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在海量数据时代环境下，以往的主流软件工具已经无法满足大规模数据的存储和计算要求，对于医疗行业来讲同样面临着大数据的挑战。云计算和大数据是相辅相成的，云计算技术为海量的、复杂的、多样化的大数据的存储和计算提供了有效平台，该平台下的数据挖掘技术可以在不受其他因素影响的条件下快捷地收集到可靠真实的医疗信息，而且云环境下的数据集存储具有较强的稳定性，进一步优化了数据挖掘模式。
2大数据与云计算
随着医疗信息化的发展，医疗数据规模迅速扩大，数据的种类和数量的变化令人难以置信，不论是病理分析图还是医疗影像都产生了大量的医疗数据。区域医疗数据虽然是医疗大数据的组成各个部分，但其数据来自百家医疗机构和百万人口的区域，一个患者的信息资料要保留50年以上，而且数据量呈不断增长趋势。医疗数据中每个患者的数据不仅包括临床诊断以及用药建议、医疗影像以及分析决策、（非）结构化文档，还包括患者大量的在线实时数据，仅仅一个社区医院就可以生成多个TB级甚至PB级的（非）结构化数据，所以说海量医疗数据名副其实。云计算技术是被称为是21世纪的技术和商业革命，如今已成为IT行业主流技术。云计算技术是在大数据环境下数据存储、数据计算以及数据动态分析要求越来越高的背景下产生的一种基础构架和商业模式，该模式可以为用于提供便捷的、快速的、可用的、足量的计算资源，并且用户按照用量付费，只需要进行少量的管理工作以及与云计算供应商进行必要的互动。云计算技术是在大数据背景下产生的，对于云计算来讲，大数据是一种重要应用环境，而对于大数据来讲，云计算则是其IT基础和驱动力，两者之间是相辅相成的。随着大数据规应用的广泛推广，云计算技术的重要性也越来越突出。在医疗数据规模以几何级形式增长的情况下，数据挖掘平台是医疗数据中病历数据、诊断检验数据、影像数据等内在数据得到有效应用的关键所在，所以基于云计算的医疗数据挖掘平台是医疗信息化的一个重要研究方向。
3云计算在医疗数据挖掘平台中的应用分析
数据挖掘技术的概念可定义为“从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程,能够发现隐含在大规模数据中的知识,从而指导决策，主要涉及特征化、区分、关联或相关分析、分类、聚类、演变分析等。”数据挖掘在金融、交通、军事、电子商务、医疗等等领域中得到广泛应用。相同其他领域，医疗领域中数据挖掘技术的应用有很大不同，因为医疗数据包括患者诊疗过程中的所有相关信息资料，例如诊断记录、影像资料、治疗决策、用药方案等等，这些数据除了包括结构化数据之外还包括大量的非结构化数据，因此医疗数据挖掘的应用效益和收获最大。基于医疗数据的复杂性，医疗数据挖掘也存在极大难度，这主要体现在两个方面，一是诊断记录、治疗决策、护理过程等复杂的医疗程序导致了医疗数据的海量性特点；二是医疗数据类型多样化，不仅包括数值型数据，还包括图像、语音、视频等等类型数据。总之，医疗数据的海量性和异构性为医疗数据挖掘带来极大难度，需要具有强大数据处理能力的技术提高数据挖掘的效率和准确性，这就是云计算。
3.1基于云计算的医疗数据挖掘平台架构
云计算是一种基于大数据的商业模式，其强大的数据存储、数据处理以及数据管理能力让大数据丰富的信息积淀不再是镜花水月，云计算在改变计算机运行模式的同时也正在改变这个世界。云计算以及其分布式结构是实现云构架的重要途径，云计算的应用实现了网格计算并行计算、分布式计算等概念，通过互连的计算机来完成计算任务，并根据应用需要获取各种资源和服务。中国电子学会将云计算技术定义为“云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式,其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的,并以服务的方式提供”。云计算环境下的医疗数据挖掘平台的设计结构主要包括云计算环境、数据采集、数据清洗以及并行分析4关键个部分。海量数据挖掘技术对云计算的应用主要是其低成本分布式并行计算环境，云计算的应用不仅极大减少了应用成本，同时也为海量数据挖掘提供更多的解决方案和途径。
