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從CT影像助診新肺,看醫學影像存儲演進的三階段

作者:浪潮存儲產品部總經理助理王永海、浪潮存儲產品總監張刃

近期仍是疫情防控的重要關口,但社會經濟的發展不能因疫情而停擺。2月21日,浪潮推出“浪潮大咖TALK”系列直播課程,揭秘疫情背后的一系列熱門IT技術和方案,在線為用戶和合作伙伴賦能;其中首場直播圍繞“承載PACS醫療影像,助力疾病診斷”話題展開。

國家衛計委的公布信息顯示,肺部是新型肺炎病毒攻擊的靶器官,CT影像結果可以作為新型冠狀肺炎臨床診斷病例的診斷標準。而醫療影像在給疫情診斷帶來助力的同時,也讓背后的PACS(Picture Archive and Communication System的縮寫, 圖像歸檔和通訊系統)系統面對“上量、上云、上智能”三大挑戰,這成為了醫療影像存儲方案需要解決的焦點問題。

CT助“診”背后  影像數據的挑戰

新型肺炎疫情早期,由于確診案例樣本量少,醫療機構缺少高質量臨床診斷數據,核酸檢測作為病原學證據被公認為新型肺炎的主要參考標準。隨著臨床診斷數據的積累,新型肺炎的影像學大數據特征逐漸清晰,CT影像結果對疫情診斷變得愈發重要。

新型冠狀肺炎的CT資料(圖片來自:人民網)

據人民日報報道,武漢大學中南醫院醫學影像科副主任張笑春教授表示,“強烈推薦CT影像作為目前新冠肺炎首選診斷方法,CT檢查方便、快捷、直觀,在基層醫院易于普及。”

不過,技術的發展是一把雙刃劍。在給疫情帶來助力的同時,也讓影像數據存儲面臨三大變化。

演進一:從傳統應用到影像應用,醫療數據開始“滾雪球”

隨著醫學技術的進化,影像清晰度和精細度大幅提升,首當其沖帶來了數據量的爆發。

幾年前,醫院傳統HIS、LIS業務,主要產生結構化數據,一家醫院一年的數據量大約幾十TB。現階段,影像數據在醫院數據中心占據主導。以肺部影像為例,一位肺炎患者的二維CT影像大概在300張左右,如果做一次三維CT檢測就會產生數千幅原始小文件。據此計算,患者拍一次CT影像產生的數據量會為幾百MB級~GB級,一家大型三級醫院每年的PACS影像數據可達到PB級。

針對影像數據的快速增長,浪潮存儲提供了“統一存儲+分布式存儲”的影像存儲解決方案。統一存儲虛擬化整合能力強并且功能豐富,可以將醫院各個科室的數據整合起來,然后再歸檔到分布式存儲里,發揮分布式存儲擴展性能強的優勢,隨節點增加實現容量和性能的線性擴展,滿足醫院日益增長的影像數據需求。

演進二:影像從本地到云化,考驗存儲云接入能力

其次,過去病人換一家醫院,往往就需要把“片子”重新拍一遍。這是什么緣故?影像原始圖像儲存在各家醫院的PACS系統中,由于各自搭建了不同的信息系統,制式、接口不一,數據難以互通共享,互為“數據孤島”。就好比開車,雖然有路,卻都是“斷頭路”,路和路之間不通。浪潮存儲產品總監張刃表示,“在這一階段,醫療影像逐漸出現網絡版,PACS影像云化一度蔚然成風。”

浪潮分布式存儲平臺

浪潮存儲為整個PACS的云化搭造了一個分布式存儲平臺,實現了數據全生命周期的管理。浪潮分布式存儲可以直接對接到公有云,而且如果公有云端有WAN加速功能,浪潮存儲還可以通過帶寬壓縮,提升海量影像數據的云間傳輸效率。

演進三:影像大數據分析,存儲需應對實時響應挑戰

PACS影像系統呈現出智能化演進趨勢。數據顯示,越來越多的影像被集中到影像中心后,大數據分析和深度學習,成為影像后期研究的主要方面。目前業界領先的AI應用對新型肺炎識別準確度可達90%以上。

浪潮分布式存儲本身支持DFS文件系統,可以直接對接大數據集群,讓數據在大數據分析集群和存儲平臺之間進行流轉,也可以直接在分布式存儲上進行大數據分析,滿足PACS影像系統的研究分析需求。影像大數據分析有助于大幅提升診斷效率,輔助醫生快速做出高質量臨床診斷,加速醫療課題研究。

結束語

從傳統結構化數據為主的醫療應用,到影像非結構化為主的新應用,從本地影像到云化影像、再到影像大數據分析,醫療信息化不斷演進,加速了醫療行業從傳統走向智慧化。

這次戰“疫”中,無論是CT影像、核酸檢測等現場診斷方式,還是預約就診、線上問診、遠程手術等互聯網醫療模式,背后都離不開海量數據的支撐,數據存儲已成為醫療行業數字化轉型的基礎平臺。

面對新數據時代的重重新變,浪潮在分布式存儲領域已然走在了業界前沿。根據Gartner2019年全球分布式文件存儲關鍵能力報告,在備份、歸檔、大數據分析、混合云存儲、商用HPC五類應用場景,浪潮存儲關鍵能力表現突出,各場景測評均進入全球前三、中國第一。

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