基于區域醫療的新一代影像大數據平臺建設

摘要：目前，醫院和醫療聯合體之間影像結果互認存在困難的重要因素之一是影像檢查圖像質量參差不齊。因此，建設能夠實現影像數據治理、集成和使用的區域醫療影像大數據平臺變得非常必要。文章通過深度調研，總結了平臺使用對象，并綜合了4種角色功能定位，確定以7大功能模塊為基礎的新一代影像平臺。文章依據建設內容進行總體架構設計，將不同來源、不同格式、不同特點的異構影像數據采集至平臺，并通過質控手段進行清洗，為影像互認提供基礎支持。

關鍵詞：醫學影像；數據平臺；數據治理；區域醫療

中圖分類號：TP399文獻標志碼：A

0 引言

2018年4月，國家衛健委發布《全國醫院信息化建設標準與規范（試行）》［1］，文件詳細描述了醫院信息系統建設應涵蓋的業務應用、信息平臺、基礎設施、安全保障、新興技術等262項具體內容，標志著醫院信息化建設正邁向體系化、專業化、全面化、精細化、生態化的快速發展道路。徐州醫科大學附屬醫院同步提出“1234”發展戰略，致力于打造具有國際化視野的現代化區域醫療醫學中心，充分發揮醫院在淮海經濟區的優勢地位。根據建設目標，醫院實施搭建大數據中心和集成平臺，逐步完成包括HIS、LIS、EMR等所有醫療數據的整合串聯。

2022年2月，國家衛生健康委、國家中醫藥局等4部共同發布《關于印發醫療機構檢查檢驗結果互認管理辦法的通知》［2］（以下簡稱《辦法》），要求醫療機構應當按照“以保障質量安全為底線，以質量控制合格為前提，以降低患者負擔為導向，以滿足診療需求為根本，以接診醫師判斷為標準”的原則，開展檢查檢驗結果互認工作。《辦法》［2］中明確指出，所稱檢查結果是指通過超聲、X線、核磁共振成像、電生理、核醫學等手段對人體進行檢查得到的圖像或數據信息。檢查結果不包括醫師出具的診斷結論。但是，由于不同等級的醫院設備檔次及硬件不同、檢查方式不同、檢查醫技技師的素質不同，導致不同醫院的檢查結果不可避免地存在差異，內部質量標準難以統一。因此，截至目前，不同醫院之間的檢查并沒有得到廣泛的認可。尤其在影像類檢查中，鄉鎮等二級醫院很難有資金購置高精度影像設備，攝片質量不足以支撐診斷結果，此舉加劇了檢查結果互認的難度。同時，院級的數據平臺主要注重于結構化數據的整合和利用，對于非結構化的影像類數據僅具備展示和調閱功能，無法進行深層次的影像數據分析。

因此，解決各醫院之間、醫聯體間檢查檢驗結果互認問題核心是保證檢查影像圖像的質量，尤其是影像檢查。由于設備、技師技術等差距，各醫院、醫聯體之間在結果互認上面臨重大挑戰。如何處理各醫院、醫聯體之間的數據交互，如何在臨床醫生使用中進行影像質量的有效控制是實現檢查結果互認所面臨的主要問題。

在此背景下，醫院計劃建設新一代區域影像平臺，以醫院為核心，以影像大數據為基礎，構建全新的基礎架構，嵌入人工智能技術，優化和完善影像檢查的數字化、智能化、無邊界化工作流程，實現跨院區、跨機構影像共享聯動和影像檢查的統一互認。

1 建設內容

根據前期深入調研，文章總結出新一代影像平臺的使用對象主要對應4種角色，分別是臨床醫生、患者、影像科醫生以及管理人員。

在“臨床醫生”角色中，主要功能需求是調閱所屬患者檢查檢驗及病歷信息，并且支持歷史醫療項目查閱及對比分析。臨床醫生同時兼具科研需求，能夠構建個人科研課題，使用經過審核脫敏處理后的數據進行研究。

“患者”角色主要功能需求是查閱個人歷次檢查的影像和診斷，并支持影像的下載，滿足其他醫院的會診需求。

“影像科醫生”角色包含數據質量控制、數據上報、教學、科研、科室管理等多個功能。核心問題是使業務生產系統和數據平臺使用各自獨立，并相輔相成。

“管理人員”角色的核心功能是控制權限管理，針對不同影像系統特點進行數據接入及管理。

不同角色身份不同，既有具體分工，又具有相關聯系，共同構成整體數據平臺的主體使用人。文章綜合4種角色的功能定位，最終確認新一代影像平臺的7大功能模塊，具體模塊內容描述如下。

1.1 數據管理中心模塊

文章以空間形式對數據資產進行隔離管理，滿足不同數據應用對數據的接口服務協議和數據權限的需求，涵蓋檢查、報告、影像等相關數據。使用人員可根據自身需求申請數據使用權限，具備權限的人員，可以對數據進行分發或路由。系統對于數據使用情況進行全面監控，以防止數據被濫用等情況的發生。

