人工智能辅助诊断正在进入超声领域。从自动识别标准切面到辅助测量，从病灶检出到良恶性判别，AI算法对超声图像的质量提出了比人眼更严格的要求。腔内超声因为探头贴近靶器官、图像分辨率高，成为AI辅助诊断较早落地的场景之一。这对腔道用超声耦合剂这一基础介质，带来了新的技术命题。平创作为源头工厂，已经开始了针对这一趋势的技术预研。

AI算法对图像噪声的容忍度远低于人眼。人眼可以自动过滤掉图像上的细小噪点，但算法可能将噪点误判为组织特征。耦合剂层中的微小气泡、杂质或厚度不均，都可能在图像上形成干扰，被算法放大为假阳性或假阴性信号。平创在真空脱泡和过滤工艺上的持续投入，正是为了从介质端减少这类干扰源。每批产品的声衰减系数抽检覆盖了高频范围内的一致性，确保耦合剂在AI辅助诊断的高清成像模式下不成为图像质量的短板。

另一个技术命题是耦合剂声学参数的批间稳定性。AI算法在训练时使用的图像数据，来自特定声学参数下的耦合剂。如果不同批次的耦合剂声阻抗或声速发生漂移，图像特征也会产生细微变化，算法可能因此误判。平创对声速和声阻抗的批次控制精度持续保持在高水平，让算法面对的声学环境尽可能一致。腔内超声与AI的结合是医疗影像的未来方向之一，平创在源头工厂端，用稳定的产品参数为这个未来准备着一个可靠的介质基础。