每像素用24比特计算，则单张超声图像原始数据量为3840KB。动态图像传输主要是增量变化的数据，数据量一般较小，在极限情况下，25帧图像完全不重复，每秒钟传输的极限数据量为3840 X 25 =96000KB，即需要750Mbps的带宽。在实际视频会诊中，由于有固定场景，因此以传输增量数据为主，一般在10%-40%左右，10%为变化较少的会议场景而40%为变化较多的会议场景。按照40%计算需要的原始数据量为318Mb，按照10%计算需要的原始数据量为102Mb。远程超声会诊中对原始码流进行编解码压缩，采用H.264、H.265等主流视频压缩方式，按照80∶1的压缩比计算，在40%的情况下，压缩后需要满足的带宽为3.9Mbps，在10%的情况下，压缩后需要需要满足的带宽为1.3Mbps。在实际远程会诊中，医生会根据实际情况选择适合的分辨率，同时视频信号需经过前级专业的图像处理器进行图像增强后，由SoC处理器进行视频编码，最终生成具有高品质、低码率的H.264视频编码。表2可作为远程超声会诊应用中，单路超声画面对带宽的需求参考。
超声画面分辨率与带宽需求对应关系
AI智能辅助诊断与远程机器人辅助超声。 人工智能（AI）技术作为当下的热门科技，受到了越来越多的关注，基于AI技术的应用已经渗透到了科学科技和人类社会的各个方面。各种与AI相关的医疗科技、器械、产品、应用也逐步走入到我们的生活。智能医疗的出现，取代了部分医护人员的重复性工作，减轻了医护人员的工作负担和强度。目前在医疗AI领域应用落地程度最高的医疗影像AI辅助诊断技术，是随着计算机技术和医学影像技术的不断进步，逐渐由辅助检查手段发展成为现代医学重要的临床诊断和鉴别诊断方法。随着AI技术的进步，医疗影像AI技术不仅可以在现阶段诊断病人的病情，将来也可以对病人在治疗过程中出现的反应和问题进行精准评估。
近些年来随着CT与超声设备在基层医疗机构与体检中心的大量部署，体检筛查性质的影像检查的数量也不断攀高。这类影像学检查数量大，阳性率低，收费低，无论是在本地或者在远程影像平台上由二、三级医院的放射/超声医师判读并报告，都是很大的工作负担也并不经济。随着AI影像分析技术的不断成熟与落地，让AI算法作为一个“第一判读者”对影像做一个是否有异常征象或者发现的初判，将那些可能有异常或者病变的病例筛选出来请放射/超声医师进一步判读评价，就成为一个很现实也很有用的选择。
例如一个总体阳性率为2%的影像筛查，如果AI算法能把一半的阴性病例筛掉，把阳性病例与另外一半的阴性病例交给放射/超声医师判读，放射/超声医师的工作量就已经减少了一半。为了尽量在自动判读时不漏掉可能的异常或者病变，这类支持自动筛查的AI算法要求非常高的敏感度（sensitivity），但在特异度（specificity）上可以要求不高，即“宁可杀错不可放过”。
在最常见的乳腺超声筛查领域，飞利浦已经推出了AI Breast乳腺智能导航系统，这里的AI指的是解剖智能（anatomical intelligence），即通过传感器内置的磁场感应，追踪探头的移动，更好的引导一线超声医师或者技师进行乳腺扫查，实现乳腺检查的全覆盖，减少漏诊、误诊率并提高工作效率。在扫全的基础上，如果能基于人工智能（artificial intelligence,AI）开发乳腺智能筛查系统，通过AI算法模型对扫查内容或者保存的图像进行分析与初判，把有病变乃至异常特征的病例筛查出来，供一线或者二线超声医师做进一步判别诊断，可以大大提高工作效率。这2个AI是远程超声筛查的赋能器，一个从病人扫查端的导航做到扫好扫全，一个在云端的筛查初判作为判读诊断工作流程的一部分。
5G+人工智能辅助影像诊断以PACS影像数据为依托，通过大数据+人工智能技术方案，构建AI辅助诊疗应用，对影像医学数据进行建模分析，对病情、病灶进行分析，为医生提供决策支撑，提升医疗效率和质量，能够很好的解决我国的医学影像领域存在高水平医生短缺、城乡医疗资源不均衡、受限于设备成像精度导致的误诊等诸多问题。基于5G的大带宽、低时延等特性，可以实现高清影像数据实时传输与共享，专家在本地便可为偏远地区的患者实时进行影像阅片，从而降低患者的费用支出，也能够帮助基层医生提升医疗诊断水平。
5G+远程超声机器人系统是基于5G技术、人工智能、机器人自动化精准定位技术与超声扫描的基础需求相结合，利用机械臂把持探头进行标准切面的扫查以提高超声扫描的效率，与此同时可以减轻超声医生的工作负担。由远端专家操控机械臂对基层医院的患者开展超声检查，将患者端高清音视频信息、超声探头影像信息、机械臂力反馈触觉信号利用5G网络实时传输至专家端，其中，上行网络的带宽需要满足上行＞120Mbps，远程控制时延＜100ms，包括远程控制信号的传输时延、音视频画面传输时延、力反馈信号传输时延与网络传输时延。其中无线空口网络时延需要＜20ms。5G网络的毫秒级时延特性，将能够支持上级医生操控机械臂实时开展远程超声检查。相较于传统的有线网络，5G能够解决基层医院和海岛等偏远地区专线建设难度大、成本高、部署不便等问题。
远程机器人超声技术能够将优质超声医生资源共享给基层医疗单位，也可以拓展至社区卫生机构、乡村卫生院等筛查场景，便于优质医疗资源的下沉应用。
院前智慧急救全景描述 。 院前急救需在“病人发病－分配急救医疗车－现场急救－急救车中处置－远程会诊－院内处置”的完整流程中实现各环节中以患者为中心的多维度数据连续、实时传输，打造多方协作的远程急救、远程会诊和远程决策支持。全面助力医务人员更快、更准、更好地完成医疗保障任务，打通患者院前急救与院内完整信息链，保障患者医疗信息完整可追溯，让急诊科医务人员“从容”一些。
以胸痛患者从发病到救治入院的全过程为例，患者从胸痛发病后可通过120急救互联APP拨打120急救电话，调度员即可启动医疗优先分级调度系统，询问呼救者，根据呼救者的描述判断基本情况，并可从智慧医疗体系大数据数据库中，根据个人信息调取患者的既往病史等基本资料。同时有资质的施救者还可紧急使用AED进行抢救。120急救中心可根据“地点+伤病类型+症状等级+既往资料”以及除颤设备的实时反馈生成急救方案，结合调度员自身经验迅速进行分级调度。并可将急救方案发送至对应分配的急救车载信息终端以及医院急诊科/胸痛中心的信息系统，车载医疗救护人员及急诊科/胸痛中心医护人员可依据分级标准提前做好资源配置以及诊疗准备。
