本文主要是介绍一、医学影像云平台（AI赋能基层的最佳实践），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
医学影像云平台，是一个目前影像业务中，各省市级领导比较重视的业务板块。因为，影像平台不但可以直接给原来没有PACS系统的1,2级医院提供PACS服务，还可以提供院间之间的业务，例如发送远程诊断，远程会诊业务；除了正常的院内和院间的业务，最重要的是，卫健委可以对所有接入的医院进行统筹规划；例如，可以将AI公司的产品直接集成到云平台中，这样既可以提高区域内的阅片速度和水平，又可以大大的节省资源的投入；第二，在区域内可以开展图像和报告的质控业务；并且，还可以进行后续数据挖掘类业务，例如，创建自己的报告知识库系统，也可以使用这些报告和影像，训练语言大模型（LLM）和图像卷积模型。
1. 院内云PACS业务
这里说的云PACS，实际上，是一章节中医学影像云平台中的一个子模块，也就是说，线上所有的医院都共享同一个服务组资源，而不是很多人理解的，将院内的PACS服务器服务搬到公有云上。 1.1 云PACS的优势 云PACS是医学影像云平台中的一个子模块，它实现了线上所有医院的资源共享。对于IT技术力量不强的医院，云PACS确保了持续的专业IT人员运维，并且可以免费享受软件的一般功能升级和改进。此外，医院无需在短期内投入大量的IT基础设备和软件费用。 1.2 云PACS的劣势 然而，云PACS也存在一些劣势。对于定制化需求，尤其是大医院的需求，响应可能会较慢，因为某个需求可能会影响所有医院。传统PACS中，大部分改动，都是集中在各种查询，统计，第三方系统对接，排队叫号，医院对某些业务流的特殊定制，传统业务为了快速交付，大部分都采用低代码编程的方式，随意创建新表单，或者采用连表查询的方式来实现院内需求。这种方式，也会导致当随着数量的累计，数据库性能，会呈指数级大大下降。例如，某个医生希望通过特殊的几个字段中，模糊匹配去查询，在院内PACS实施中，其实可以很快的解决，但在，云PACS中可能需要使用Solr或ES等技术来实现。 最后，云PACS的很大的劣势在于，网断开的情况下，医院业务将不能运行；确实这个是个很难绕过去的难题。不过如果把网络看做和电一样的重要资源后，这个问题，就是另外中理解。 为了平衡成本，可以考虑本地和云端的混合模式，即将影像保留在本地，而云端只保存数据库信息。这种模式结合了本地存储的可靠性和云端存储的灵活性，为医院提供了更多的选择和灵活性。
2 院间云业务
院间的业务还都是老概念，远程服务和云胶片互认业务；后续这些业务，我会拿出专门的章节来介绍，一下就是我们远程的界面
3 云平台的统筹管理业务
区域管理方面，一是为业务流中，提供一些资源类工具和知识，例如，AI智能工具，例如现在胸部智能类（结节，肺炎，肺气肿，积液，气胸，非门控钙化积分），血管类（头颅CTA，头颈CTA，冠状动脉CTA），核磁类（颅内MRA，心脏MRA，颅内MR），骨折类（颅内骨折，肋骨，脊柱，肩胛骨骨折类），乳腺（MG）病灶检出，超声病灶检出；报告内容纠错，比如最常见的错字，还有性别矛盾，方位矛盾，部位矛盾，逻辑矛盾等；也可以进行回顾式质控；二是提供一些知识类和教培类的系统；形成区域内自己的大数据平台，通过数据挖掘，创建自己的知识库平台，供医生来查阅和学习；也可以对新人进行培训，老人进行考核；
通过长达8年的在医学影像云平台的实践，我们开发的系统，已经注册了大大小的医疗机构有8000多家，共有4000W个病例，无压缩数据量在3PB的影像文件大小的规模。
整个后台系统设计的思路是，根据业务和功能，将PACS业务拆分为足够小的独立子业务系统，并且分别创建数据库，影像数据使用非结构化数据库，其中，重要的主库都采用分布式数据库；各个子业务板块，都可以通过负载均衡来动态扩展服务器，来满足不断增长的业务量；此外，PACS相关业务有个特点是，业务量不会发生突然的变化，但是PACS的管理的文件会随着时间的推移，累计很多；所以，要针对存储去做一些可扩展，可降低成本的设计方式；
客户端采用WEB和原生C的模式，使用C语言是为了在部署中去适配各种系统的电脑，另外，原生影像浏览器，相比较WEB影像浏览器，可以加载大规模的影像，并且在本地进行缓冲；在胶片打印和再次生成图像的操作中，也可以随意发送到各个网段的服务器，在落地部署中，更加灵活；和第三方系统对接中，也会有更多选择的技术路径对接方式，更加灵活。
这篇关于一、医学影像云平台（AI赋能基层的最佳实践）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