3.2云计算环境下的医疗数据挖掘的应用
医疗大数据挖掘技术应用主要表现正在临床决策支持系统、医学图像挖掘、生物信息学研究以及促进公众健康等方面。1）数据挖掘技术在临床决策支持系统的应用：云环境下的数据分析、处理技术得到大幅度提升，这使医疗数据中非结构化数据的分析和处理分析是难题（例如图像分析和识别技术），对临床决策支持系统功能的进一步优化提高系统智能性。可以为医生对患者的诊疗提出有效建议，同时也可以将诊疗医生的大部分工作内容和时间流向护理人员，让医生摆脱繁琐咨询，有利于规范医疗工作流程，提高诊疗效率。2）医学图像挖掘：医学图像时医疗数据的重要组成部分，如今医学图像在医疗领域中的应用价值越来越高，例如CT、MRI、PET等等影像学资料为人体各种疾病或者损伤的诊断和治疗提供了有效手段。3）生物信息学-DNA分析：生物学研究领域开展的基因组计划产生了大量的基因组信息，基因信息的识别以及鉴定是基于工程的重要研究内容，将高效的数据挖掘技术应用于基因工程有利于进行基因信息分析，可挖掘潜在的更高价值的信息，为基因工程的研究提供决策支持。4）促进公众健康：利用医疗大数据分析技术可以对传染疾病进行快速检测，对疫情的发展态势进行实时监测、评估，并在此基础上提出有效应对策略。另外，利用大数据挖掘技术建立可以覆盖全国的患者电子病历数据库并及时准确地提供公众健康咨询，提高健康风险意识，这将有利于改善公众健康监控，降低传染病感染率，创造了极大的社会效益。
4结论
医学影像学是现代化医院进行疾病诊断和治疗过程中不可印少的手段。当今医学的发展，离不开医学影像学。然而，面对现代化的各种医学影像学设备的引进和发展，我国各级医院从事影像学技术力量十分薄弱、数量不足、层次较低，影响了各种现代化设备的社会效益与经济效益的充分发挥。因此，培养和造就高级医学影像专业人才，便成了目前急需解决的重要问题。本文就此问题，从师资队伍建设、实验室建设和对学生培养方面进行探讨。
一、师资队伍的建设
现代化的影像诊断思想一改传统的平面式思考方式与静止的形态学分析方法，强调形态与功能的统一，静止与变化的协调，使立体辨思及析因意识等成为主导观念；体现着现代科学思维模式的系统性、横断性、精确性及综合性等特点；要求式们必需对影像多视角地认知、全方位地把握；要求我们有更加坚实、宽厚的知识结构。要达到这一要求，首先应有一支符合这一要求的教师队伍，才能培养出符合现代化要求的高级人才。老一代放射诊断学的老师，经过数十年的实践和努力，已成为本专业的专家和教授，但面对各种高新技术在医学影像学中的应用和发展，仍感到力不从心，落后于形势，存在着继续学习和知识更新的问题。目前从事医学影像专业的医师（教师），毕业于医学专业，对医学影像学的知识掌握甚少，需要在实际工作中不断地学习实践，才能适应日常的医疗教学工作。在此基础上，通过攻读研究生或派送到国内外有技术特长的单位进修学习，进一步提高他们的理论水平和操作技能，逐步成长为医学影像人才和具有培养高级人才能力的教师。
另外，实验室的建立和完善，对于影像学的教学、科研工作的进行有着重要意义。在实验室里，施行各种科学实验、建立医学影像学模型、验证科学假说，通过各种科学实验研究的综合、归纳、判断和推理，变未知为已知，变知之较少为知之较多，从而充实提高教师认识世界的能力和学术水平，逐步使教师从“经验型”转向“科学型”人才，为医学影像学赶超国内外先进水平提供良好条件。
二、医学影像专业学生的培养
1993年，我校开始招收医学影像专业学生，在学生人学前，我们便组织教研室有丰富教学经验的教授，参考国内兄弟院校开办本专业的经验，拟定出我校对该专业学生的培养目标、教学内容及教学方法。
（一）培养目标
国家教委要求医学影像学（本科）的培养目标是：培养从事医学影像与放射治疗工作的临床医师。1990年4月25日卫生部医政司第27号文件指出：将一部分具备条件的医院放射科由医技科室改为临床科室。这意味着放射（影像）科室由原来只承担疾病诊断，转变为既诊断又治疗疾病的双重功能，这与医学影像学的发展是一致的，这是形势发展向我们提出的更高的要求。同样，我们所培养的新一代影像学医师，不应单纯满足于诊断疾病，而应将疾病的诊断与治疗有机地结合起来，全面了解疾病的性质、范围及与周围组织器官的关系，病变所处的阶段，如何选择与制定治疗方案（手术、介入与内科治疗等），病人的预后如何等等。我们认为，医学影像学人才的培养具有知识面广、实践性强、培养周期长的特点，应该根据自己专业特色和培养目标制定专业培养计划，抓住重点、兼顾一般，既重视实践，又不轻视理论。