1.2 數據服務中心模塊

文章基于數據管理中心的數據資產，對外提供數據開發服務。系統設置標準對接接口，統一規范標準。該模塊將數據變為一種服務能力，通過數據服務讓數據參與到業務系統中。針對醫療機構的應用多樣化，該模塊既提供標準服務，又具備定制開發能力。

1.3 數據分析中心模塊

該模塊結合醫院管理需求自定義報表，綜合展現對全量影像數據進行實時監控，通過豐富的圖表展現形式，實現不同業務數據的可視化報表?？梢暬臄祿y計分析為院方輔助決策提供數據支撐和依據。數據分析中心提供全局數據概覽，結合HIS、預約系統等信息，展示醫院的實時數據。

1.4 患者360影像中心模塊

文章根據患者唯一索引、身份證號、社保卡號等身份信息，建立患者唯一索引，形成患者全生命周期的影像報告數據，方便臨床等科室進行調閱。同時，該模塊與院內HIS、EMR、數據中心等系統進行快速地無縫集成，協助院內各科室間實現數據互聯互通。

1.5 影像云中心模塊

該模塊以數據中臺為大數據治理的核心，搭建醫院與醫院之間、醫院與患者端數據通道，搭載多個不同的業務平臺，與互聯網醫院進行鏈接，打破區域內醫療機構間“信息孤島”，構建區域醫療影像互聯互通大數據平臺。

1.6 配置管理中心模塊

該模塊實現對組織架構、角色權限、人員賬號、基礎字典、產品菜單等基礎數據的統一管理，支持通過單點登錄并集成其他應用系統。

1.7 影像科研平臺模塊

該模塊以影像數據為驅動，融合放射組學、深度學習分析方法和人工智能技術，將影像數據、病理數據、檢查報告、臨床信息等數據進行融合管理，通過自動化的分析和挖掘，輔助醫生完成高價值的科研工作，提升醫院科研能力。

該模塊支持基于放射、超聲、病理、核醫學以及臨床數據的多科室影像臨床融合的科研課題，實現覆蓋全院、多科室、單科室、個人課題等多種場景研究。

2 總體架構

在平臺框架設計上，基于單一性PACS應用系統和實現醫院所有影像類業務系統互聯，醫院建設影像數據中心平臺，利用縱橫交互的平臺技術實現統籌規劃、資源整合、互聯互通和信息共享。在滿足影像科室需求基礎上，醫院致力于向各院區、醫聯體合作單位提供影像技術幫扶，提高醫聯體整體影像服務能力。

在業務內容上，以患者為中心，以影像醫護為主體，醫院利用人工智能、大數據和移動互聯網等技術促進醫療服務模式創新，優化工作流程，促進科室管理和數據反哺，全面提升影像醫護水平和管理層的決策輔助支撐能力，促進影像服務和決策更加科學。

在實現路徑上，平臺促進信息資源在日常檢查業務和運營管理中的高效利用，在區域范圍內支持實現以患者為中心的跨機構醫療信息共享和業務協同服務，實現影像檢查結果互認［3-8］。

總體架構圖如圖1所示。項目在云端進行影像云平臺部署，留有外部對接醫院接口，進行集中歸檔存儲，實現區域影像信息共享和遠程影像報告和審核。在開放接口中，平臺設置質控條件，要求必須按照平臺規范進行影像圖像的上傳，通過計算機自動進行質控校驗，規范數據影像和患者信息，從源頭保證影像檢查圖像的合格性。

平臺利用集中管理的影像數據對接數字膠片平臺，與醫院互聯網醫院平臺對接，向醫院就診患者提供數字膠片服務。在院內部署影像數據中臺和影像大數據科研平臺，構成覆蓋全院的影像大數據集成平臺，形成醫院影像大數據管理平臺和管理模式，并不斷挖掘數據價值，結合產學研提升醫院科研能力和診治能力。

3 數據采集與治理

醫院的影像系統大多以異構形式存在，不同影像檢查因設備儀器不同，接入方式也不相同，形成的文件格式也不同。雖然影像設備均要求具備DICOM標準輸出格式，但在實際應用中，也存在使用JPG、視頻等其他圖像格式，從而加大平臺建設困難。

在前期調研統計中，醫院具備放射影像、超聲醫學、病理、內窺鏡、心電圖、心臟彩超、核醫學、眼底等多個不同科室，各科室相互獨立，因此也基本使用單獨的影像信息系統。據統計，醫院現有獨立的影像信息系統多達10余套，同時，醫院仍存在部分科室使用單個影像設備，利用機器自有報告系統，成為醫院影像數據“信息孤島”。

影像數據中心平臺通過數據采集、數據匯聚、數據治理、數據應用4個維度，打通醫院內部影像數據互聯互通，實現醫院之間以及各臨床、遺傳、病理、影像和檢驗等多個科室之間信息互通。建設模塊如圖2所示。

