超声影像作为医学诊断的重要手段，正因人工智能（AI）技术的深度融合而发生革命性变化。随着全球超声设备市场规模持续增长，AI的赋能价值日益凸显。超声影像AI在解决医疗资源不均、提升诊断效率、优化工作流程方面未来将发挥重大作用。然而，大体量、高质量标注数据匮乏制约AI训练模型的准确率和模型泛化能力。目前，国内超声医学普遍存在资源分布不均、诊断效率受限及操作标准化缺失的问题。 参赛项目“协和·明星”超声AI大数据平台以权威数据、专业标注和安全合规为核心构建全链条解决方案，为AI技术在超声医学领域的应用提供坚实基础。(1)权威数据支撑: 依托华中科技大学同济医学院附属协和医院丰富临床资源、真实临床场景，构建了覆盖全身8大系统和40余个器官/部位的亿级规模超声影像数据库，累计收录超过196万例患者数据、388万份超声报告及4.9亿张高质量影像，具有数据权威和临床可信度高的优势。数据集现已获评“湖北省高质量数据集”。(2) 核心技术体系：①专业标注保障：自研智能标注平台EchoMAP，由经验丰富的专业医生标注，保证准确性和一致性，为AI模型训练与验证提供可靠支持，并创新性融合AI预标注与医师协同审核机制，标注效率较传统人工显著提升；②多模态数据治理：兼容GE、飞利浦、迈瑞等30余种设备型号，通过DICOM标准化协议与NLP报告解析技术实现异构数据融合；③安全合规保障：采用AES-256加密、SSL/TLS传输协议及区块链存证技术，通过GDPR/HIPAA国际认证，保障数据全生命周期安全合规。(3)赋能成效：平台已赋能临床、产业、科研多维场景：①创新性研发超声AI基础大模型，支持100余种疾病的智能诊断，首次实现从影像理解到结构化报告生成的全流程自动化；②产业转化加速，搭建产学研合作平台，推动超声医学AI技术的研发与商业化进程，为医疗器械厂商提供标准检测数据集，有望缩短AI超声设备研发周期；③赋能教学创新：推动数智化超声教学资源库（含典型案例库、标准切面库等）及教学平台建设，应用场景覆盖本硕博全阶段教育，为超声医学教学创新奠定资源基础；④生态协同升级：构建“医院-企业-高校”数据流通生态，着力推动跨机构联合标注与多中心研究，为超声AI产业化奠定基础。