（二）教学内容与教学方法
在医学影像教学中应用循证医学理念，可以改变传统的医学教学模式，促使影像教学中注重发现问题、寻找证据、分析证据、解决问题，促使学生掌握知识的同时，提升自身的问题分析能力，为使学生成为优秀的医务人员奠定基础。所以，在医学影像教学中应用循证医学理念，可以革新教学，提高教学水平。从说明循证医学展开，对医学影像教学中循证医学理念的应用与教学改革实践进行分析和研究。
［关键词］
医学影像教学；循证医学理念；教学改革；教学实践
一、循证医学说明
循证医学是一门遵循科学依据的医学，其核心思想是强调任何医疗决策的制定应当遵守科学依据，将医者的专业知识、研究证据、病人的选择结合在一起，综合分析，提出最佳的治疗方案。由此可以说明，循证医学的三大要素为：最佳证据，也就是通过临床试验，深入、详细分析试验结果，得到最佳、最有利的医疗证据。专业知识，就是医生通过学习及临床治疗中所得到的专业知识及丰富经验。病人的选择，就是病人从自身情况及需求的角度出发，选择最适合的诊疗方案。因此，循证医学理念是“循、证”，即对医疗证据进行寻找和证明。
二、医学影像教学中循证医学理念的应用与教学改革实践
（一）医学影像教学中循证医学理念的应用传统的影像教学的局限性较为明显，原因在于教学活动中只单纯凭借个人和少数临床实践经验、医学基础理论教授和指导学生，这使得教学的说服力不强，对学生未来工作有很大影响。而循证医学的提出，可以改变医学影像教学的现状，促使医学影像教学中树立循证医学理念，注重知识培训和临床实践。1.在知识培训方面，医学影像教学应当注意强化的内容是：（1）对循证医学基础知识的运用。应当在重要的数据库、网络检索、循证医学文献等方面，对基础知识进行正确的评估，确保循证医学基础知识的合理运用，并且使理论与案例相结合，以便影像教学中循证医学基础知识的运用，可以丰富教学内容、优化教学氛围，促使学生更容易理解和掌握知识。（2）诊断性实验知识的运用。对于诊断性实验知识的运用，要保证其内容真实、准确、完整，包含试验设计思路、设计标准、统计学方法、试验步骤等等。（3）相关影像学知识。学生应当将自主学习所遇到的问题，搬到教学活动中，由老师与学生共同寻找证据、评价证据，利用证据提出解决问题的方案。2.在临床实践方面，影像教学需要注意强化的内容是：（1）在临床实践中提出与教学内容相关的问题。（2）利用网络资料、相关文献等找出解决问题的最佳证据。（3）正确评价证据的真实性、有效性、合理性。（4）依据证据并结合影像学知识及病人的选择，提出最佳的治疗方案，执行决策方案。
（二）基于循证医学理念的医学影像教学的改革实践为了充分说明循证医学理念的应用使得医学影像发生了变革，笔者引入一个医学案例，即64层螺旋CT冠状动脉造影诊断冠状动脉狭窄的准确性及临床价值。综合以上循证医学理念在医学影像教学中的应用分析，从循证医学理念出发，具体分析论证以上案例的内容是：1.提出问题。即64层螺旋CT冠状动脉造影诊断冠状动脉狭窄的准确性及临床价值如何？2.寻找和发现证据。在循证医学网站、学校图书馆、中国医学文献数据库中查找证据。3.评价证据。按照纳入排除原则及QUAS原则，对所查找的证据进行公平公正的评价。4.解答问题。64层螺旋CT是一种显示冠状动脉狭窄灵敏度和特异度较高的无创性检查方法，但因与之相关的文献较少，且文献质量不高，无法准确判定64层螺旋CT冠状动脉造影诊断冠状动脉狭窄的准确性及临床价值。
综合以上内容的分析，可以确定循证医学具有较高的应用价值。在医学影像教学中应用循证医学理念，可以改革影像教学，使影像教学水平提高。所以，在我国高度重视教育事业的今天，将循证医学理念引入医学影像学教学中是非常有意义的，对于创新和优化影像教学有很大作用。
参考文献：
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［2］李长勤，闫呈新，朱建忠，等.循证医学在影像学研究生教学中的价值［J］.循证医学，2012，12（5）：314-316，320.
