醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)全生命周期管理平臺白皮書

理平臺慧影醫(yī)療科技(北京)股份有限公司1醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)發(fā)展背景 12醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀 12.1信息化建設(shè)現(xiàn)狀 12.2科研現(xiàn)狀 22.3臨床應(yīng)用現(xiàn)狀 22.4數(shù)據(jù)運(yùn)用現(xiàn)狀 23解決方案 33.1解決方案概述 33.2技術(shù)架構(gòu) 53.2.1數(shù)據(jù)集成 63.2.2數(shù)據(jù)研發(fā) 63.2.3數(shù)據(jù)體系 63.2.4數(shù)據(jù)資產(chǎn) 73.2.5數(shù)據(jù)服務(wù) 73.3應(yīng)用架構(gòu) 73.3.1臨床智能診斷場景 73.3.2醫(yī)院科研服務(wù)場景 103.3.3臨床數(shù)據(jù)集成場景 133.4部署架構(gòu) 153.4.1應(yīng)用場景特點(diǎn) 153.4.2部署架構(gòu) 174產(chǎn)品特色功能 214.1應(yīng)用支撐平臺 214.2數(shù)據(jù)中心平臺 214.3數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺 224.4大數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺 224.5數(shù)據(jù)服務(wù)平臺 234.6大數(shù)據(jù)科研平臺 234.7人工智能AI平臺 244.7.1CT骨密度輔助篩查 244.7.2B型主動脈夾層 254.7.3CT肺結(jié)節(jié)輔助診斷 264.7.4CT肺炎輔助診斷 274.7.5CT肋骨骨折輔助篩查 274.7.6DR肺結(jié)核輔助篩查 284.7.7DR四肢骨折輔助篩查 294.8患者360影像中心 294.9BI可視化設(shè)計(jì)平臺 304.9.1數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布可視化分析 314.9.2智能質(zhì)控可視化分析 324.9.3檢查業(yè)務(wù)運(yùn)行分析 324.9.4設(shè)備運(yùn)行情況可視化分析 334.9.5患者就診數(shù)據(jù)可視化分析 334.10培訓(xùn)考試平臺 345平臺技術(shù)特點(diǎn) 365.1多維可擴(kuò)展技術(shù)架構(gòu) 365.2醫(yī)學(xué)影像文件生命周期存儲技術(shù) 365.3異構(gòu)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)匯聚技術(shù) 375.4數(shù)據(jù)空間管理技術(shù) 385.5數(shù)據(jù)手動與自動路由技術(shù) 395.6醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)API技術(shù) 395.7醫(yī)學(xué)影像人工智能集成技術(shù) 405.8BI大屏設(shè)計(jì)與可視化技術(shù) 405.9數(shù)據(jù)應(yīng)用集成技術(shù) 416平臺與PACS關(guān)系 417客戶案例 427.1大型三甲(綜合)醫(yī)院典型案例 427.1.1項(xiàng)目概況 427.1.2項(xiàng)目成果 437.2中小型醫(yī)院典型案例 437.2.1項(xiàng)目概況 437.2.2項(xiàng)目成果 448總結(jié) 44G和產(chǎn)業(yè)化升級?？梢灶A(yù)見的是，未來的醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)化成熟度測評方案(2020年版)》。該方案依據(jù)醫(yī)院信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通建設(shè)案等醫(yī)療數(shù)據(jù)在區(qū)域、醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的信息交換、整合和、國務(wù)院到各部委，陸續(xù)出臺了大量醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的化、人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)對醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的學(xué)影像的人工智能、大數(shù)據(jù)等全生命周期管理平臺是未之一。