从CT影像助诊新肺,看医学影像存储演进的三阶段

从CT影像助诊新肺,看医学影像存储演进的三阶段

近期仍是疫情防控的重要关口,但社会经济的发展不能因疫情而停摆。 2 月 21 日,浪潮推出“浪潮大咖TALK”系列直播课程,揭秘疫情背后的一系列热门IT技术和方案,在线为用户和合作伙伴赋能;其中首场直播围绕“承载PACS医疗影像,助力疾病诊断”话题展开。

国家卫计委的公布信息显示,肺部是新型肺炎病毒攻击的靶器官,CT影像结果可以作为新型冠状肺炎临床诊断病例的诊断标准。而医疗影像在给疫情诊断带来助力的同时,也让背后的PACS(Picture Archive and Communication System的缩写, 图像归档和通讯系统)系统面对“上量、上云、上智能”三大挑战,这成为了医疗影像存储方案需要解决的焦点问题。

CT助“诊”背后 影像数据的挑战

新型肺炎疫情早期,由于确诊案例样本量少,医疗机构缺少高质量临床诊断数据,核酸检测作为病原学证据被公认为新型肺炎的主要参考标准。随着临床诊断数据的积累,新型肺炎的影像学大数据特征逐渐清晰,CT影像结果对疫情诊断变得愈发重要。

据人民日报报道,武汉大学中南医院医学影像科副主任张笑春教授表示,“强烈推荐CT影像作为目前新冠肺炎首选诊断方法,CT检查方便、快捷、直观,在基层医院易于普及。”

不过,技术的发展是一把双刃剑。在给疫情带来助力的同时,也让影像数据存储面临三大变化。

演进一:从传统应用到影像应用,医疗数据开始“滚雪球”

随着医学技术的进化,影像清晰度和精细度大幅提升,首当其冲带来了数据量的爆发。

几年前,医院传统HIS、LIS业务,主要产生结构化数据,一家医院一年的数据量大约几十TB。现阶段,影像数据在医院数据中心占据主导。以肺部影像为例,一位肺炎患者的二维CT影像大概在 300 张左右,如果做一次三维CT检测就会产生数千幅原始小文件。据此计算,患者拍一次CT影像产生的数据量会为几百MB级~GB级,一家大型三级医院每年的PACS影像数据可达到PB级。

针对影像数据的快速增长,浪潮存储提供了“统一存储+分布式存储”的影像存储解决方案。统一存储虚拟化整合能力强并且功能丰富,可以将医院各个科室的数据整合起来,然后再归档到分布式存储里,发挥分布式存储扩展性能强的优势,随节点增加实现容量和性能的线性扩展,满足医院日益增长的影像数据需求。

演进二:影像从本地到云化,考验存储云接入能力

其次,过去病人换一家医院,往往就需要把“片子”重新拍一遍。这是什么缘故?影像原始图像储存在各家医院的PACS系统中,由于各自搭建了不同的信息系统,制式、接口不一,数据难以互通共享,互为“数据孤岛”。就好比开车,虽然有路,却都是“断头路”,路和路之间不通。浪潮存储产品总监张刃表示,“在这一阶段,医疗影像逐渐出现网络版,PACS影像云化一度蔚然成风。”

浪潮存储为整个PACS的云化搭造了一个分布式存储平台,实现了数据全生命周期的管理。浪潮分布式存储可以直接对接到公有云,而且如果公有云端有WAN加速功能,浪潮存储还可以通过带宽压缩,提升海量影像数据的云间传输效率。

演进三:影像大数据分析,存储需应对实时响应挑战

PACS影像系统呈现出智能化演进趋势。数据显示,越来越多的影像被集中到影像中心后,大数据分析和深度学习,成为影像后期研究的主要方面。目前业界领先的AI应用对新型肺炎识别准确度可达90%以上。

浪潮分布式存储本身支持DFS文件系统,可以直接对接大数据集群,让数据在大数据分析集群和存储平台之间进行流转,也可以直接在分布式存储上进行大数据分析,满足PACS影像系统的研究分析需求。影像大数据分析有助于大幅提升诊断效率,辅助医生快速做出高质量临床诊断,加速医疗课题研究。

结束语

从传统结构化数据为主的医疗应用,到影像非结构化为主的新应用,从本地影像到云化影像、再到影像大数据分析,医疗信息化不断演进,加速了医疗行业从传统走向智慧化。

这次战“疫”中,无论是CT影像、核酸检测等现场诊断方式,还是预约就诊、线上问诊、远程手术等互联网医疗模式,背后都离不开海量数据的支撑,数据存储已成为医疗行业数字化转型的基础平台。

面对新数据时代的重重新变,浪潮在分布式存储领域已然走在了业界前沿。根据Gartner2019 年全球分布式文件存储关键能力报告,在备份、归档、大数据分析、混合云存储、商用HPC五类应用场景,浪潮存储关键能力表现突出,各场景测评均进入全球前三、中国第一。

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