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        薛万国:医学影像数据资源管理的三大策略

        发布时间:2022-08-01 来源:HIT专家网

        作为医疗机构的核心数据资产之一,医学影像数据的价值亟待释放,存在巨大潜力。如何才能有效挖掘、利用医学影像数据价值?

        “集中统一、全生命周期管理、临床科研融合,这是医学影像数据资源的三大管理策略。而建立全院影像数据中心,是发掘、利用医学影像数据价值的前提。”解放军总医院医学大数据研究中心原主任薛万国如是说到。

        PACS系统发展呈现新趋势、面临新问题

        薛万国认为,经过二十多年发展,国内PACS系统已基本普及应用,并在新形势下呈现出新的发展趋势。

        首先是专科化。PACS系统从早期的放射、超声等影像系统发展到内镜、核医学、介入、口腔、眼科等专科,产品进一步细分,各种专科化(如心脏、骨科)的影像处理应用也越来越多。

        其次是智能化。以影像深度学习建模为核心的AI专病辅助诊断、分析产品如雨后春笋般涌现,基于医学影像的AI研究正在大型医院兴起。

        第三是结构化。专科化影像分析和数据利用需求日渐增加,结构化报告越发受到重视。“放射、病理等影像报告结构化后,可将分析、测量的数据直接提取出来,有助于辅助临床决策。”

        第四是诊断协同。在医改大环境下,医联体、医共体、多院区之间的影像协同诊断应用场景显著增多,对PACS系统的功能流程提出新要求。

        第五是互联网服务。以云胶片为代表的移动互联网医学影像调阅快速发展。这类服务直接面向患者,患者不用拎着胶片到处跑,医生也可以方便调取不同医院的影像。

        在新的发展阶段,PACS系统的数据管理与应用也面临新问题。

        首先是专科化异构系统造成影像存储的分散化。专科化系统各有特点,医院使用的PACS系统往往不是一套,而是多套,导致影像数据分散存储在各个专科系统中。分散存储不仅为影像数据统一管理带来障碍,在医生工作站调用时需要访问不同专科系统,甚至使用不同浏览器,这也给医生统一调阅多模态影像造成困难。

        其次是影像数据存储与存储容量的矛盾始终存在近年来存储技术发展迅速,保证了存储容量的供应增长;但影像技术的发展、影像设备数量的扩充,导致存储容量的需求同步增长。与20年前相比,磁盘单盘容量增加约50倍,病例数据量和影像设备数量叠加导致数据量也增加了几十倍。

        “水涨船高,影像的生命周期管理问题始终如影随形。”根据政策要求,医疗影像数据需要长期保存,这就对医院的存储容量、管理模式提出挑战。对于医院信息部门而言,存储设备升级或PACS系统更换更带来了数据迁移难题,迁移周期往往需要几个月甚至更长时间。

        第三是影像数据的二次利用需求如何满足的问题。在面向AI研发的过程中,对影像数据集的筛选、管理和特征分析等会产生新数据,比如标注数据、特征数据等,这些数据都需要管理。但传统的PACS系统只对影像采集的原始数据进行管理,缺乏对影像数据研究的支持,研究数据集需要手工管理。比如,在进行AI研究时,往往需要科研人员先在PACS系统筛选数据,导入标注平台进行标注后,再导入训练平台进行训练,最后进行线上测试。在这个过程中,数据需要反复导出、导入,较为繁琐不便。

        第四是多机构影像诊断流程的统一问题。当影像医生需要阅读外来影像时,由于传统的PACS系统不支持多中心管理模式,往往需要两套系统同时工作。如何将外来影像数据纳入本院PACS系统统一管理,并统一本院影像和外来影像的诊断工作流程,是多机构影像诊断对PACS系统提出的新需求。

        影像数据中心是医院IT的重要基础构件

        针对上述PACS系统面临的问题和需求,薛万国为医院影像数据资源管理提出三点建议。

        首先是建立影像数据中心,实现影像数据集中统一管理汇集来自各异构专科系统的影像数据,形成包含原始影像和影像报告及影像特征在内的统一存储管理机制。影像数据中心可提供影像集中调阅、智能处理、影像分析等影像数据服务,同时支持各种影像应用。

        其次是建立影像数据的长期存储管理体系,实现影像数据全生命周期管理。薛万国认为,要实现影像数据全生命周期管理,需要建立分级存储体系。一方面采用分布式横向扩展技术,实现容量可持续扩容;另一方面建立“冷—热”两级存储,将历史数据存放在冷存储中,实现大容量长期影像管理。“在建立分级存储体系的基础上,期望PACS系统厂家能够针对医院需求提供数据迁移方案和工具,实现系统更换时的影像数据迁移。”

        第三是融合管理临床数据和科研数据,实现临床、科研一体化。为实现这一目的,首先应增加影像数据集的管理,科研人员可通过历史影像筛选形成回顾性的数据集,或是医生在阅片中发现符合要求的新病例时,可通过打标签的方式将其添加进影像数据集中。其次,影像数据管理要支持AI研究,包括:增加对原始影像的数据集标签,建立研究数据集与原始影像的关联;支持影像的人工标注等。

        “在医院IT生态中,影像数据中心,或者我们将其称为影像数据中台,将逐渐成为医院IT的重要基础构件。”薛万国认为,之所以可以通过“数据中台”的方式构建全院影像数据中心,一方面是由于影像的浏览、处理相对独立,可通过服务的方式供临床信息系统调用;另一方面,影像数据服务有广泛应用的DICOM标准,因此也更易集成。

        “全院影像数据中心在医院IT架构中具有重要价值。”薛万国总结,这些价值表现在:其一,整合来自不同影像科室、不同系统的影像数据,形成统一的数据资源并集中管理;其二,建立统一的归档和存储管理体系,实现影像数据的全生命周期管理;其三,基于DICOM标准,提供统一影像调取服务和浏览阅片服务;其四,整合各类散在的人工智能辅助诊断功能,提供统一的诊断服务;其五,提供面向患者的数字胶片等其他增值服务;其六,为影像数据分析和AI模型训练、测试和模型部署提供统一平台,有助于实现临床、科研一体化。





        关键词标签:海量存储 文件存储 分布式存储 国产存储 私有云 企业级存储 软件定义存储

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