科研教學(xué)平臺
臨床痛點
圖像數(shù)據(jù)的特殊性對影像科研業(yè)務(wù)造成的困擾
目前64排CT和1.5T以上的MR已經(jīng)不算高端設(shè)備，已經(jīng)廣泛進入到縣級醫(yī)療機構(gòu)。以64排CT掃描心臟為例：一個序列600-700張圖像，數(shù)據(jù)量就達到300M以上。再經(jīng)過幾次重建處理，就會增加幾個序列，數(shù)據(jù)量就會超過1G。單個患者的數(shù)據(jù)量達到4-5G并不稀奇。極端的情況下，還出現(xiàn)過一個患者超過10G的情況。
比如：一個600張圖像的序列，如果用傳統(tǒng)的豎窗顯示器來瀏覽，即便每屏顯示20張圖像，也需要翻屏30次才能全部看完。這對于傳統(tǒng)的PACS以及常規(guī)診斷來講，是完全不可接受的，對于臨床科室更是如此。如果臨床科室通過Web調(diào)取600張圖像瀏覽，不僅時間上的代價難以估算，臨床的醫(yī)生也未必能從張張相似的圖像上看出什么有價值的需求。
這類原始薄層圖像往往只能在三維后處理工作站上進行瀏覽和處理，然后生成厚層圖像和關(guān)鍵圖像，再供診斷和臨床瀏覽。
根據(jù)圖像的性質(zhì)和使用目的不同，我們需要將醫(yī)學(xué)影像分成四類，并分類提供給需要的人員。而不是囫圇吞棗地將所有圖像都放在一起，用統(tǒng)一的界面提供給所有人。
| 圖像類型 | 單個檢查的數(shù)據(jù)量 | 使用場景 | 訪問概率 |
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診斷圖像 |
數(shù)十張，總計幾十兆到幾百兆，往往由后處理系統(tǒng)重建而來。 |
影像科醫(yī)生、臨床醫(yī)生；使用PACS系統(tǒng)。 |
診斷的時候使用一次； 被臨床訪問可能是多次的。 |
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關(guān)鍵圖像 |
數(shù)張，總計數(shù)兆或者幾十兆。 |
臨床醫(yī)生、患者；使用臨床發(fā)布系統(tǒng)、移動終端。 |
和電子病歷、健康檔案關(guān)聯(lián)，肯定被多次訪問。 |
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原始薄層圖像 |
數(shù)G，甚至單個檢查10G以上。 |
作為后處理系統(tǒng)的輸入，無法直接作用診斷和臨床發(fā)布。 |
重建的時候使用一次； 隨訪時會再被重建使用。 |
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科研用原始圖像 |
比如光譜圖像，單個患者的常規(guī)檢查達到3-5G，PACS系統(tǒng)解讀不了。 |
作為后處理的輸入，主要做科研，診斷為輔，不會發(fā)布到臨床。 |
科研項目上使用，之后很少再使用。 |
影像診斷標(biāo)簽對影像科研業(yè)務(wù)造成的困擾
影像科研領(lǐng)域記錄各類標(biāo)簽數(shù)據(jù)的工具以EXCEL表單最為典型，這種傳統(tǒng)的電子表單方式存在著很多缺點：
首先，根據(jù)科研需求快速設(shè)計/調(diào)整細致的數(shù)據(jù)模板時，很難保持對已有數(shù)據(jù)的自動兼容性，往往需要手工逐個調(diào)整。
其次，一個大型的電子表單很難允許多位參與者同時填寫數(shù)據(jù)模板，任務(wù)分配完全無法避免重復(fù)和沖突。
第三，科研數(shù)據(jù)表格如何實現(xiàn)與患者自動關(guān)聯(lián)對應(yīng)、在填寫數(shù)據(jù)模板的同時瀏覽圖像信息、數(shù)據(jù)模板自身按照診斷思路來展示和填寫？
第四，數(shù)據(jù)表格如何與AI/后處理整合？以便自動化地填寫數(shù)據(jù)，降低勞動強度。
第五，除了后處理的測量值之外，還有一些影像表現(xiàn)信息和診斷信息要允許醫(yī)生人工填寫，這些信息如何清晰展示方便填寫？
第六，如何實現(xiàn)內(nèi)置的填寫順序邏輯和關(guān)聯(lián)邏輯，進一步降低填表的勞動強度？
