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影像诊断业务走出新路需要综合性解决方案

随着人口老龄化、健康筛查的普及、影像设备精度、速度的提高，诊断医生面临的影像数据每年以20%-30%的速度在增长着。另一面，医学院校培养的诊断医生仅能满足诊断整体人力资源每年3%-4%的增长。对于多数医疗机构来讲，通过招聘满足诊断需求，难度越来越大。

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影像学决策支持-下一个十年影像信息化的基础设施

影像的数据量以每年20%-30%的速度增长，而影像领域医技护的供给增长速度只有3%-4%。人口老龄化、健康检查的普及化，影像学检查的普及化，以及影像设备分辨率的提高是主要原因。影像诊断领域的人力资源供给根本赶不上业务量的增长。头部的医疗机构尚可以依赖学术地位、成长机会与待遇差别获取足够的人力资源，对于基层医疗机构来讲，缺少足够的人力资源是长期的困扰。

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诊断报告的标签是影像CDSS持续迭代的核心数据

影像学检查的完整路径包括临床申请环节，影像检查环节，影像后处理环节，以及最后的诊断环节。这四个环节前后紧密联系，但从业务领域上来区分，它们各自有各自的CDS系统，是相互独立的。影像诊断环节是影像诊断流程的核心环节和产出环节，也是诊断结构化报告系统的应用环节。而影像AI环节是当前比较热的一个领域。

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影像CDSS将成为影像信息化的基础设施

当前每年我们的影像数据量增长是20%-30%。影像数据量增长的原因包括老龄化、健康筛查的普及，以及影像设备精度的提高等。而我们的影像医技护供给每年只能增长3%-4%，存在着巨大的供给缺口。

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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？

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。

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影像学大数据的核心是诊断报告的标签

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。

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什么类型的影像学报告适合结构化？

影像学结构化报告在规范诊断思路、提高诊断质量、积累大数据标签都方面有独特的优势，成为近年来影像学报告改进的主要方向。

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影像学结构化报告有什么优势？

近年来医疗信息化系统普遍向大数据和决策支持领域靠拢。不仅是影像诊断领域，在病理系统、实验室系统，甚至专科电子病历系统当中，结构化都是通用的杀手锏。

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传统的叙事型影像学报告有什么缺点？

报告模板是放射科一线报告医生的法宝。复制、粘贴，进行适度修改就可以飞快地完成一份报告。模板越大、越细致，效率越高，但出错的机会就越多；模板小出错的机会虽然少，但个性化修改的内容多，效率低。一线的报告医生在这对矛盾当中不断寻找平衡，最后生成的文本型报告（叙事型报告），无论从诊断质量还是临床满意度都摆脱不了如下的系统性缺陷。

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