面对新冠，如何用数字化助力疫情防治？
【导读】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（PictureArchiveandCommunicationSystem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...
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。
小结
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。
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