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醫(yī)院的云計算服務(wù)將如何深入落地?

來源:動脈網(wǎng)

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療 云計算

        互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療給患者就醫(yī)帶來了很多便利。大量醫(yī)院已經(jīng)開通了諸如在線掛號,化驗單、檢查報告推送,在線繳費等一系列服務(wù)。但截止目前為止,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)品尚無法面向醫(yī)院形成足夠規(guī)模的商業(yè)模式,在醫(yī)生的日常診斷工作中也沒能探索出剛性需求。而北京長遠(yuǎn)佳信息科技有限公司推出的醫(yī)眾影像數(shù)據(jù)云服務(wù)正試圖打破僵局,利用獨有的云計算技術(shù)解決一個越來越困擾醫(yī)院的難題。

      醫(yī)學(xué)影像診斷市場規(guī)模龐大,數(shù)據(jù)量增長迅速

      醫(yī)學(xué)影像檢查在診斷過程中發(fā)揮的作用越來越大。公立醫(yī)院診斷收入預(yù)計于2016年將突破2600億元,而單影像檢查收入一項就占將近一半的份額。與影像檢查匹配的耗材市場規(guī)模也高達(dá)數(shù)百億元且保持兩位數(shù)的年化增長。隨著檢查量的增多以及影像檢查精度的提升,醫(yī)院存儲影像數(shù)據(jù)正在面對越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

      醫(yī)學(xué)影像是一種專業(yè)的灰階圖像。這類數(shù)據(jù)文件體積大、碎片化程度高,而且單個檢查數(shù)百層甚至數(shù)千層的圖層間具有緊密的關(guān)聯(lián)性。我國有一多半的醫(yī)院陸續(xù)采購了PACS系統(tǒng)專門用于影像數(shù)據(jù)的保存管理。傳統(tǒng)PACS系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和存儲架構(gòu)對服務(wù)器、存儲等硬件以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境要求頗高,而大量數(shù)據(jù)的歸檔已經(jīng)超出了傳統(tǒng)PACS系統(tǒng)的支持能力。影像數(shù)據(jù)的存儲入庫一般都要耗費數(shù)分鐘,而通過系統(tǒng)調(diào)閱數(shù)據(jù)的速度在越大規(guī)模的醫(yī)院越不堪忍受。傳統(tǒng)PACS系統(tǒng)對并發(fā)訪問的支持性能更差,服務(wù)影像科室都已遭遇瓶頸,更加無法在可控的投入下給臨床科室提供有效的數(shù)據(jù)訪問支持。

      數(shù)據(jù)存儲的困境促使醫(yī)院尋求云計算方案

      為緩解這一困境,醫(yī)院正需要影像云計算的服務(wù)模式,由軟硬件采購向服務(wù)采購模式轉(zhuǎn)型。國內(nèi)云計算平臺服務(wù)商,例如阿里云、騰訊云、中國電信天翼云也都推出了針對醫(yī)療行業(yè)影像存儲的IaaS方案。但由于醫(yī)學(xué)影像歸檔管理及傳輸協(xié)議的特殊性,云計算平臺服務(wù)商都不具備提供SaaS層影像計算服務(wù)的能力。目前已有的影像云計算產(chǎn)品都基于傳統(tǒng)PACS系統(tǒng)架構(gòu),在有限帶寬資源及計算資源條件下,僅僅能勉強支持少量的遠(yuǎn)程診斷業(yè)務(wù)需求,完全不具備對大規(guī)模影像數(shù)據(jù)傳輸、存儲以及訪問的服務(wù)能力。

      醫(yī)院的云計算服務(wù)將如何深入落地?

       云存儲對傳統(tǒng)PACS系統(tǒng)架構(gòu)提出革命性要求

      醫(yī)眾影像數(shù)據(jù)服務(wù)已經(jīng)突破技術(shù)瓶頸,形成了完整的解決方案,為醫(yī)院降低成本、提高效率以及信息化服務(wù)的穩(wěn)定性提供了革命性的選擇。產(chǎn)品上線近3個月以來,醫(yī)眾已經(jīng)陸續(xù)為15家醫(yī)療機(jī)構(gòu)開通了影像數(shù)據(jù)存儲托管服務(wù)。

      醫(yī)眾的影像壓縮技術(shù)以及數(shù)據(jù)處理技術(shù)大幅提升了數(shù)據(jù)傳輸及調(diào)閱速度。經(jīng)跟蹤客戶實際情況統(tǒng)計,公網(wǎng)20Mbps上行帶寬,100M的影像數(shù)據(jù)從接收、處理、上傳到前端設(shè)備可以調(diào)閱平均耗時2分鐘,比多數(shù)千兆帶寬局域網(wǎng)PACS系統(tǒng)的速度還要快。通過一般3G/4G網(wǎng)絡(luò)打開影像需時1-2秒,遠(yuǎn)快于局域網(wǎng)內(nèi)調(diào)閱的速度。