第七，電子標(biāo)簽底層應(yīng)該有清晰的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，如何實現(xiàn)表格設(shè)計更改仍然能進行標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計和分析？
第八，如何使用搜索工具進行跨項目的標(biāo)簽搜索和導(dǎo)出，復(fù)用已有的科研數(shù)據(jù)資料？
第九，如何將科研生成的新知識變成生產(chǎn)力工具投入使用，避免束之高閣？
產(chǎn)品優(yōu)勢
科研門戶網(wǎng)網(wǎng)站
影像科室的科研門戶網(wǎng)站用于人員和密碼的管理，同時作為對科研工作者進行在線的醫(yī)療安全、患者隱私保護、科研流程等進行培訓(xùn)與考核的平臺。
科研項目的審批管理
這個模塊包括項目的立項申請、成員管理、樣本量和統(tǒng)計方法分析、倫理申請與批復(fù)、數(shù)據(jù)量進度管理等，以及最后的論文發(fā)表計劃和實際發(fā)表進度的關(guān)系。
以影像為焦點的數(shù)據(jù)生命周期管理
數(shù)據(jù)的生命周期管理包括如下這些功能模塊：分組、匿名、冷熱數(shù)據(jù)管理、移動介質(zhì)的導(dǎo)出管理等。
外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入管理
第一類外部數(shù)據(jù)包括多中心協(xié)作項目的外部醫(yī)療機構(gòu)的影像資料和臨床資料，這些資料分成DICOM圖像、文本文件和掃描文件三種類型。
除了實驗室/病理信息之外，還有其他一些臨床表型（Prototype）信息也會作為科研的入組或者隨訪觀察信息。這些信息隨機性強、復(fù)用性差，很難做成標(biāo)準(zhǔn)的信息化提取工具，往往依賴于科研人員手工提取。
與后處理系統(tǒng)之間的自動化路由和信息返回
如前所述，科研用的影像學(xué)資料往往數(shù)據(jù)量巨大，需要配合AI/后處理系統(tǒng)一起使用，來自動化地提取生理特征/病理特征或者關(guān)鍵圖像。
對于AI/后處理系統(tǒng)產(chǎn)生的關(guān)鍵圖像、測量值等信息，有兩種方式可以獲?。旱谝环N是AI/后處理系統(tǒng)通過使用類似AIM語義學(xué)規(guī)范的消息服務(wù)機制（比如HL7或者Web Service）傳輸?shù)街悄軇討B(tài)模板系統(tǒng)；另外一種方式是AI/后處理系統(tǒng)將這些信息放置在特定的目錄下，由智能化動態(tài)模板系統(tǒng)提供的服務(wù)程序去掃描獲取。
各種科研場景下利用影像學(xué)結(jié)構(gòu)化報告作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)的采集手段
如果影像科有影像學(xué)結(jié)構(gòu)化報告，那么無論是進行回顧性研究還是前瞻性要求，從結(jié)構(gòu)化報告標(biāo)簽系統(tǒng)當(dāng)中直接查詢并導(dǎo)出標(biāo)簽是質(zhì)量最高、成本最低的標(biāo)簽獲取方法。結(jié)構(gòu)化報告的生產(chǎn)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)維度往往小于前瞻性科研所需的數(shù)據(jù)維度，在現(xiàn)有的生產(chǎn)力模板上填寫維度是很容易的事情，可在工作中直接收集標(biāo)簽數(shù)據(jù)。
如果進行前瞻性的研究，專門設(shè)計一個科研用結(jié)構(gòu)化報告模板的成本雖然比較高，但數(shù)據(jù)搜集過程相比先寫文本、再進行標(biāo)簽轉(zhuǎn)化還是要低得多。另外一個巨大優(yōu)勢就是當(dāng)這個科研邏輯內(nèi)置到報告模板中，可以直接成為生產(chǎn)力工具，避免成果束之高閣。所以,這類報告模板往往是生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化工具。
