互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療給患者就醫(yī)帶來(lái)了很多便利。大量醫(yī)院已經(jīng)開(kāi)通了諸如在線掛號(hào)，化驗(yàn)單、檢查報(bào)告推送，在線繳費(fèi)等一系列服務(wù)。但截止目前為止，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療產(chǎn)品尚無(wú)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(méi)能探索出剛性需求。

而北京長(zhǎng)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(dú)有的云計(jì)算技術(shù)解決一個(gè)越來(lái)越困擾醫(yī)院的難題。

醫(yī)學(xué)影像檢查在診斷過(guò)程中發(fā)揮的作用越來(lái)越大。公立醫(yī)院診斷收入預(yù)計(jì)于2016年將突破2600億元，而單影像檢查收入一項(xiàng)就占將近一半的份額。與影像檢查匹配的耗材市場(chǎng)規(guī)模也高達(dá)數(shù)百億元且保持兩位數(shù)的年化增長(zhǎng)。

隨著檢查量的增多以及影像檢查精度的提升，醫(yī)院存儲(chǔ)影像數(shù)據(jù)正在面對(duì)越來(lái)越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

醫(yī)學(xué)影像是一種專(zhuān)業(yè)的灰階圖像。這類(lèi)數(shù)據(jù)文件體積大、碎片化程度高，而且單個(gè)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(guó)有一多半的醫(yī)院陸續(xù)采購(gòu)了PACS系統(tǒng)專(zhuān)門(mén)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(kù)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)架構(gòu)對(duì)服務(wù)器、存儲(chǔ)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(chǔ)入庫(kù)一般都要耗費(fèi)數(shù)分鐘，而通過(guò)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(duì)并發(fā)訪問(wèn)的支持性能更差，服務(wù)影像科室都已遭遇瓶頸，更加無(wú)法在可控的投入下給臨床科室提供有效的數(shù)據(jù)訪問(wèn)支持。

為緩解這一困境，醫(yī)院正需要影像云計(jì)算的服務(wù)模式，由軟硬件采購(gòu)向服務(wù)采購(gòu)模式轉(zhuǎn)型。國(guó)內(nèi)云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)商，例如阿里云、騰訊云、中國(guó)電信天翼云也都推出了針對(duì)醫(yī)療行業(yè)影像存儲(chǔ)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(jì)算平臺(tái)服務(wù)商都不具備提供SaaS層影像計(jì)算服務(wù)的能力。目前已有的影像云計(jì)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(jì)算資源條件下，僅僅能勉強(qiáng)支持少量的遠(yuǎn)程診斷業(yè)務(wù)需求，完全不具備對(duì)大規(guī)模影像數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)以及訪問(wèn)的服務(wù)能力。

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(gè)月以來(lái)，醫(yī)眾已經(jīng)陸續(xù)為15家醫(yī)療機(jī)構(gòu)開(kāi)通了影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(hù)實(shí)際情況統(tǒng)計(jì)，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(shí)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(guò)一般3G／4G網(wǎng)絡(luò)打開(kāi)影像需時(shí)1-2秒，遠(yuǎn)快于局域網(wǎng)內(nèi)調(diào)閱的速度。

而實(shí)現(xiàn)這一體驗(yàn)，所需醫(yī)院負(fù)擔(dān)的成本卻節(jié)約了90%左右。實(shí)施成本也大幅降低，目前服務(wù)的最大規(guī)模醫(yī)院日門(mén)診量逾萬(wàn)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?jiǎn)稳沼跋駲z查量?jī)H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(jì)算資源卻可以忽略不計(jì)，目前單臺(tái)服務(wù)器支撐的并發(fā)訪問(wèn)量實(shí)測(cè)3000個(gè)左右，但還遠(yuǎn)未到極限，還有大量閑置計(jì)算資源。

極致的速度以及并發(fā)訪問(wèn)的支持性使得醫(yī)眾在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(dòng)調(diào)閱、網(wǎng)絡(luò)調(diào)閱的產(chǎn)品，讓影像醫(yī)生可以隨時(shí)、隨地訪問(wèn)影像數(shù)據(jù)并完成報(bào)告錄入。

• 另外醫(yī)眾的前端調(diào)閱產(chǎn)品（PC工作站、移動(dòng)APP、微信客戶(hù)端）完全不限制license數(shù)量，更多的臨床科室醫(yī)生可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)字影像的調(diào)閱。包括三維圖像都可以放開(kāi)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(huì)診等合作，也可以利用醫(yī)眾平臺(tái)更便捷而且更加專(zhuān)業(yè)的展開(kāi)。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(shí)間膠囊授權(quán)功能等，在保證影像數(shù)據(jù)的專(zhuān)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(kāi)展的極度靈活。

• 強(qiáng)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(qǐng)光盤(pán)刻錄服務(wù)，物價(jià)收費(fèi)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(cè)，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(jià)值的個(gè)人影像檔案，為患者后續(xù)的轉(zhuǎn)診、復(fù)診所帶來(lái)的便利及價(jià)值非常可觀。

• 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(kāi)放API，可以在極短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)影像調(diào)閱與自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)跨平臺(tái)的無(wú)縫集成。例如遠(yuǎn)程醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療、醫(yī)療教育等各種從事運(yùn)營(yíng)服務(wù)或產(chǎn)品開(kāi)發(fā)服務(wù)的公司都可以以非常低的成本實(shí)現(xiàn)專(zhuān)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(guó)內(nèi)頂級(jí)的三甲醫(yī)院遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)開(kāi)通了接口集成服務(wù)。

最后，沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)怎么用，醫(yī)眾也給出了一個(gè)方案。IBM 2015年收購(gòu)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(chǔ)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(shí)庫(kù)的建立。

目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)通過(guò)智能語(yǔ)義分析對(duì)大量歷史影像診斷報(bào)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(shí)庫(kù)的智能建立兩相結(jié)合，將有效推動(dòng)人工智能診斷的研發(fā)進(jìn)度。醫(yī)眾正在與國(guó)內(nèi)頂尖的影像診斷機(jī)構(gòu)、專(zhuān)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(duì)下一階段服務(wù)推廣及研發(fā)的投資。

醫(yī)療創(chuàng)投圈的夢(mèng)想記錄者

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