      而實現(xiàn)這一體驗,所需醫(yī)院負(fù)擔(dān)的成本卻節(jié)約了90%左右。實施成本也大幅降低,目前服務(wù)的最大規(guī)模醫(yī)院日門診量逾萬例,每日完成影像檢查量千余例;服務(wù)的最小規(guī)模醫(yī)院單日影像檢查量僅數(shù)十例。支持這么大規(guī)模的影像數(shù)據(jù)服務(wù),醫(yī)眾所投入的計算資源卻可以忽略不計,目前單臺服務(wù)器支撐的并發(fā)訪問量實測3000個左右,但還遠(yuǎn)未到極限,還有大量閑置計算資源。

      更多的產(chǎn)品及服務(wù)模式得以落地

      極致的速度以及并發(fā)訪問的支持性使得醫(yī)眾在數(shù)據(jù)存儲的基礎(chǔ)上可以給醫(yī)生及患者提供更多的服務(wù)模式:

      首先在傳統(tǒng)工作站的模式上給影像科醫(yī)生增加了移動調(diào)閱、網(wǎng)絡(luò)調(diào)閱的產(chǎn)品,讓影像醫(yī)生可以隨時、隨地訪問影像數(shù)據(jù)并完成報告錄入。

      另外醫(yī)眾的前端調(diào)閱產(chǎn)品(PC工作站、移動APP、微信客戶端)完全不限制license數(shù)量,更多的臨床科室醫(yī)生可以實現(xiàn)對原始數(shù)字影像的調(diào)閱。包括三維圖像都可以放開給臨床醫(yī)生使用,幫助臨床診療提高精準(zhǔn)性。

      院間的協(xié)作例如區(qū)域影像數(shù)據(jù)互通、影像診斷的托管及會診等合作,也可以利用醫(yī)眾平臺更便捷而且更加專業(yè)的展開。包括醫(yī)眾提供的原始影像微信轉(zhuǎn)發(fā)功能、加密脫密處理服務(wù)、時間膠囊授權(quán)功能等,在保證影像數(shù)據(jù)的專業(yè)性、隱私保護(hù)等前提下讓醫(yī)生間基于影像的診斷協(xié)作或交流開展的極度靈活。

      強大的并訪支持可以進(jìn)一步給患者提供便利。目前患者做影像檢查一般只能獲得膠片,如果需要診斷信息更豐富的完整影像數(shù)據(jù),在極少數(shù)醫(yī)院可以申請光盤刻錄服務(wù),物價收費一般為50元。而光驅(qū)正在淡出歷史,數(shù)據(jù)的云端保存正成為替代方法。醫(yī)眾推出的掌上膠片服務(wù)目前在3家合作醫(yī)院進(jìn)行公測,已經(jīng)給很多腫瘤疾病、慢病、小兒疾病患者保存了一份極具價值的個人影像檔案,為患者后續(xù)的轉(zhuǎn)診、復(fù)診所帶來的便利及價值非??捎^。

      另外,醫(yī)眾還推出了面向第三方機(jī)構(gòu)的API接口服務(wù)。調(diào)用醫(yī)眾開放API,可以在極短時間內(nèi)實現(xiàn)專業(yè)影像調(diào)閱與自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)跨平臺的無縫集成。例如遠(yuǎn)程醫(yī)療、移動醫(yī)療、醫(yī)療教育等各種從事運營服務(wù)或產(chǎn)品開發(fā)服務(wù)的公司都可以以非常低的成本實現(xiàn)專業(yè)的功能。目前醫(yī)眾已經(jīng)為一家中等規(guī)模的HIS廠商以及一家國內(nèi)頂級的三甲醫(yī)院遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺開通了接口集成服務(wù)。

      圖像智能診斷算法研發(fā)的基礎(chǔ)逐步完善

      最后,沉淀下來的數(shù)據(jù)怎么用,醫(yī)眾也給出了一個方案。IBM 2015年收購了醫(yī)學(xué)影像軟件公司Merge Healthcare,納入其Watson智能醫(yī)療研究體系中,影像數(shù)據(jù)在人工智能診斷研究中非常關(guān)鍵。醫(yī)眾除了為醫(yī)院提供影像數(shù)據(jù)的存儲及獲取服務(wù),還致力于影像診斷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化知識庫的建立。目前已經(jīng)實現(xiàn)通過智能語義分析對大量歷史影像診斷報告進(jìn)行智能的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理。海量圖像數(shù)據(jù)的高效處理能力與知識庫的智能建立兩相結(jié)合,將有效推動人工智能診斷的研發(fā)進(jìn)度。醫(yī)眾正在與國內(nèi)頂尖的影像診斷機(jī)構(gòu)、專家以及人工智能診斷的算法科學(xué)家交流合作,也正在尋求風(fēng)投機(jī)構(gòu)對下一階段服務(wù)推廣及研發(fā)的投資。


    (審核編輯: 智匯小蟹)