人工智能医疗影像生成内容二元分类保护模式研究

根据人工智能技术发展阶段,结合人工智能医疗影像技术生成内容的技术机理与独创性特征对其进行版权与数据权益分类定位与区别保护,有利于实现人工智能医疗影像生成内容的权利保护与公益保护的利益平衡。结合人工智能医疗影像生成内容的参与主体、参与程度、技术原理、工作机理及生成内容的独创性等因素,从创作主体、创作过程、创作结果之间的内在逻辑关系等方面对人工智能医疗影像生成内容进行版权与数据分类保护,有利于促进人工智能医疗影像技术与产业的有序发展,进而增进民生福祉。

基于日志策略的医疗影像设备物联网智能监测管理系统设计

目的:设计一种基于日志策略的医疗影像设备监测管理系统,以实现医疗影像设备物联网智能监测管理。方法:该系统采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构体系,以Java语言开发。通过设计采集、解析医疗影像设备日志信息策略,构建医疗影像设备日志关键词数据库以及日志解析规则。整个系统由医疗影像设备异常状态日志智能分析、医疗影像设备监测参数设置与风险故障智能提醒、医疗影像设备运营效益分析3个功能模块组成。结果:该系统通过智能监测实现了设备的闭环管理,缩短了平均故障报修与处理时长,提高了医疗影像设备管理效率。结论:该系统实现了医疗影像设备智能管理以及效益分析,为现代医院的精细化管理与决策提供了有力支持。

基于层级循环神经网络的多分区医疗影像智能推荐算法

针对传统的医疗影像智能推荐算法未进行数据预处理和特征向量提取,导致推荐准确度低、加速比小的问题,提出基于层级循环神经网络的多分区医疗影像智能推荐算法。首先,计算得到Gini增益,获取多分区医疗影像;其次,采用等方性处理方法对医疗影像进行插值,采用高斯滤波方法滤除医疗影像中噪声,基于此去除干扰信息;最后,将去除干扰信息后医疗影像输入到层级循环神经网络模型中,训练模型中的个数、深度、内部节点的数量,确定梯度向量,获取推荐结果。

基于数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式研究

目的:构建基于数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式,分析其在医学装备管理中的应用价值。方法:数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式包括运维管理模式架构、设备良好状态监测管理平台架构、历史数据故障诊断模型架构和运维管理。选取2020年1月至2022年2月成都市公共卫生临床医疗中心在用的16台大型医学影像设备,根据管理模式不同分别采用传统医疗影像设备运维管理模式(简称传统管理模式)和数据驱动大型医疗影像设备运维管理模式(简称数据驱动模式),对比两种管理模式的设备图像成像效果、设备故障频次、设备成本效益和设备使用及管理人员满意度评分。结果:数据驱动模式的设备诊断结果准确性、患者信息准确性、图像体位合格率、图像清晰度、图像合格率、图像优质率和图像成像总评分的平均分分别为(9.78±1.25)分、(9.88±1.11)分、(9.54±1.08)分、(9.66±1.27)分、(9.83±1.43)分、(9.86±1.63)分和(58.55±1.44)分,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=4.958、5.268、6.522、4.327、9.765、3.923、21.474,P<0.05);研究期间内数据驱动模式的自修和人为故障分别发生22次和10次,均低于传统模式,而预判故障24次,高于传统模式,其差异有统计学意义(χ^(2)=4.363、4.294、18.692,P<0.05);参与设备使用及管理的影像医师、设备维护人员、影像技师和患者对数据驱动模式的满意度评分分别为(94.52±6.15)分、(91.19±5.35)分、(89.27±4.93)分和(92.24±5.51)分,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=6.504、5.534、6.821、9.556,P<0.05)。结论:基于数据驱动的大型医疗影像设备运维管理模式可提高影像设备成像质量,降低故障发生率,减少设备维修与养护成本,提升使用人员满意度。

人工智能医疗影像数据开放利用与安全保护

人工智能与医疗影像技术的跨界融合应用,产生了海量的医疗影像数据,数据资源作为一项基础性战略资源具有重要的科研价值与经济价值。加强对人工智能医疗影像数据生成路径与特质分析,深入探讨人工智能医疗影像数据开放利用的时代诉求与现实困境,科学构建人工智能医疗影像数据安全保护的中国模式,有利于不断促进人工智能医疗影像技术与产业的发展,深入贯彻国家大数据战略与健康医疗大数据应用发展战略。