其重要性體現(xiàn)于：第一，可為臨床提供數(shù)據(jù)分型，第四，效分析；第五，為臨床科研做數(shù)據(jù)支撐?？傮w來講，基和大數(shù)據(jù)技術(shù)的開發(fā)，有望為醫(yī)學(xué)影像的發(fā)展帶來變革信息化建設(shè)現(xiàn)狀”，但與此同時在內(nèi)部形成了諸多的數(shù)據(jù)孤島。不同存2以統(tǒng)一治理，數(shù)據(jù)遷移工作繁重。難以將積累的大量影像內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)紛紛利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)投入醫(yī)學(xué)影像研究，使計(jì)構(gòu)更為簡化，診斷更為精確，相應(yīng)的在不同領(lǐng)域也取得了。臨床醫(yī)師通過對圖像的往是粗糙、光滑的，缺少嚴(yán)格準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)。影像組學(xué)分析學(xué)基礎(chǔ)，大多數(shù)醫(yī)生不具備相關(guān)專業(yè)知識；影像組學(xué)分析“弱人工智能”階段，僅病的早期診斷，解剖結(jié)構(gòu)、病灶區(qū)的檢測，提供疾病提示和能。當(dāng)前智能醫(yī)學(xué)影像大多數(shù)處于臨床試用階段，掌握資本和技與擁有大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作進(jìn)行開發(fā)和試用，不斷的煙囪式建設(shè)方式，放射雜，間的互聯(lián)互通，從而無法通過統(tǒng)一窗口實(shí)現(xiàn)各影像系統(tǒng)3沒有形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源，也沒有中樞橋梁應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化加工與服務(wù)的平3解決方案臨床全周期協(xié)調(diào)創(chuàng)新平臺勢在必行。通過對式多樣的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲、深度學(xué)習(xí)和開發(fā)，從新價值、提升新能力，再反哺健康醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)業(yè)，為健康有價值的依據(jù)，使醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)營更高效，服務(wù)更精準(zhǔn)，解高的問題。同時醫(yī)學(xué)影像人工智能科研及臨床全周期協(xié)同改變科研機(jī)構(gòu)和臨床醫(yī)學(xué)工作者的學(xué)習(xí)和工作模式，可提人才，學(xué)影像精準(zhǔn)醫(yī)療人工智能事業(yè)的發(fā)展，跟上國際發(fā)達(dá)國家的移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)手段，以點(diǎn)帶面，按影像數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)聚合、處理、分析和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了1、解決垂直系統(tǒng)的問題，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提高數(shù)據(jù)使用效率告、影像數(shù)據(jù)，具備采集科室其他類型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)集成問題，通過平臺化的思想將數(shù)據(jù)匯等工作進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，采用統(tǒng)一接入技術(shù)、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運(yùn)作模式，徹底消除“數(shù)據(jù)孤島”，實(shí)現(xiàn)各種系統(tǒng)的2、充分挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)潛在價值，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支持分散在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯聚形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，徹、情況明；依托數(shù)據(jù)資產(chǎn)，圍繞領(lǐng)導(dǎo)核心關(guān)注的問題，搭4析，形成可視化的領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，讓領(lǐng)導(dǎo)決策更加。