区域医疗影像共享平台采用对市级以上医院数字化医疗影像及其报告、社区医疗影像及其报告数字化分步存储管理的方式，实现医院与医院、医院与社区、社区与社区间影像及报告的互相调阅。通过与卫生信息平台的连接，实现一方录入，多方使用，实现区域内医疗卫生信息共享和有效利用，医疗卫生业务协同和科学整合，为人民群众提供丰富的医疗卫生信息服务。一方面提高医疗服务质量和医疗诊断水平；另一方面，进一步丰富和完善居民电子健康档案，切实解决群众看病就医问题，改善民生。该系统主要包括：区域医疗影像存储数据中心与交换中心、社区医疗影像会诊中心、社区卫生服务医疗影像共享系统和医院医疗影像共享系统四大模块组成，其功能如下：
第一，区域医疗影像存储数据中心与交换中心：各医院、社区的医疗影像及视频信息，如：CT、核磁共振、X 数字医疗影像等，应用 PACS，通过区域化多级分布式存储管理架构方式，实现数字化传输、集中存储和管理调用，使得数字医疗影像信息服务于各家医院、社区卫生机构、市民，满足社会各方面对医疗影像数据的互联互通的需求。第二，社区医疗影像会诊中心：公立社区卫生机构的医疗影像图片上传到医疗影像会诊中心，由会诊中心专家出具诊断报告，并通过网络诊断结果回传到社区。充分利用卫生资源，社区卫生机构不再聘用读片医生，病人在社区卫生机构即可接受远地专家的会诊及其指导。第三，社区卫生服务医疗影像共享系统：将医疗影像查询模块嵌入在社区医生工作站，向区域医疗影像共享平台执行查询，获取查询结果， 医疗影像服务模块数据源数据写入医疗影像缓存，并转换为医疗影像阅读器支持的格式， 工作站的医疗影像阅读器呈现获取到的医疗影像；另一方面，社区医疗影像采集模块每日晚上将本社区当日医疗影像 ( 主要是PACS) 资料上传至区域医疗影像存储数据中心，做到数据的共享。第四，医院医疗影像共享系统：将医疗影像查询模块嵌入在医生工作站，向区域医疗影像共享平台执行查询，获取查询结果， 医疗影像服务模块数据源数据写入医疗影像缓存，并转换为医疗影像阅读器支持的格式， 工作站的医疗影像阅读器呈现获取到的医疗影像。考虑到医院医疗影像数据量较大，各医院只上传医疗影像索引信息，医院医疗影像数据索引采集模块，将医院当日新增医疗影像数据上传至区域医疗影像存储数据中心，做到数据共享。
区域医疗影像共享平台与HIS / EHR数据交换
居民电子健康档案（EHR）的影像上传途径：医院 PACS 或社区 MINI-PACS 接收到影像设备产生的影像并保存；由前置机提取影像的相关信息（而不是影像本身）发送到卫生信息中心。居民电子健康档案（EHR）的影像访问途径：医院 / 社区卫生中心通过现有的区域医疗平台的 EHR 阅读界面从卫生信息中心查询病人及其医疗信息，发出调阅影像的指令；通过卫生信息中心定位影像所在的医院（或影像中心），通过该医院（或影像中心）的影像服务前置机，响应用户指令，从本处 PACS 里拉取影像；再由前置机生成用户视图，通过卫生信息中心被 EHR 阅读器拉到用户界面显示。远程影像诊断的影像传输途径：社区卫生中心生产的影像进入本地的 MINI-PACS 暂时保存；会诊中心的诊断终端可以立即从社区卫生中心的 MINI-PACS 拉取影像进行诊断并写报告；在空闲时段（夜间），社区卫生中心的MINI-PACS 把影像传送到影像中心长期保存；如果会诊中心再次需要病人的既往影像检查，诊断终端从影像中心拉取。医院内部影像的操作通过医院的 PACS 系统传输、存档、展示。
区域医疗影像共享平台效益分析
人工智能在医疗领域的广泛应用价值
目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。
人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。
据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。
比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。
在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。
在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来
目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。
沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。
