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          公司新聞 媒體報道 專家觀點
          DT時代,看影像大數據平臺如何喚醒“沉睡數據”
          2022-09-15 分享:
          大數據和人工智能技術的發展,正在激發醫學影像數據的潛能。據相關統計顯示,目前醫療數據中有超過80%來自于醫學影像,但這些海量影像數據,卻還在“沉睡”,并未形成可歸納、可應用的大數據。醫學影像數據的管理與運用,影響著相關科研與產業的快速發展,一個能解決醫學影像“數據集成、數據挖掘、數據利用與共享”等難題的影像大數據平臺,是行業的深深呼喚。

          最近,我們走訪調研了行業突出痛點,匯總了醫院和醫生在影像數據應用中面臨的一些問題,并從神州醫療的角度進行了探討和解答。


          Q1:醫院影像信息系統多、接口多,各科室的數據分散保存,如何打通各科室之間的信息壁壘?

          A1:頂層設計,數據統一管理

          隨著醫院信息化建設的整體發展,各醫學影像科室已逐步建立了各自的信息化系統,但科室系統間相對獨立,系統多、接口多、結構又不同,由此導致醫學數據存儲管理分散,缺乏統一的歸檔與管理,存在“信息孤島”問題。高質量的影像大數據平臺,首先要從頂層設計高度幫助醫院進行統籌布局,秉承“充分利舊”的原則,整合院內現有的檢查、報告、影像數據,實現“數據統一管理”,推動醫療機構內部架起影像科與臨床科室間的信息橋梁,打通全院信息壁壘。

          在實際建設中,我們可以采用統一接入技術、統一管理、統一監控、統一安全的平臺化運作模式,解決用戶大規模的應用系統集成問題,將數據匯聚、傳遞、業務協同等工作進行標準化,實現醫院內各科室、各系統的互聯互通和數據共享,全力消除“數據孤島”,提高數據使用效率。在具體使用中,從各類醫技科室的信息系統中聚合多模態影像和數據,從而為每一位患者創建一個完整連續的數據集。

          從醫院管理角度出發,影像大數據平臺通過數據中臺建設,讓分散在各個業務系統的數據匯聚形成數據資產,依托數據資產,圍繞領導核心關注的問題,搭建可視化的領導駕駛艙,讓領導決策更加直觀、客觀、精準、高效。

          南方醫院大數據與人工智能中心研究員 馬鵬程:在醫院信息系統建設過程中,最大的浪費就是推倒重來,在現有基礎上,打破醫院內的“信息孤島”和“應用孤島”,醫院需要一個從頂層設計高度來規劃部署的綜合性應用平臺。


          Q2:臨床診療過程中產生的患者數據存儲在不同的系統中,臨床醫生怎么能一站式快速調用一個患者的各類影像數據?

          A2:以患者為中心的臨床統一發布

          臨床科室期望實現“以患者為中心”的全醫技影像管理,影像大數據平臺的臨床統一發布功能,以患者獲益為中心,提供臨床調閱全科影像檢查一體化視圖,幫助臨床、影像科醫生提供便捷、一體化影像調閱的服務。

          臨床統一發布在打通各醫技科室數據中卓見成效:它將PACS系統擴展到全院的各級臨床科室、住院病區,與臨床、住院醫生工作站整合,允許臨床醫生在臨床醫生工作站和移動端查看病人的歷次影像結果及影像資料。

          此外,實現全院范圍內多模態數據,諸如放射、超聲、內鏡、病理等的各類影像檢查數據的標準化及統一發布、多終端調閱。All in One的多模態影像數據展示,提高了臨床對于患者影像資料獲取的便捷性和全面性,大大提升了臨床診療效率,打造真正具有臨床意義的臨床影像門戶。


          Q3:面對海量醫學影像數據,怎么通過相關影像數據處理工具,最終把原始影像數據轉化為服務科研的高質量數據?

          A3:規范化數據標注

          首先,我們要明白,從原始影像資料到可以應用于科研的影像數據,需要突破兩個難點。其一是如何將多樣化和非同質化的數據納入統一的規范或者標準。其次就是規范化的數據標注。

          臨床醫生對于圖像是否有科研價值的判斷,需要嚴格準確的標準來輔助,影像及病理標注系統基于神州醫療AI研究院沉淀的人工智能技術,提供專業的圖像顯示、病變勾畫工具,勾畫完成后用戶可自定義病灶標簽。系統還支持多用戶協同標注,易用的標注控件大大提升標注效率、使標注更精準,為下一環節的人工智能訓練提供高質量數據。


          Q4:當我們有了高質量的數據之后,如何充分挖掘影像數據價值,助力臨床科研,加速科研產出?

          A4:AI賦能的科研平臺

          經過處理的標準化、高質量影像數據是開展有效臨床科研的根基。

          不斷發展的AI技術使影像數據的深度挖掘成為可能,更提高了臨床科研的效率。前沿的AI應用,可以將臨床、影像、基因等多組學數據有機融合,采用基于深度學習、影像組學和大數據分析的前沿技術,構建個性化機器學習和深度學習模型,智能分析并輸出相關統計數據,用數據反哺臨床科研的同時,學習模型經過高質量數據的不斷訓練,日趨成熟,實現模型的自適應。

          而且,好的科研平臺,必須基于對醫療臨床路徑及醫生科研需求的洞察。圍繞科研需求構建的科研影像專病數據庫和綜合知識庫,更能按照科研需求集成數據、整合資源,優化醫療科研服務端各個應用場景,提升科研工作體驗和效率,讓醫務人員回歸本職工作。

          川北醫學院附屬醫院放射科副主任 陳天武:大數據技術與醫學影像的有機融合,為影像科研提供了新機遇。比如,影像組學為大樣本的研究,要從數據量和入組規范中尋找一個折中點,保障基本的數據量和數據質量,這時候一個專業的影像科研平臺,可以為大樣本、多特征、多序列和多方法的影像組學研究提供數據支撐。


          “一云三平臺”智能影像全景布局,構建智能影像新生態

          影像大數據平臺是神州醫療“一云三平臺”智能影像全景產品的重要一環:“一云”即神飛云智能影像云;“三平臺”包括影像大數據平臺、區域影像協同平臺以及院內影像平臺。

          基于神州醫療多年潛心大數據和人工智能的沉淀與創新,神州醫療智能影像平臺針對醫學影像行業痛點,聚焦前沿應用,以“一云三平臺”戰略布局,開放聚合合作伙伴,為各級醫療機構提供“全流程、智能化、全功能”的專業影像服務,致力于構建智能影像新生態。

          神州醫療智能影像平臺已成功賦能千余家中國醫療用戶。從“全國百佳醫院”南方醫科大學南方醫院,到中原腹地河南省汝州市各級醫療機構,再到西藏邊陲的墨脫縣人民醫院,都能看到神州醫療的身影。神州醫療智能影像平臺適應多種臨床場景,可為大型三級醫院升級迭代全院醫技科室業務系統,促進醫院高質量發展;也可為信息化建設不足的基層醫院提供急需、易獲得的智能影像服務。神州醫療智能影像平臺助力更多醫療機構實現四重目標:改善診療效果、提升患者體驗、提升科研水平、增強醫院實力,賦能“健康中國2030”戰略。

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