人機交互數(shù)據(jù)過程的獲取和管理
除了探索新的算法工具和診斷邏輯之外，相當(dāng)多的影像科研工作聚焦于某種功能/工具植入業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用后的人機效率、質(zhì)量對比。這些分析還會包括醫(yī)生的不同年資、患者的不同病情、不同診療目的等分層數(shù)據(jù)的分析，這需要大量的過程數(shù)據(jù)標(biāo)簽。這些過程數(shù)據(jù)包括算法消耗的時間、診斷各個章節(jié)消耗的時間，生成的影像表現(xiàn)數(shù)量、類型和最終診斷標(biāo)簽，以及與前期金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的自動對比。
影像科研平臺實現(xiàn)了包括金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的管理，以及基于結(jié)構(gòu)化報告技術(shù)的過程數(shù)據(jù)采集和分析能力。
標(biāo)簽搜索和結(jié)果保存
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)簽是影像科室科研、教學(xué)的寶貴資料庫。使用這個數(shù)據(jù)庫的醫(yī)生們希望有一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫能包含所有的標(biāo)簽，甚至能跨病種、跨醫(yī)療機構(gòu)地搜索符合某些條件的患者列表。負責(zé)整理培訓(xùn)資料的醫(yī)生們并不用記住RADLEX和SNOMED標(biāo)簽，他們只需調(diào)出模板的組件，對其數(shù)據(jù)元素進行勾選，將其選擇到搜索條件中，限定取值范圍即可。如果搜索條件覆蓋了多種不同疾病的模板，那么自然就可以從數(shù)據(jù)庫中跨病種地搜索患者資料。
統(tǒng)計分析
根據(jù)不同的科研項目導(dǎo)出的不同EXCEL表格，或者其他數(shù)據(jù)文件，可與現(xiàn)有的第三方統(tǒng)計平臺實現(xiàn)無縫對接，并在統(tǒng)計平臺上遠程選擇各種統(tǒng)計方法，并實時觀看統(tǒng)計結(jié)果，截圖保存。
相關(guān)產(chǎn)品
影像學(xué)診斷結(jié)構(gòu)化報告
PACS系統(tǒng)面向影像科室上線使用，標(biāo)志著影像科進入了信息化時代。影像科醫(yī)生寫報告時，為了提高效率控制品質(zhì)，會使用預(yù)先設(shè)定好的模板進行復(fù)制粘貼再進行個性化修改。
科研教學(xué)平臺
隨著醫(yī)療水平的提高，越來越多的醫(yī)療機構(gòu)除了日常的醫(yī)療服務(wù)，還需要承擔(dān)醫(yī)療教學(xué)和科研任務(wù)，尤其是相關(guān)的醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院。日益完善的RIS/PACS系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足醫(yī)院的日常醫(yī)療服務(wù)流程，但是針對相應(yīng)的教學(xué)、科研任務(wù)，就功能而言，遠遠無法滿足醫(yī)院的科研、教學(xué)需求。
服務(wù)AI的數(shù)據(jù)平臺
隨著影像AI的多元化發(fā)展，AI的應(yīng)用正在逐漸被醫(yī)療機構(gòu)接受。但影像AI產(chǎn)品仍存在一些掣肘：AI往往只處理單一的影像識別，而實際業(yè)務(wù)中多數(shù)檢查需要多個影像識別，也需要非影像信息參與決策；基于通用算法的云端模式，實現(xiàn)敏感性、特異性雙高難度較大，診斷的最終輸出沒有標(biāo)簽化；嚴重限制了AI本身的持續(xù)迭代學(xué)習(xí)能力。
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