自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。
IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。
目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。
此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。
毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。
中国版小小“沃森”不断面世
与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。
浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。
2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。
据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。
2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。
目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。
医学人工智能真正落地
需要全产业链配合
专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。
比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。
人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。
在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。
关键词：医学影像；后处理技术；方法；流程
针对医学影像，利用全网服务器向患者提供医学影像后处理技术，有效解决了大规模数据网络传递等重难点技术问题，为临床诊断和治疗提供了便捷。医学影像后处理技术在临床会诊中心、手术室、内外科中广泛应用，使得医学影像技术更好地服务于诊疗工作，进一步提升了医疗技术水平。
1 医学影像的简介
医学影像技术是当代医学主要的构成部分，而且是当前医学技术中发展最迅速的技术之一。其主要由医学影像分析处理技术、医学成像显示技术和医学图像压缩传输技术构 成[1]。传统医学成像技术是以现代电子计算机技术和物理学技术为理论指导，以成像机理将其划分为X射线计算机断层成像、X射线成像、放射性核素、超声成像、磁共振成像、红外线成像及放射性核素等。随着计算机技术的日益成熟，利用三息摄影为基础的三维成像技术被广泛应用，在很大程度上提高了医学诊断技术的准确度和清晰度。
2 医学影像后处理技术处理方法及流程介绍
在临床疾病诊断过程中，不管是采用功能影像技术还是结构影像技术，随着计算机技术的发展、网络信息技术的日益成熟，医学影像后处理技术在临床医学诊断中发挥着无法替代的作用。医学影像后怎样开展后处理，这是医学科研人员和临床工作人员重点思考的课题之一。
2.1医学影像后处理技术处理方法 医学影像后处理技术是在影像学检查结束后，为了对患者病情进行更加全面、准确的分析，应该对影像进行后续处理与加工的技术。后处理技术主要是全面分析、识别、分割、分类及解释医学影像技术呈现出的结果。该技术的额目的在于更好地分析患者病情，为临床诊断和治疗提供可靠、准确的影像识别。
医学影像后续处理方法主要分为两类，①直接处理技术，这一技术在患者影像学检查完成后，在影像设备上采用软件技术直接进行处理，例如在MRI和CT设备上直接生成血管成像等。但是这一处理方法的缺点在于无法改变影像，只有检查人员基于自身多年处理经验对病理学进行处理。②脱机应用工作站处理，该处理方法是在工作站或把胶片通过扫描仪对已经生成的医学影像进行数字化处理后，再对其进行影像后处理。例如多维影像（以MRI/PET/CT，SPECT）进行融合，同时采用专门软件自动识别、分割影像图。这种影像后处理方法的优势在于处理后的结果对于医护人员而言可靠性、准确性较高。
2.2医学影像后处理技术处理 对于医学影像技术而言，其同数字图像处理技术密切相关，尤其是在医学图像分析处理和图像压缩传递环节中，这一关系表现得更加密切。医学图像分析处理的流程示意图，见图1。
图1 医学图像分析处理的基本流程
3 医学影像后处理技术具体介绍
