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为什么影像后处理系统的报告没有被广泛使用起来?

为什么影像后处理系统的报告没有被广泛使用起来?

  • 分类:业务背景知识
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  • 来源:
  • 发布时间:2019-10-22 14:34
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【概要描述】影像检查的数据量日益增大,诊断工作中越来越不可能浏览全部的二维图像,越来越多地依赖于智能化的后处理系统。后处理系统生成的关键图像、测量值、图表等,不仅能提升放射科医生、临床申请医生、患者的满意度,而且也是业务水平、收费项目的依据。

为什么影像后处理系统的报告没有被广泛使用起来?

【概要描述】影像检查的数据量日益增大,诊断工作中越来越不可能浏览全部的二维图像,越来越多地依赖于智能化的后处理系统。后处理系统生成的关键图像、测量值、图表等,不仅能提升放射科医生、临床申请医生、患者的满意度,而且也是业务水平、收费项目的依据。

  • 分类:业务背景知识
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影像检查的数据量日益增大,诊断工作中越来越不可能浏览全部的二维图像,越来越多地依赖于智能化的后处理系统。后处理系统生成的关键图像、测量值、图表等,不仅能提升放射科医生、临床申请医生、患者的满意度,而且也是业务水平、收费项目的依据。

三大国际原厂—GE、Philips、Siemens都有自己功能强大的后处理系统,分别是AW、ISP、VIA。这些产品在国内已经销售数千套,在日常工作中发挥着非常关键的作用。这些后处理系统的不同后处理模块通常都带有不同病种特色的结构化报告。但几年过去了,这些结构化报告产品并没被影像科使用起来,诊断医生、临床医生仍然通过浏览DICOM图像的方式来查看关键图像、测量值表格与对比图表。见识过GPS精美的后处理系统报告模板的医生会非常困惑为什么这样优秀的报告系统没有被使用起来?这背后的原因值得我们探讨。

 

 

1 后处理过程与诊断过程存在着时空错位

在影像诊断过程中,医生交替运用影像的识别与知识推理技能。后处理主要聚焦在影像识别方面,很少涉及诊断的知识推理技能。后处理更适合影像技师来完成;医生相比技师,诊断推理能要求更高,更加难以培养,所以我们总是希望让技师的后处理工作为医生的诊断节省时间。后处理信息的生成,显然距离撰写报告的环节存在一定的时空错位。

2 以后处理信息为核心报告系统有逻辑上的固有缺陷

每种影像诊断的深层逻辑都是专家共识,而每个专家共识都是由不同维度的数据和推理逻辑构成。后处理生成的关键图像、测量值、图表等信息,是专家共识当中数据维度的子集,并非全集,基本不涉及单病种的推理逻辑。获取其他维度的数据(比如实验室数值、病理结果、临床背景信息等),以及遵从诊断逻辑进行推理并不是后处理系统的强项,甚至可以说是后处理系统的盲点。诊断医生仍然需要自己浏览这些信息,然后手工将这些信息添加到报告当中;这时就会发现这份报告除了测量值是结构化之外,其他信息(包括诊断结论)都不是结构化的。而且撰写完成的总效率并不高。
在实际业务当中,多数的影像学检查不仅需要影像信息,还需要之外的其他信息;运用单病种诊断逻辑/参考诊断(鉴别诊断)逻辑的场景概率大大超过单纯依赖影像特征进行诊断的场景。所以能使用后处理结构化报告的场景其实并不多。

3 实现与流程的整合是一项重资产的工作

影像科室需要对医生的工作数量和工作质量进行统计,需要实现报告撰写与审核的质控环节。这就要求报告系统要能处理医生的登录信息、报告的编辑权限,允许在任意站点被审核、编辑。这就要求后处理的报告系统与本地的RIS系统去进行这种整合,不幸的是这种整合并没有国际规范,这就使得这种整合变成高智商、高耗时的重资产业务。这种特点与影像设备快速签收、快速回款的业务模式不能匹配。

4 报告模板的个性化修改与维护也是重资产业务

不同的医疗机构针对同一个病种的报告存在着个性化的需求。比如中医院与胸科医院在同一张胸片诊断上,存在思考方向与思考深度的差异。这种医疗机构个性化的需求其实是在一个单病种的知识图谱上不同角度的延伸与遮蔽。如果影像报告还内置了诊断专家共识,随着这些专家共识的改进,还需要升级报告模板,并使之与个性化的需求相结合。这种工作不能由工程师完成,只能由诊断医生去思考、评价与实现。这类重资产服务阻碍了后处理的报告系统走向日常诊断的领域,阻碍了影像设备厂家涉足该领域。

5 不同品牌的后处理报告之间不兼容

自家开发的报告继承自家后处理的信息最为顺理成章,但却不能整合其他厂家的后处理系统。在一个单病种上,不同厂家的后处理系统生成的信息差异不大,但这些厂家不需要认真考虑报告与后处理之间的整合需要什么通用的规范。这是自家的自留地业务,使用自家的内部传输协议就够了,谁也不会公开这些协议,谁也不会向其他厂家的协议妥协。
如果医疗机构使用多家的后处理系统及其报告产品,意味着报告模板不同、结构化信息编码不同,很难统一工作的规范与数据的汇集标准。如果你打算个性化地修改模板实现某种规范,那就需要找不同的厂家逐个修改,那将是一场灾难。

6 理想的结构化报告应该是什么样子?

6.1后处理业务与报告业务分离

只有影像的识别过程与诊断推理过程的分离,才能实现有价值的影像信息在技师—医生之间高效传递,才能实现报告系统对众多后处理系统的整合,才能实现诊断规范的统一与数据的统一。

6.2报告应该聚焦于通用的诊断逻辑

影像的后处理(与影像AI)系统越来越多地替代技师/医生进行影像的识别;我们当然希望诊断推理的过程也有信息系统能帮助我们,我们当然希望结构化报告系统能完成这个历史使命。那么结构化报告系统就必须是从通用的诊断逻辑出发。并将后处理信息、临床信息的自动化整合当作自己的使命。

6.3影像报告应该全结构化

我们期望影像诊断报告的所有数据标签都是前结构化的。那将带给我们两种好处:首先是我们能真正地从大数据分析当中获取新的知识;其次是我们有可能实现对前端的后处理方案、扫描方案、申请方案进行自动化、持续性的迭代。
随着以通用诊断逻辑为出发点的结构化报告系统不断整合后处理系统、临床信息系统,实现这个目标只是时间问题;而在实现的过程中,我们必将硕果累累。

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