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泰心医院CIO李军:新一代PACS应契合智慧医院发展方向

来源:HIT专家网 作者:姜浩 根据录音整理

近年来,国内正迎来智慧医院的建设热潮。智慧医疗、智慧服务、智慧管理三驾马车并驾齐驱,开启了智慧医院建设的新篇章,也对医院的信息化建设提出了更高的标准和挑战。PACS(Picture Archiving and Communication Systems,图像归档与传输系统)与RIS(Radiology Information System,放射信息系统)作为医院信息化建设中的重要组成,应如何发展,方能满足智慧医院建设所提出的要求?

2021年6月25日,在由HIT专家网主办、GE中国协办的“医学影像人工智能时代的PACS发展趋势”在线论坛上,泰达国际心血管病医院(以下简称泰心医院)信息中心李军主任以“智慧医院建设中的PACS发展思路”为题发表了主题演讲。

泰达国际心血管病医院信息中心李军主任

智慧医院对PACS提出新需求

李军表示,若将智慧医院的建设要求具体到PACS、RIS的角度,可理解为:

在面向医务人员的智慧医疗方面,首先应实现影像信息一体化;其次,优化医疗流程、整合数据,实现闭环管理;此外,还应将影像、医技科室越来越多开始使用的各类AI辅助诊断、高级影像可视化等功能扩展到临床科室,辅助临床医生提升医疗质量。

在面向患者的智慧服务方面,PACS、RIS应为患者提供覆盖诊前、诊中、诊后的全流程支撑,围绕“就医路径”中的诊前提醒、智能冲突提醒,为医院实现智能调度,为患者实现精准预约服务,改善患者就医体验。

在面向管理层的智慧管理方面,充分应用5G、物联网及智慧数据采集技术,除影像信息外,还需采集资产信息、运营信息、故障信息等,进行有效的绩效分析,实现对影像、医技科室的精细化管理,降低高值医疗设备的故障率和停机时间,提高使用效率。

据李军介绍,泰心医院成立于2003年,从建院起即与GE中国合作,致力打造无胶片医院。迄今为止,所有影像资料全部在线,历史数据已达92TB。“对于专科医院而言,这是一个较为庞大的数字。”

近几年来,伴随着医疗信息化技术的发展,影片质量不断提升,数据量不断增大,当前泰心医院每月存储数据量已达1.5TB,PACS遭遇存储瓶颈,响应速度迟缓,性能受到严峻挑战。另外,使用过程中发现,当前PACS产品的定制化开发周期较长,已无法满足医院日新月异的开发需求。“种种原因说明,医院现有PACS亟需软硬件平台级的升级。”

李军介绍说,为满足智慧医院的建设需求,泰心医院将对新一代PACS产品提出以下四方面需求:

首先是软硬件系统升级。系统性能需整体提升以提高响应速度;需增强系统的安全性与稳定性;硬件如存储架构与存储介质,软件如操作系统、数据库等需全面升级,还需引入微服务、中台等新技术、新理念。

其次是支持云部署模式。李军表示,过去,医院信息化处于内外网隔离状态,PACS、RIS在内网中运行,面对的安全性与可靠性挑战的较小。近些年,互联网医疗发展迅猛,面向患者移动端的应用不断落地,医院的网络围墙逐渐被打破,安全可靠性受到冲击。同时,医院的网络安全管理与维护能力又较为有限。在这种情况下,李军认为,为解决资源不足与网络安全环境恶化问题,医院信息系统“上云”是一种有效方式。泰心医院将通过购买服务、资源的方式寻求相应的服务商提供安全和资源保障。“对于新一代PACS而言,上云是很重要的方向。当然并非一蹴而就,可分步进行,首先将发布系统上云,其次是核心应用系统上云,最后是影像、数据上云。”

再次是支持新技术。新一代PACS需具备整合影像AI应用的能力,同时支持5G、物联网等新技术,为医技科室的发展提供新效能。

最后是满足临床业务协同需求。新一代PACS需为临床科室提供高级可视化诊断、AI辅助诊断等功能,为临床业务提供术前计划、术中引导与术后分析;提供3D打印技术,将病灶打印为三维模型,用于教学、与患者沟通等场景。

新一代PACS的发展方向

“对于国内很多百年老院而言,泰心医院尚未‘成年’,但在PACS应用方面,泰心医院却有较为成熟的经验。”作为医院信息中心主任,李军深知医院对PACS的诉求,他就新一代PACS的发展方向分享了自己的见解。

精准预约、智慧冲突校验、智能调度方面,通过PACS实现对各影像科室的精细化预约及智能冲突校验,让患者少排队、少流动、少等候,有利于提升设备利用率及患者就诊体验。同时,李军表示:“通过影像、医技科室的信息系统实现智慧调度是泰心医院一直以来的期待,希望广大信息化厂商能够实现这一功能。”

打造全院PACS方面,“希望能够建设一个覆盖全部医技影像科室的大影像PACS和RIS。”李军认为,“实现这一目标需经历一定过程,一方面需要用户适应系统,另一方面需要PACS厂商不断完善产品功能。”

闭环质量控制方面,目前的检验检查流程中,从医生开单、预约排程,到执行检查、签发报告、编辑报告、查看影像,各环节缺少反馈机制。李军表示,希望能够通过PACS、RIS形成闭环质量控制,每一环节对上一环节进行评分,及时发现质量瓶颈,随时提升业务质量。当检测出危急值时,影像医技科室负责标记危急值,即时发送给临床,临床反馈处理结果给影像医技科室,促进临床、医技科室沟通,挽救患者生命。“通过PACS、RIS实现闭环质量控制,可提升医疗水平,防止差错,提升整体的治疗效果。”

AI调用方面,李军思考:是否存在一种算法,或一种开放的AI平台,在采集影像数据时根据检查项目及部位自动分发数据,在传给PACS的同时主动分发给相应的、合适的AI算法,同时将AI计算的结果反馈、存储到PACS中,使AI智能“随手可得”,大幅提升业务效率。

AI与PACS融合方面,将高级后处理功能和AI应用深度融合、嵌入PACS,形成整合系统,实现全方位智能辅助。李军表示,希望PACS厂商能够提供合理的框架,既能融合现有成熟的AI算法,也能为正在研发的AI应用们提供一个平台,使其成为“好用的”工具。

助力设备绩效管理方面,PACS除采集影像信息外,能否同时采集设备的安装、运行、故障、维护数据,构建全院医疗设备的全生命周期管理,建立基础数据链,为影像设备提供预防性维护,减少不必要的停机,提升运行效率,实现精细化管理。

“总而言之,对于新一代PACS的期望无外乎四点。”首先,影像AI应用能够直接纳入PACS,二者实现紧密融合;其次,能够快速部署,支持云端部署与多院区应用,满足大数据量、大业务量的稳定使用;第三,能够覆盖更大业务范围,管理患者全部历史影像数据,流程更顺畅、操作更简便、系统复杂度更低;第四,能够支持新技术应用,最大程度提升系统效能,如新的软件平台、新的存储技术。李军总结道:“简化部署和使用,辅助提高诊断质量,提升患者、医护人员及管理层体验,这就是PACS发展的最终目标。”

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【责任编辑:陈曦】

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