4、以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，全面提升醫(yī)院管理水平員況，作流程，管理規(guī)范及制度等提供先進(jìn)科學(xué)的技術(shù)手5、提供可視化、自主化數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)能力，滿足異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)定主化敏捷開發(fā)，數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)、審核、發(fā)布全流6、提供集中、低成本、高可靠的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理資產(chǎn)、降低數(shù)據(jù)管理成本、追蹤數(shù)據(jù)價值，避免數(shù)據(jù)資產(chǎn)7、單套存儲系統(tǒng)能夠滿足生產(chǎn)應(yīng)用存儲、大數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)據(jù)管理于分析，無需先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)據(jù)管理，減少數(shù)據(jù)搬遷，統(tǒng)一進(jìn)行8、臨床診斷輔助的支撐應(yīng)用5等應(yīng)用模塊，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)建設(shè)更加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。檢查結(jié)果互認(rèn)可使得智能影像服務(wù)輔助醫(yī)9、影像科研應(yīng)用助力科研成果產(chǎn)出學(xué)科的科研工作開展：針數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)，采用基于深度學(xué)習(xí)、影像組學(xué)和大數(shù)據(jù)分確度，學(xué)工作者工作量；醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)科研平臺軟件研發(fā)及多速提升醫(yī)院的學(xué)術(shù)地位及學(xué)術(shù)影響力，同時將為研究成果。傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)的存儲和運(yùn)算模式已經(jīng)不足以應(yīng)據(jù)復(fù)雜程度，為解決這個問題，匯醫(yī)慧影醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)全臺的技術(shù)路線采用全分布式架構(gòu)，即分布式計(jì)算+分布式存儲+消息隊(duì)列。務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院影像數(shù)據(jù)的集中管理、統(tǒng)一調(diào)閱，滿足通的需求；通過數(shù)據(jù)中臺的微服務(wù)支撐中間件、數(shù)據(jù)研發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，把數(shù)據(jù)資產(chǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)服務(wù)能力；通過應(yīng)用服6入的入口。數(shù)據(jù)中臺本身幾乎不產(chǎn)生數(shù)據(jù)，所系統(tǒng)、日志、文件、網(wǎng)絡(luò)等，這些數(shù)據(jù)分散在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)難以利用，很難產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值。數(shù)據(jù)集成是數(shù)據(jù)中臺必須提各種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)方便地采集到數(shù)據(jù)中臺中為后續(xù)加工建模做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)集成方式一般有數(shù)據(jù)庫同步、埋臺的數(shù)據(jù)按數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)堆砌在一起，未經(jīng)過處難使用。數(shù)據(jù)研發(fā)是一套數(shù)據(jù)加工以及加工過程管控的據(jù)開發(fā)、算法建模人員利用數(shù)據(jù)加工模塊提供功能，可快速價值的形式，提供給業(yè)務(wù)使用。