善于利用计算机软件处理医学影像，其目的在于为临床医学提供更加精确、可靠的判断依据，从而才能更加深入分析患者病情。按照医学影像特点和后处理的目的，医学影像的常见方法包括影像增强、影像分割、影像配准与融合、影像可视化、影像数据压缩等。
3.1医学影像增强 通过相关设备获取的医学影像主要分为CT片、X线片、MRI、B超等，然而这些医学影像成像普遍都是灰度图像。对于临床专业技能强、经验丰富的专家而言，便能够从图像中总结分析出患者准确的病情情况。然而，由于成像设备及其他因素的影响，在一定程度上造成医学影像质量的降低；即便是获得了高品质医学影像资料，但是对于临床技能和经验不足的医护人员而言，便难以从中分析出患者具体病情。所以，应该利用t学影像增强技术。医学影像增强主要是开展信噪比增强操作，对感兴趣对象区域或边缘予以突出，从而为患者病情分析和相关计算提供依据。
3.2医学影像分割 在医学临床实践和研究过程中，为了获取患者组织的功能或病理相关信息，一般需要准确测量人体某一种器官和组织的截面面积、边界、形状及体积等方面。医学影像分割操作过程中需要考虑到不同人体解剖结构不同，且采用设备获得的医学影像具有不均匀和模糊特征。基于此，采取分割技术重点突出医学影像中能够体现出患者病理的重要信息，从而有助于医护人员按照医学影像分析患者病理状况。
3.3医学影像配准与融合 医学影像成像模式较多，不同成像模式的影响包含了不同的病理、生理、解剖学或功能等方面的信息[2]。为了增强诊断可行性和效率，采用计算机图像处理方法对包括不同信息的医学影像进行人工综合方法，这就是医学影像配准和融合。
将具有不同信息来源的影像通过配准后融合在一起，便形成了多模式图像，便可以获得更多的信息，从而为医护人员在临床诊疗、治疗方案设计、外科手术和疗效评价方面更加准确、全面。例如，把密度分辨率最高、显示钙化和骨质结构最佳的CT同软组织对比分辨率最高的MRI，或者把解剖结构显示清晰的CT或MRI与显示功能和代谢改变的SPECT或PET影像进行融合，形成一种新的图像，增加了更多有价值的诊断信息，更加准确定位了病灶，或者更加直观地显示了形态结构，使得医务人员能够从代谢功能和心态学两方面全面判断患者的病灶。
3.4医学影像可视化及压缩 对于医学影像处理技术而言，医学影像可视化是一种价值较大的模块[3]。医学影像可视化的过程便是把CT、MRI等数字化成像技术获得人体信息在计算机上以三维模式呈现出来，利用三维模拟表现出传统手段难以获取的结构信息是该技术的最终目的。医学影像可视化是一种有效的辅助方法，能够有效弥补影像成像设备在成像方面的缺陷，在辅助医务人员诊断、引导治疗和手术仿真等方面发挥着重大价值。
当前，多排螺旋CT的广泛应用，CT/MRI在临床应用的范围越来越广，尤其是在数据采集与传输技术在三维世界中实现可视化的影像成为可能。为了适应CT/MRI技术的改革浪潮，作为临床医生和放射科医务人员必须深入了解医学影像后处理技术，并灵活运用到临床实践中。医学影像后处理技术是医学影像有效的补充，将其同传统影像诊断技术有机结合起来，进一步提高医疗技术水平。
参考文献：
[1]宁春玉.医学影像后处理技术的研究及其在X线影像优化中的应用[D].吉林大学，2011.
【关键词】医学图像；通信系统；数字化诊断
在数字化诊断技术的广泛应用上，产生更多医学图像，为提高各类医学图像资料的应用效果，应做好对医学图像存储与通信系统应用方式的研究。系统主要利用临床医学、数字化影响技术、计算机信息技术以及影像分析技术等，实现了由医学图像资料向计算机可以处理的数字形式的转变，并且可以利用计算机与网络通讯设备来完成各类影响资料的收集、存储、管理以及应用，达到共享信息的目的。
一、医学图像存储与通信系统结构分析
1.硬件结构
1.1影像采集。硬件系统主要完成对各类医学影像数据的收集、管理以及应用，对于采集设备其主要功能就是获取各类信息数据，如CT、CR、ECT、内镜、核磁共振以及超声波成像等[1]。现在所应用的数字化影像设备可以直接从各类医学仪器上完成影像数据的采集，并且可以将非DICOM标准格式转换为DICOM格式。
1.2影像存储。对于医疗行为中所产生的各类图像，可以通过服务器、磁盘列阵等对其进行存储管理。因为系统中应用计算机技术与网络技术，对各类影像数据的存储可以直接上传到数据库中，可以更方便的实现数据的共享。其中，系统所应用的网络设备主要包括高度宽带网络系统，以及存储区域网络等。
1.3显示设备。系统中所应用的显示设备，必须能够满足各类影像数据的显现需求，同时可以保证医疗诊断图像的有效处理，为后续医疗活动提供更充分有效的数据支持。
2.软件结构
