计划，总部位于英国伦敦。创始人Fouad AI-Noor（CEO）毕业于南安普敦大学，获得电子工程与纳米技术硕士工程学位；他曾在SAP担任软件工程师、帝国理工学院担任研究助理。在EF训练营中，他与来自德国、专注人机交互设计的工程师Sven Mischkewitz（CTO）结识，两人就“是否能让非专业人员完成超声初筛”这一问题达成共识，最终共同创立了ThinkSono。

图1:ThinkSono创始人画像

这一出发点决定了ThinkSono的产品路线：不再仅仅将AI作为图像诊断的“医生助手”，而是将其前置到“图像采集”阶段，通过实时引导与自动质量反馈，使操作更可控、更易学，进而扩展超声应用的边界。

ThinkSono的发展脉络清晰可见：2023年11月，该公司与纽约大学朗格尼健康中心（NYU Langone Health）合作，启动了美国DVT AI引导超声的临床试验；2024年3月，其完成约270万美元融资，并于同月首次获得欧盟CE IIb认证，为产品进入欧洲市场建立基础。仅一个月后，ThinkSono与Clarius联手推出集成AI的手持超声系统，扩大了产品在欧盟领域的应用覆盖。2025年6月，公司获得约600万美元的第二轮融资，资金被用于FDA注册及商业落地。

截至目前，ThinkSono累计融资接近1300万美元，正将其AI引导超声产品稳步推向全球市场。

表1：ThinkSono里程碑事件一览

ThinkSono的DVT解决方案已经在英国、欧盟地区的医院进行了试验，现在正在扩展到美国。公司通过与纽约大学朗格尼健康中心（NYU Langone Health）和天普健康中心（Temple Health）等美国领先机构合作开展临床研究，正在为获得FDA批准后在美国的全面扩张做准备。

ThinkSono旗舰产品ThinkSono Guidance是全球首款获得欧盟CE IIb类认证（EUDAMED SRN 编号：DE-MF-000034914）、专为DVT筛查设计的AI引导超声软件。ThinkSono的目标人群是急诊医生、全科医生、护士、实习医师等一线临床医护——也就是那些“不会扫超声”的人。

图2：ThinkSono指导应用程序（Android，左）和 ThinkSono仪表板，用于远程临床医生审查（右）

与传统DVT诊断依赖专业超声技师不同，该产品在实际部署中往往能让普通医护在无需专业人员辅助的情况下完成首轮筛查，操作路径也被极度简化。

使用者只需在平板或手机上打开应用，连接如Clarius、Butterfly等无线手持超声设备，即可在AI的指引下完成超声扫描流程。系统会通过图像识别算法实时提示“是否压中目标静脉段”“图像是否达标”，一旦图像合格，即自动完成采集并上传至远程服务器，由放射专家在线审核或辅助生成诊断报告。

这一流程使未经超声培训的一线医护人员能够在15分钟内完成超声扫描，将DVT初筛工作及时交由专家处理，从而显著提高了筛查效率、缩短患者等待时间，实现岗位技能与设备资源的最佳衔接。

临床数据显示80%（n=304）的扫描具有足够的诊断质量，其在DVT筛查中的敏感度达到95–98%、特异性为74–84%^[1]。而在英国和欧盟的前瞻性、双盲、多中心临床试验中，已有1,000多名患者接受了扫描。

图3：ThinkSono的临床路径与现有的临床路径区别

ThinkSono Guidance的核心技术突破，在于把AI能力“搬”到了超声操作的最前端。传统的AI超声多集中在图像识别上，也就是“图扫完了，AI来读”；而ThinkSono的逻辑正相反——它从第一步“怎么扫”就开始介入，通过实时识别血管结构、反馈探头位置与图像质量，像“教练”一样一步步引导操作者完成扫描。

这意味着，即便是没有超声背景的医护人员，在AI引导下也能完成一次标准化的DVT检查。

首先，系统内置静脉识别算法与压迫路径规划模块，可实时捕捉静脉形态，动态引导操作者压迫正确解剖位置，同时评估画质是否满足诊断标准，确保数据可用性。这一机制有效规避了传统操作中“只凭手感扫图”的不确定性，也显著提升了检查流程的一致性与可重复性。

更进一步，ThinkSono Guidance还具备完整的远程审核与数据回溯能力。所有检查过程均被实时录制并自动上传云端，供远程放射科医生出具诊断，也能作为训练数据持续优化AI模型。这种“临床使用—AI迭代”双向闭环设计，使产品在每一次部署中都不断强化自身算法性能，兼具实用性与成长性。

在部署方式上，ThinkSono采用SDK嵌入策略，已成功兼容 Clarius、Butterfly Network、Healcerion等多款手持超声设备。这种“软硬一体”的集成方式，大大增强了平台适配性与商业灵活度，使产品不仅适用于大型医院，也便于向社区卫生院、流动诊所等多层级场景快速扩展。

这些技术优势也使得ThinkSono Guidance在多个临床场景中展现出高度适应性。

在急诊室中，它能够让医生在护理点即刻完成DVT初筛，打破“排队等专家扫”的瓶颈，为抢救、诊断赢得时间；在住院病房，尤其是对长期卧床、血栓高危的患者，ThinkSono减少了患者频繁转运带来的额外风险；在普通门诊与基层场景，哪怕医护人员未接受过系统培训，也可快速上手，为疑似DVT患者进行初步排查，优化转诊与检查路径；而在养老机构与康复中心，配合手持设备，ThinkSono Guidance则成为提高行动不便人群早筛能力的重要工具，避免因延迟诊断而造成更大医疗负担。

总体而言，ThinkSono Guidance所代表的产品逻辑，不再是“让AI看懂图像”，而是“让医护更快扫出图像”，这种设计重点不在于替代放射科专家的判断，而在于简化获取高质量图像的流程，让超声检查在更多场景下真正“用得上”。

ThinkSono对中国AI医疗企业具有三方面启示。

首先，AI的价值不仅在于增强图像解读能力，更可以深入流程环节，引导决策路径，提升临床可操作性。

其次，ThinkSono没有急于扩展产品边界，而是选择从DVT这一有着高频诊断需求、可标准化病种切入，专注打通“设备+引导+审核”的完整使用路径，跑通闭环。对中国厂商而言，肺部B线、心包积液、早期心衰等也都具备类似特征，是潜在的突破口。

最后，在产业协作层面，ThinkSono的部署方式亦值得借鉴——通过SDK嵌入式集成其AI模块，已与包括Clarius、Butterfly等多家手持超声设备企业建立合作，推动软硬一体化落地。这种以平台化技术嵌入设备生态的方式，为AI创业公司提供了“轻资产、快部署”的另一种路径选择。

ThinkSono所代表的路径是从“解决读图”延伸到“指导扫图”，为AI在临床真实世界的使用提供了新的思路。对中国市场而言，随着手持超声设备逐步下沉，AI如果能在操作引导、图像质量控制、报告生成等流程关键点上真正落地，将有望解决“设备能用、人人会用”的最后一公里难题。可以预见，未来中国AI医疗的发展焦点，也将从“图像智能”逐步迈向“流程智能”——即如何帮助医生和护士更快、更准、更稳定地完成每一项医疗任务，而不仅是“看得懂图像”。

参考文献：

[1] Speranza G, Mischkewitz S, Al-Noor F, Kainz B. Value of clinical review for AI-guided deep vein thrombosis diagnosis with ultrasound imaging by non-expert operators. NPJ Digit Med. 2025 Mar 1;8(1):135. doi: 10.1038/s41746-025-01518-0. PMID: 40025255; PMCID: PMC11873262.