數(shù)據(jù)研發(fā)模塊主要面向提供離線、實(shí)時、算法開發(fā)工具，以及任務(wù)的管理、代控、告警燈等一系列方便快捷的集成工具。增長快，業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的依賴也越來越高，必須考復(fù)用性，垂直的、煙囪式的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)服務(wù)的建設(shè)方式注過數(shù)據(jù)集成、研發(fā)模塊，中臺已具備傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫平臺的7來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是技術(shù)導(dǎo)向的，業(yè)務(wù)人員較難理解。數(shù)業(yè)務(wù)人員更易理解的方式，把數(shù)據(jù)資產(chǎn)根據(jù)權(quán)限和安全管控展資產(chǎn)以空間形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行隔離管理，滿足不同業(yè)務(wù)應(yīng)用場發(fā)建設(shè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理展產(chǎn)，但尚未發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)服務(wù)就是把數(shù)據(jù)變?yōu)榉?wù)讓數(shù)據(jù)參與到業(yè)務(wù)，通過人工智能、云計(jì)算等方進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像精準(zhǔn)診斷的科研及臨床研究，實(shí)現(xiàn)將原高價值的科研數(shù)據(jù)，為科研院所和醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供自動挖掘技術(shù)平臺，輔助科研機(jī)構(gòu)、醫(yī)院和臨床醫(yī)生高效值，提升科研院所和臨床機(jī)構(gòu)的科研能力，提升針對醫(yī)據(jù)中臺基于統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)服務(wù)提供多模式的數(shù)據(jù)服務(wù)，賦能應(yīng)用平臺，包括智能診斷(骨折、骨密度、肺結(jié)節(jié)等)、科研服務(wù)(放射組學(xué)平臺、深度學(xué)習(xí)平臺等)等應(yīng)用平臺。速度不夠快、精度不夠高、人才不夠多等“痛互方式，實(shí)現(xiàn)從信息化到智能化的轉(zhuǎn)變。該平臺上的多病種人工產(chǎn)品，覆蓋胸部、全身骨折、大血管等部位，為醫(yī)院提供完整的。8平臺架構(gòu)心功能疑似骨折處，多角度多層面清晰直觀顯示骨折，可快速。9AORTIST脈人工智能精準(zhǔn)診療系統(tǒng)是全球首創(chuàng)的基于人工智能技術(shù)的動生成。椎體形態(tài)，自動計(jì)算椎體骨務(wù)價值漏診誤診問題只能憑借經(jīng)驗(yàn)去判斷，容易發(fā)生誤判。利用圖像識別影像，人工智能輔助診斷產(chǎn)品可輔助醫(yī)生進(jìn)行病灶區(qū)2、提高診斷效率，彌補(bǔ)醫(yī)療資源供應(yīng)缺口。這同樣意味著放射科醫(yī)師在未來處理影像數(shù)據(jù)的壓3、人工智能應(yīng)用突破最先體現(xiàn)在醫(yī)學(xué)影像輔助診斷影像設(shè)備在醫(yī)院的普及使用，使得影像診斷逐步成人工智能技術(shù)的發(fā)展，近年來計(jì)算機(jī)對圖像的識用人工智能技術(shù)圖像輔助閱片成為了可能。由于高以及商業(yè)價值清晰等特點(diǎn)，醫(yī)療人工智能技術(shù)驅(qū)動，融合放射組學(xué)、深度學(xué)習(xí)分析方法和人工智理，值，的多科室影像臨床融合的科研課題，實(shí)現(xiàn)覆蓋全院、多臺架構(gòu)出心功能4、影像管理平臺(個性化處理數(shù)據(jù)需求)5、影像組學(xué)平臺－邊界操作生成報(bào)告收據(jù)收集、感興趣區(qū)域分割、特征提取、特征選6、深度學(xué)習(xí)平臺－優(yōu)化數(shù)據(jù)提升價值檢測、病灶分割、病灶分類及影像分類多個科研應(yīng)務(wù)價值院臨床業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)行數(shù)、分析和展現(xiàn)，對患者全方位醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，為臨床據(jù)支持，也為完善的公共醫(yī)療服務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐，實(shí)研成果的轉(zhuǎn)化又應(yīng)用于臨床、服務(wù)于臨床，從而實(shí)體水平提升的良性循環(huán)。