2.1影像归档。以系统数据等级为依据对各类影像数据进行登记划分，并做好系统存储设备的管理，并将近期需要使用的影像数据上传到在线设备上，其余暂时不用的则可以上传到离线或者移动存储设备上[2]。另外，还应结合医生实际应用需求，将各类所需数据资料上传到客户端，在对病人病情进行分析研究时，可以更快速的完成对信息的调取与应用，提高信息应用效率。
2.2数据库。日常医学工作会产生大量影像数据信息，要想完全完成所有信息数据的管理，必须要对系统配置图形数据传输、图像处理以及数据库管理软件，不但可以将各类医疗图像与诊断报告等数据资料上传到系统数据库中，同时系统服务器还可以实现对各类数据的分类整理，最终将其上传到相应的存储介质中，并以满足实际需求为目的，实现不同介质之间信息的交换与转存。
2.3系统管理。系统设计应满足群集与服务器的分级管理，支持不同系统之间数据的交换与互联，并且可以同时完成对多个系统的协调性指挥与控制，按照设计工作流程完成对整个工作站的管理。
2.4处理应用。系统还应对各类影像数据进行格式转化或者压缩处理，并且要求在医生客户端能够实现对病人影像资料的显示与基本处理，如影像回放、多切面重建、三维重建以及出据诊断报告等。另外，对于系统来说，医生查询与应用的所有影像数据信息必须是实时的，应将显示时间控制在2s范围内。
二、医学影像存储与通信系统实际应用分析
1.医学影像数据采集
随着DICOM标准的逐步应用，可以将可以以直接或者间接的方式，将医疗行为产生的图像转换成系统可以存储与处理的数字化形式。以下三个方面阐述了DICOM是医学影像数据交换的主要标准，第一：定义了图像通过点对点、网络方式、文件方式等进行交换的方法和规范；第二：定义了病人信息以及相关病人图像参数和格式信息；第三：所有医疗图像、诊断报告等数据的收集、整理以及存储等行为都可以利用计算机来实现，其中图像数据资料的采集处理主要就是利用图像采集卡完成设备模拟视频信号与数据信号的转变，最终可以通过软件完成数字信号的接收并形成图像信息，并且使用专业化图像采集设备进行数字化处理后采集[3]。
2.影像数据存储与管理
医院所应用系统的存储模式和管理流程主要分为在线、近线和离线存储以及管理等类型。在具体是规划系统时，保证系统提供商可以对医疗图像数据存储管理各类模式间的迁移过程，就维护与控制等方面提供自动执行以及管理能力。并且要求系统可以实现对超大规模数据库管理系统的控制，完全实现对数据库内所有图像资料的管理与应用。必须要求其有能力处理超大数据的运转，传统的实践表明，在医院中每天都会生出医学图像会非常多来增加进系统的数据库中。目前，系统数据通常要分级存储，即：对于常用数据保存3-6个月的影像资料，并存储在在线设备中；过期数据保存在近线设备或者离线设备，保存时限为5年之内；保存超过5年的影像资料在离线设备中保存。随着存储上设备的日益小型化、大容量化，图像保存的相应成本逐渐降低，存储设备的空间限制在不断减少，可以在更大程度上满足系统各类图像信息的存储与控制，提高了各项图像的应用效率。
3.影像显示与处理
医学图像存储与通信系统具有较好的处理功能和人机界面，在实际应用中，满足不同操作水平医生实际应用需求。这就对系统功能的完全性有了更高的要求，保证其具有数据存储、数据查询、图像显示以及图像处理等功能，并且可以通过良好的人机界面来达到图像缩放、编辑、旋转等处理，保证可以在各方面促进医生对疾病的确诊速度与准确性，提高医院对系统的要求。
三、医学影像存储与通信系统应用所存问题
对于医学图像存储与通信系统来说，虽然目前在研究上已经取得了一定的成果，但是受开发经费影响，现在很多医院所用系统设备仍比较陈旧，缺少标准数字接口，尤其缺少可以利用网络传输医学图像的设备。对于很多医院来说，受建设规模以及自身经济等因素影响，系统设备投入力度不足，再加上医学人员计算机操作水平比较低，日常操作不规范，如果后期设备维护不到位，很容易导致设备发生故障，这样就会对医疗活动产生影响。另外，现有开发的HIS/RIS系统忽略了标准化问题，不能顺利与系统集成。从总体上来看，我国对此项系统的研究效果还比较低，仍存在各种技术问题，还需要做更进一步的研究分析。
结束语
在医疗行业信息化与数字化发展的背景下，对医学图像存储与通信系统的研究已经势在必行，需要以满足实际应用需求为目的，更进一步对存在的问题进行研究，采取有效的措施进行管理，争取不断提高其应用效果。
参考文献
[1]覃斌.医学图像存储与通信系统的应用及发展[J].实用医学影像杂志，2013，01：70-71.
[2]王燕楠.基于Hadoop的海量医学影像数据处理过程中的优化方法研究[D].首都师范大学，2014.
[3]王良军.DICOM标准下对医学图像数字签名的研究[D].南方医科大学，2010.