基于醫療行業和真實診療數據的特點，遵循醫院數據治理的通用規律和思路，平臺建立符合醫院業務實際的通用數據模型（Common Data Model，CDM）設計。每個患者設置一個CDM，每個CDM中包含300余項結構化字段（性別、年齡、身高、體重、診斷名稱、診斷日期、檢查項目名稱、類型、部位、檢查日期、圖像張數、圖像路徑等）、80余項非結構化文本字段（集中為文本字段）和20余項非結構化影像字段（影像類型、DICOM文件、圖片等）。在數據采集過程中，平臺通過構建信息系統視圖，把不同來源、不同格式、不同特點的異構影像數據在數據中臺集中，并以空間標簽形式對數據進行隔離管理，實現單幀DICOM、多幀DICOM、JPG、視頻等多種格式的影像接入。

針對影像信息系統，平臺統一數據口徑和架構，簡化數據處理鏈。在實施過程中，筆者根據影像信息系統存儲方式進行分類，最終確立3種數據采集方式。

（1）影像數據格式為DICOM文件格式，此類圖像采用本地文件共享方式存儲數據。筆者要求影像系統提供文件地址可達，設置系統自動解析DICOM文件，以患者唯一標識號為主索引建立空間數據集。

（2）影像數據格式為JPG等非標準圖像格式，此種圖像由采集卡截去關鍵幀圖像獲取，通常在數據庫中以附件“文件夾”的形式進行存儲，并關聯文本內容。平臺首先根據文件夾目錄規則解析數據庫文件夾名稱，遍歷抽取文件夾中關鍵幀圖片。同時，平臺抽取數據庫中PDF報告，轉化為Word文檔以分割圖像描述、診斷關鍵詞。平臺以患者唯一標識號為主索引建立空間數據集。

（3）影像數據單機存放的文件，此類圖像采用儀器設備直連方式，直接抽取設備影像。平臺在外接電腦設置平臺程序入口，通過與現有HIS等系統對接結構化文本數據。在數據匯總后，平臺仍以患者唯一標識號為主索引建立空間數據集。

在數據解析中，平臺提供數據表單預覽，自動按照維度、度量等信息實現空間數據集區分。在數據解析的過程中，平臺對連接的不同數據源配置不同的存儲規則，在每個字段的屬性中均設置規則，對已抽取的數據按規則進行校驗、清洗、轉換，將原始數據映射到CDM中，并通過定義的數據類型、完整性約束和清洗函數規則等對數據進行清洗；平臺遵循準確性、完整性、一致性、唯一性、有效性等原則和標準，處理數據的缺失、邏輯錯誤、不一致數據和重復數據等，并進行合理地修補、增減或刪除。在處理數據的同時，系統將信息反饋給原業務平臺，將不同類型的數據進行入庫存儲。

在數據采集、存儲和處理的全過程中，平臺對數據進行自動化、智能化質控。通過制定數據質控規則，平臺利用程序把質控規則轉換成數據庫能識別的語句，對數據庫中的數據“空值”“重復值”“異常值”“矛盾值”和數據的“連續性”進行檢測，實現對數據質量問題的源頭發現、分析、檢測和修正。

經過上述處理，滿足平臺接入條件的影像檢查數據都是規范的、可以作為診斷參考的影像數據，在一定程度上，此類數據可以直接進行檢查結果互認。通過此平臺上傳影像云中心的圖像具備合法性，患者獲取的圖像均可以滿足其他醫院的會診需求［9-11］。

4 結語

目前，新一代影像平臺建設是以醫院為中心，醫聯體醫療機構接入的形式進行建設，旨在推動分級診療和雙向轉診的實施。若能夠利用影像平臺實現統一影像質控、監管和考核，各省市就可以逐步實現患者影像的統一調閱、統一診斷，實現患者的影像數據在省內醫療機構進行互聯互通，就能夠在一定程度上滿足國家提出的醫療機構檢查結果互認的要求，降低影像檢查的重復檢查率［12-14］。

在影像平臺的深化建設中，數據質量控制仍具備可擴展性。在實施過程中，數據清洗的規則旨在完成影像圖片的統一格式、患者基本信息校驗、檢查項目類別以及部位的準確性等方面的規范，影像的清晰度、圖像的張數、三維重建等技術明確了接入影像需達到的標準。但是，在影像圖像內容方面的質控還沒有明確的規范和控制。文章認為利用人工智能技術，借鑒深度學習在影像學輔助診斷方面的經驗，對上傳影像圖像的內容進行合格性判定是影像平臺后續研究開發方向。

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Construction of new generation image data platform based on regional medical treatment

Abstract： At present， one of the important factors that cause difficulties in mutual recognition of imaging results between hospitals and medical consortium is the uneven quality of imaging examination images. Therefore， it is very necessary to build a regional medical imaging big data platform that can realize the governance， integration and use of imaging data. Through in-depth research， this paper summarizes the objects of the platform， integrates the functional orientation of four roles， and determines a new generation of imaging platform based on seven functional modules. The overall architecture design is carried out according to the construction content. Heterogeneous imaging data from different sources， different formats and different characteristics are collected to the platform， and are cleaned through quality control means to provide basic support for mutual recognition of images.

Key words： medical imaging; data platform; data management; regional medical treatment