大數(shù)據(jù)科研平臺對全院學(xué)科進(jìn)行形成合力，促進(jìn)綜合優(yōu)勢的形成。通過大數(shù)據(jù)分析方影像信息，開展臨床科研工作，圍繞重點(diǎn)學(xué)科形成特3、為醫(yī)院自主進(jìn)行科研成果轉(zhuǎn)化提供支撐模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動態(tài)型和巨大的數(shù)據(jù)價值。然而，散亂分布的醫(yī)療數(shù)據(jù)給查找治療、疾病預(yù)測和療效評估、臨床決策支持和重大醫(yī)療衛(wèi)部署與應(yīng)用，為醫(yī)院科研工作提供快速出成果的大數(shù)據(jù)分不再受業(yè)務(wù)外如統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)技能的限制。通過科研響力。通過科研形成臨床知識庫體系，使醫(yī)院各科室都有捷的患者臨床信息全息視部就診記錄、病歷信息、病史、影像、心電等檢覽。息是患者的檢查登記資料，該患者的所有檢查信息需通行分類顯示。針對每一條檢查記錄，系統(tǒng)提供影像報(bào)告患者報(bào)告詳情息、患者信息、電子病檢查的申請單信息，主要包含臨床體征、患者病表現(xiàn)、診斷結(jié)果、報(bào)告醫(yī)生、審核醫(yī)生、審核時間的基本資料、病歷信息、醫(yī)囑信息，主要包含患者患者影像瀏覽具，除了實(shí)現(xiàn)基本的基于3.4.1.1環(huán)境要求(空間、噪聲、外設(shè)等)，滿足醫(yī)院影像數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通需求。服務(wù)器集中院內(nèi)部3.4.1.2計(jì)算性能需求(精度、時效、延遲等)能彈性擴(kuò)容，在任意一臺機(jī)器故障時或流量波動等情況下都務(wù)。在性能方面，用戶進(jìn)行在線實(shí)時查詢業(yè)務(wù)操作，實(shí)現(xiàn)CPFS3.4.1.3存儲性能(I/O性能、存儲空間等)線擴(kuò)容能力，使隨需擴(kuò)容成為可能。存儲硬件的升級換代，只需要將新節(jié)信息，不但解決了傳統(tǒng)集中式存儲系統(tǒng)中單存儲服務(wù)網(wǎng)絡(luò)性能要求.5外部系統(tǒng)集成要求E與標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)無縫對接、快速互聯(lián)互通；通過中臺服接口，3.4.2.1大型三甲(綜合)醫(yī)院部署架構(gòu)介紹L據(jù)采集服務(wù)器分離。將應(yīng)用服務(wù)器新增一個遠(yuǎn)程連接，有效地緩解應(yīng)用服務(wù)器負(fù)載的壓力。院內(nèi)影像數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)傳到部署在院內(nèi)影像數(shù)據(jù)中臺上，建立數(shù)據(jù)放的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)接口、歸屬、數(shù)據(jù)權(quán)限、唯一標(biāo)識，數(shù)據(jù)息自動將數(shù)據(jù)發(fā)送到匹配的數(shù)據(jù)空間，這些數(shù)據(jù)路由到單配置要求：1CPUIntelRXeonR)Gold6248R(24RAIDx2器AIDx33UTx2，ATAHDDTxLSISAS3108x14AIDx5務(wù)器(DR4TGPU:NVIDIA1080TIx46(CT類)KBGPU:1080TI11Gx1.2.2中小型醫(yī)院部署架構(gòu)介紹L系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院影像數(shù)據(jù)的集中管理、統(tǒng)一調(diào)閱，滿足的需求。通過數(shù)據(jù)中臺將數(shù)據(jù)路由至科研平臺和智能輔單配置要求：1CPUIntelRXeonR)Gold6248R(24RAIDx2器AIDx33x4T4x4T4產(chǎn)品特色功能據(jù)全生命周期管理平臺，以數(shù)據(jù)中臺為基石，醫(yī)學(xué)影務(wù)為管道，結(jié)合匯醫(yī)慧影在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域深耕多年的寶1應(yīng)用支撐平臺臺可能面臨多平臺忘記密碼的問題，提升用戶訪問效機(jī)構(gòu)管理、用戶權(quán)限認(rèn)證、產(chǎn)品管理、數(shù)據(jù)字典管理2數(shù)據(jù)中心平臺礎(chǔ)，主要涵蓋檢查、報(bào)告、影像等相關(guān)數(shù)G管理方式，滿足科室、科研、專病庫、教學(xué)、臨床式，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)傳輸，滿足一份影像可滿足不同應(yīng)用或不同數(shù)據(jù)空間之間影像文件數(shù)據(jù)儲。