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影像学大数据的核心是诊断报告的标签

影像学大数据的核心是诊断报告的标签

  • 分类:业务背景知识
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  • 来源:
  • 发布时间:2019-08-11 14:39
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【概要描述】影像数据占据了医疗机构95%以上的数据量。相比临床诊疗过程中的其他信息,不仅信息量大,而且整齐划一,术语一致,是容易通过大数据挖掘进行持续改进的医学细分领域。

影像学大数据的核心是诊断报告的标签

【概要描述】影像数据占据了医疗机构95%以上的数据量。相比临床诊疗过程中的其他信息,不仅信息量大,而且整齐划一,术语一致,是容易通过大数据挖掘进行持续改进的医学细分领域。

  • 分类:业务背景知识
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影像数据占据了医疗机构95%以上的数据量。相比临床诊疗过程中的其他信息,不仅信息量大,而且整齐划一,术语一致,是容易通过大数据挖掘进行持续改进的医学细分领域。

一组大数据能否进行挖掘发现规律,分析的对象是有语义学含义的标签,并非原始数据本身。越是原始数据其数据量越大,越是语义学含义的标签数据其数据量越小。

 

 

影像学数据的标签来自两部分,一部分是对影像分析得出的发现,一部分是影像学文本报告当中由医生附加的诊断信息。很多技术人员认为这两部分加起来是影像大数据的核心数据,将其标签化就得到了影像大数据的核心标签。

在影像诊断领域,大多数的检查,不能通过单纯的影像分析得出诊疗结论。除了影像分析的Feature之外,还需参考电子病历、个人健康档案、可穿戴设备、医保可支付的治疗方案、用药史/药物禁忌症知识、甚至基因的分析等资料来做出综合判断。这些资料可能通过问诊获取,也可能通过跨系统浏览获取,还可能通过阅读纸质资料获取。

如果将各种信息系统之间的网络打通,让机器自己去学习这些资料,是否就能取得与放射科医生相同的诊疗效果呢?结论是不能。美国人做了一些临床试验,证实了放射科医生参与的检查,诊断准确率要超过单纯的机器诊断准确率。

这个结论是显而易见的,机器要超越人还有很长的路要走,背后的原因也不难分析。首先,当前的影像AI功能比较窄,分析的信息维度较少;而放射科医生阅读图像基本是一次性将所有可能的维度都阅读齐;其次,放射科医生阅读这些影像发现的时候,背后运用了参考诊断/鉴别诊断逻辑,能区分轻重缓急,前因后果;而机器可能看不到这些细节,也可能并列这些发现,还不能进行推理分析;第三,周边的信息系统中的数据仍然是自然语言,NLP技术结合机器学习,在提取规律方面很强,但针对单个患者的定向挖掘不够准确,尤其在时间/空间的分辨上有难度;而人理解这些资料是很容易的。

放射科医生分析、获取了这些信息之后能放在哪里呢?其实除了影像学报告,他们并没有第二个电子文书可以存储这些信息。注意,影像学报告的信息量其实是大体涵盖了影像分析当中有价值的部分。到了2017年的RSNA,基本上确立了以影像学报告的标签为影像大数据的核心标签概念。影像学报告包含了放射科医生的主观认识,再加上周边信息系统的信息分析,再拿去做分类,并将新患者的数据进行匹配,进而做出各种预测是更加合理的大数据业务思路。

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