关键词：CT影像 临床诊断 应对策略
随着医学、物理学、数学、计算机等学科的发展，CT影像技术的发展日趋迅速，功能也日趋齐全，CT影像目前在临床的应用也日渐重要。因而，CT影像的临床诊断水平不仅影响到日常的医疗诊治，更关系到整个医学的进步和长远的发展。我国的CT影像的临床诊断水平在近几年来有了显著的提高，但是仍然存在着一些问题，这就要求相关部门必须要积极采取措施运用多方面的手段促进我国CT影像的临床诊断水平的提高。
1 我国现阶段CT影像的临床诊断水平的现状
1.1 CT影像检测和临床诊断的联系不紧密
虽然近年来，我国在CT影像方面重视程度不断增加，CT影像的临床诊断水平也不断提高，但是同其他发达国家、地区进行综合比较起来，仍较为落后。主要表现有：CT影像70%的临床误诊率居高不下，相关专业技术过于独立化和主观化，以及医师和患者对CT影像设备的检测过于依赖。CT影像作为一种重要的检测手段，在现代医疗诊断中起着不可忽视的作用，被普遍运用到日常临床诊治的诸多方面。然而正是因为CT影像运用的普及，致使医师患者常常将CT影像的检测结果，直接与病情挂钩，认为CT的检测结果必然就是患者的病状。还有一些从事CT影像的技术工作者的在CT检测中发现异常状况，常会主观臆断妄下结论，并没有和事相关病情的临床医师进行综合分析讨论得出结论。事实上，对于人体的很多部位，CT影像的检测结果，必须结合临床，进行全面系统的分析，才能做出正确的诊断。如果从事临床诊断的技工就能作出诊断，那么临床医疗专业就没有开设的必要了。
1.2 CT影像的检测技术水平不高
我国CT影像的临床诊断水平还存在着检测技术水平不高的问题。在对我国CT影像进行检测的过程中往往需要考虑到对相关医疗器材的正确运用，而相关人员在这些方面比较欠缺。我国的CT影像的检测技术没有随着医学的发展而进行改进。CT影像的检测技术还与医生的个人专业素养和临床经验有关，只有检测技术水平提高了才能促进CT影像检测技术的发展和进步。而医务人员的专业素养和能力却没有达到这种要求。
1.3 CT影像的临床运用不合理
我国CT影像的临床诊断水平不高还与CT影像的临床运用不合理有关。CT影像的临床运用没有根据病人的身体状况和所患疾病的不同来进行系统的诊断，这就会使得诊断出现相当多的失误或问题。医院的医护人员缺乏CT影像临床运用的丰富知识，因此难以合理的运用CT影像。CT影像在具体的临床运用中往往会面临各种突发性问题，这就要求有关人员要在具体的运用中采取合理的措施。
2 如何CT影像的临床诊断水平
2.1 加强CT影像检测和临床诊断的联系
由于CT影像检测和临床诊断的联系不紧密，为了提高CT影像的临床诊断水平就必须要加强CT影像检测和临床诊断的联系。CT影像作为一种重要的检测手段，在现代医疗诊断中起着不可忽视的作用，但是医师患者不能将CT影像的检测结果直接与病情挂钩，不能认为CT的检测结果必然就是患
者的病状。从事CT影像的技术工作者在CT检测中发现异常状况时不能主观臆断妄下结论，要和事相关病情的临床医师进行综合分析讨论得出结论。对于人体的很多部位，CT影像的检测结果，必须结合临床，进行全面系统的分析，只有才能做出正确的诊断。
. 提高CT影像的检测技术水平
除了要加强CT影像检测和临床诊断的联系外还应该要提高CT影像的检测技术水平。在进行CT影像进行检测的过程中应该要考虑到对相关医疗器材的正确运用，而相关人员在这些方面比较欠缺，所以要积极进行改进。CT影像的检测技术应该随着医学的发展而不断进行改进，所以要提高医生的个人专业素养并不断的积累临床经验，只有提高医生自身的能力才能促进我国CT影像检测技术的提高，只有检测技术水平提高了才能促进CT影像检测技术的发展和进步。
. 合理的进行CT影像的临床运用
除了要提高CT影像的检测技术水平外还要合理的进行CT影像的临床运用。CT影像的临床运用应该要根据病人的身体状况和所患疾病的不同来进行系统的诊断。医院的医护人员要不断积累CT影像临床运用的丰富知识，要合理的运用CT影像。CT影像在具体的临床运用中往往会面临各种突发性问题，这就要求有关人员要在具体的运用中采取合理的措施。
总结
总而言之，提高CT的临床诊断水平才能促进我国医疗事业的发展和进步，在当前我国医疗卫生事业改革的大背景下。只有提高我国CT的临床诊断水平才能促进临床诊断的科学化归国后制度化，才能保障人民的生命安全。相信在有关人员的共同努力之下，我国的CT的临床诊断水平一定能得到极大的提高。
参 考 文 献
孙卫红.窗口技术在CT检查中的灵活应用[J].实用医技杂志,年期.
袁成.CR与普通屏-片系统在急诊床边摄影中的应用比较[A].中华医学会影像技术分会第十七次全国学术大会论文集[C];年.
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