像數(shù)據(jù)的調(diào)用頻率不同，平臺提供完善的生命周期以靈活配置數(shù)據(jù)遷移、刪除等機(jī)制，將數(shù)據(jù)按離行精細(xì)化存儲管理。既滿足高頻數(shù)據(jù)快速訪問的。務(wù)高效自動化、海量數(shù)據(jù)檢索快速全面的特點(diǎn)，除了滿足豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，面對不同的3數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺構(gòu)自主可控的針對多源異構(gòu)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的及時性、規(guī)范性、完整性、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定以建立數(shù)據(jù)稽核標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，通過質(zhì)量任務(wù)、質(zhì)合影像數(shù)據(jù)分散、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，保障數(shù)基于數(shù)據(jù)形成敏捷開發(fā)服務(wù)、數(shù)據(jù)智能服務(wù)，建立數(shù)據(jù)全4大數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺的是將數(shù)據(jù)有效、良性循環(huán)利用起來，發(fā)揮數(shù)據(jù)價像數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，為用戶提供管理中心、數(shù)5數(shù)據(jù)服務(wù)平臺空間數(shù)據(jù)資產(chǎn)，用戶可通過該平臺快速開發(fā)接口服調(diào)試、運(yùn)行接口服務(wù)，注冊成功的接口可進(jìn)行量、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，匯醫(yī)慧影自主研發(fā)多款智能應(yīng)6大數(shù)據(jù)科研平臺將影像數(shù)據(jù)、檢查報(bào)告、臨床信息等數(shù)據(jù)進(jìn)像大數(shù)據(jù)為驅(qū)動、結(jié)合臨床數(shù)據(jù)，利用人工智空間數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，醫(yī)生通過數(shù)據(jù)中臺據(jù)按規(guī)則、自動化路由至科研課題組空間；課題組支組-數(shù)據(jù)治理模塊，醫(yī)生可自主進(jìn)行手動、半自動或自動供放射組學(xué)或者深度學(xué)習(xí)幫助醫(yī)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分開發(fā)預(yù)測和預(yù)后模型，以達(dá)到個性化診斷目的。通過數(shù)據(jù)檢測、病灶分類、影像分類、病灶分類任務(wù)，挖掘，4.7人工智能AI平臺輔助診斷平臺，該平臺可深度融合至醫(yī)生工作流程至第二腰椎(T12、L1、L2)骨密度值的檢測得出BMD均值，輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行骨量等問題的診斷。根據(jù)中國定量CT(QCT)骨質(zhì)疏松癥診斷指現(xiàn)支架近端錨定區(qū)位置與錨定區(qū)直徑測量等功能，對外科手術(shù)、開展十分有利，也是當(dāng)下血管外科等相關(guān)臨床科室的迫切需真假腔和破口位置的識別，推薦近端支架錨定位置和錨系統(tǒng)在影像中對目標(biāo)物體的識別方法，把計(jì)算機(jī)“訓(xùn)節(jié)的圖像特征值極度敏感的神經(jīng)元集合的感知診斷系行計(jì)算、分析，從而輔助醫(yī)生完成在胸部影像中篩查可惡性診斷、結(jié)節(jié)導(dǎo)航、結(jié)構(gòu)化報(bào)告和隨訪建議等全面結(jié)節(jié)診RADSACCP、中國專家共識等肺結(jié)節(jié)診斷指南，系統(tǒng)可根據(jù)指南及病灶信中，系統(tǒng)將疑似病灶進(jìn)行精準(zhǔn)分割，提供如病灶類型、體。針對分割出的疑似病灶區(qū)，提供多種量化指標(biāo)進(jìn)行定量分析，主要包括：最大截面信息測量、肺占比、病灶區(qū)精準(zhǔn)定位(層數(shù)以及所在肺葉)、病灶類型分析。同時，提供一鍵報(bào)告功能，醫(yī)生將需要的病灶進(jìn)行CT其是三維重建CT，可明確一陳舊性骨折、骨密度異常、骨折等多種分類結(jié)果供醫(yī)生現(xiàn)隱匿性骨折，同時提供一鍵生成肋骨骨折結(jié)構(gòu)化報(bào)告的傳染病，傳染性強(qiáng)，我國對于肺結(jié)核的診治扶持力度衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，可以快速完成肺結(jié)核篩查工作，提升基層診療M示醫(yī)生該區(qū)域是肺結(jié)核診斷關(guān)注的重點(diǎn)。醫(yī)生可使用系統(tǒng)急診和夜診占比較高，對影像學(xué)診斷時效性要求較高。它相應(yīng)的診療能力。其次，由于存在隱匿性骨折等情況，骨心、超聲、病理、心電等多，各類型數(shù)據(jù)往往獨(dú)立存儲在各自的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，形成數(shù)享及互聯(lián)互通異常困難，無法滿足電子病歷、互聯(lián)互通更息，建立患者在該平臺的唯一索引，形成患者全生命周，方便臨床等科室隨時調(diào)閱患者歷史多模態(tài)影像。同時，該I進(jìn)行深度分析、挖掘經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺衍生的便于客戶開展智視化分析、輔助決策、智能預(yù)警的應(yīng)用平臺。該平臺可幫助的業(yè)務(wù)可視化需求變化，實(shí)現(xiàn)立體數(shù)據(jù)、動態(tài)呈現(xiàn)，具有高、折線圖、柱狀圖、雷達(dá)圖等組件拖、拉、拽，設(shè)，獲取后系統(tǒng)根據(jù)設(shè)置自動生成可視化圖形。各圖形可根據(jù)需化圖表，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)流程、人、財(cái)、物等的全面監(jiān)控，如質(zhì)備運(yùn)行、工作質(zhì)量及效率分析、陰陽性、疾病分布情況等導(dǎo)層獲取大數(shù)據(jù)的需求，直觀感受業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)情況，協(xié)助領(lǐng)全方位的質(zhì)控統(tǒng)計(jì)，主要涵蓋如醫(yī)生工作量、每個階次數(shù)統(tǒng)計(jì)、以及科室平均效率及分?jǐn)?shù)等，輔助科室管。為科室提供的設(shè)備運(yùn)行情況的可視數(shù)據(jù)資產(chǎn)，及模型規(guī)則等，對患者就診軌跡的數(shù)據(jù)4.10培訓(xùn)考試平臺的培訓(xùn)資源池。通過課程學(xué)習(xí)中心、臨床練習(xí)中心、能力四大中心，建立起學(xué)、練、考一體化培訓(xùn)考試平臺，讓醫(yī)核等，習(xí)課程精細(xì)化分類、學(xué)習(xí)資料發(fā)布及資料調(diào)閱，其中在線閱片勾畫病灶和填寫閱片結(jié)論。并設(shè)立教師與學(xué)卷進(jìn)行考試，考試結(jié)束后，系此來完成能力自測。通過考試中心，可滿足對。5平臺技術(shù)特點(diǎn)常采用單體應(yīng)用架構(gòu)，依賴物理服務(wù)器、單機(jī)企業(yè)級數(shù)和傳統(tǒng)文件系統(tǒng)，整體設(shè)計(jì)未采用分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)導(dǎo)致無法通過分布式部的計(jì)算能力受限于物理服務(wù)器整體性能以及AKF擴(kuò)展立方體(ScalabilityCube)方法論，只能增加應(yīng)用部署機(jī)器數(shù)量結(jié)載均衡進(jìn)行水平擴(kuò)容，無法實(shí)現(xiàn)按業(yè)務(wù)功能模塊垂直擴(kuò)容，更無法實(shí)現(xiàn)按、用戶信息分割。即使是水平擴(kuò)展，同樣會受限于傳統(tǒng)文件存儲架構(gòu)的采用全分布式架構(gòu)，分布融合分布式微服務(wù)架構(gòu)和容器化彈性計(jì)算，能夠根據(jù)接入的1、X軸擴(kuò)展(水平擴(kuò)展)：容器化集群與服務(wù)水平復(fù)制、彈性伸縮、動態(tài)2、Y軸擴(kuò)展(垂直擴(kuò)展)：分布式微服務(wù)架構(gòu)，服務(wù)級別分割、故障隔、多級緩存。2、支持?jǐn)?shù)據(jù)空間級的分級存儲結(jié)構(gòu)，即對于不同數(shù)據(jù)空間可設(shè)置不同的分2、數(shù)據(jù)庫視圖掃描+DICOMC-GET/C-MOVESCU服務(wù)，定時掃描數(shù)據(jù)庫表或。+DICOMC-GET/C-MOVESCP服務(wù)、數(shù)據(jù)庫視圖掃描+共享文件復(fù)制、共享目錄監(jiān)新增和修改數(shù)據(jù)記錄(依賴表記錄最后修改