基于多角色用户需求的医疗影像云平台优化设计

文章旨在探究多角色用户需求转化为产品需求流程,并将其应用于医疗影像云平台优化设计的实践方案。走访京、浙三甲医院采用深度访谈和大数据分析的方法,收集了包括医生、患者等多角色用户需求。然后基于需求转化得到的产品需求对云平台进行优化,最后,根据使用反馈和线上数据证明了此次优化设计的合理性。输出了多角色产品需求优先级列表和原型图,得到了本次优化结果。文章为医疗影像云平台的优化设计提供了参考和建议,有望为医疗信息化领域的相关工作提供了有益的指导。

医疗影像PACS系统安全性分析与加固措施

随着医疗技术的不断发展,医疗影像PACS系统在医疗领域的应用越来越广泛。然而,医疗影像PACS系统的安全性问题也随之而来。本文基于医疗影像PACS系统的特点,分析了医疗影像PACS系统的安全性问题,并提出了相应的加固措施。具体而言,本文从网络安全、系统安全、数据安全等方面入手,提出了防火墙、入侵检测、访问控制、数据加密等加固措施。这些措施可以有效提高医疗影像PACS系统的安全性,保障医疗信息的安全和隐私。

医疗影像数据传输的智能优化方案

为了助力全国各医疗机构医疗信息共享,医疗数据互联互通,提出了一种智能的大体积医疗影像传输的优化方法。该方法通过分析医生诊断报告中的关键信息并构造关键词对,使用3D-UNet神经网络将原始影像数据根据解剖学结构分割为不同的子区域,通过关键词对和预先设定的评分标准对子区域进行打分,按照优先级分数将其依次传输至用户前端进行渲染。实验证明该方法能够在仅传输约1/10原始数据量的情况下满足医生的阅片、诊断需求,有效优化了传统的传输流程。

医疗影像云的构建实践与探讨

目的通过医疗影像云的建设,实现影像数据的云端备份和归档,以及快速调阅和扩展应用。方法运用云计算、云存储等技术将医院内影像数据上传至医疗影像云,并使用对象存储作为影像数据的存储介质。结果实现了影像数据的全终端调阅查询,提升了医疗协作的效率和质量。结论医疗影像云不仅能减轻医院本地机房的运维成本和压力,在保证影像数据存储和传输安全的前提下,还能使医生高效、便捷地对云上影像数据加以利用,对医院和社会具有较大价值。

云存储技术在医疗影像数据管理中的应用与评估

文章探究了医院医疗影像数据存储面临的挑战,分析了传统存储方式的局限性和云存储的优势。文章指出,随着医学影像技术不断进步,越来越多的诊疗过程依赖于影像检查,导致医学影像数据的数量和种类不断增加。传统的存储方式已经无法满足医学影像数据存储和管理的需求。云计算技术的出现为医疗数据存储管理带来了新的突破。通过将数据存储从本地转移到云端,大大提升了医院的信息化管理水平,降低了数据储存和管理的成本。文章最后给出了一个具体应用案例,展示了某三甲医院通过采用云存储技术来解决医疗影像数据存储和管理问题,并取得了显著的效果和收益。

浅谈CT医疗影像设备的故障分类及解决策略

随着科学技术的不断发展,为医疗领域提供了更多技术支持,使得我国的医疗卫生事业稳步提升,群众的生命健康也有了极大保障。在医院的发展过程中,CT医疗影像设备起着极其重要的作用,可为患者诊断提供更加精确的影像资料,因而被广泛应用于临床。但在CT医疗影像设备的使用过程中,一旦发生设备故障问题,很容易影响患者的治疗过程,严重情况下会造成不可估量的后果。基于此,必须重视CT医疗影像设备存在的各类故障,对其进行精细化的分析,找到合理化的解决措施,维护设备正常运行。

基于AI视觉技术的医疗影像辅助诊断系统在放射科质量管理中的应用效果

探讨AI视觉技术用于放射科医疗影像辅助诊断系统质量管理中应用价值。方法 2020年3月-2021年3月,放射科未引入AI视觉技术开展医疗影像辅助诊断系统管理,2021年4月-2022年4月,放射科引入AI视觉技术开展医疗辅助诊断系统管理,对比AI视觉技术引入前后放射科管理质量、质量管理满意度差异。结果 引入AI视觉技术后,放射科各项质量管理指标均优于引入前,P<0.05;引入AI视觉技术后,放射科质量管理满意度评分均较引入前高,P<0.05。结论 放射科质量管理期间引入AI视觉技术开展辅助管理,能够增强放射科管理质量,有利于提升医院整体管理水平。

开放式远程医疗影像管理系统的设计与实现

目的:设计一套基于B/S架构的开放式远程医疗影像信息管理系统,以便支持跨区域间实现DICOM和非DICOM等任何图像的上传,支持跨区域的任何基层医院医生和专家都可在授权条件下通过该系统进行诊断报告生成和打印,并提供与其他系统整合的接口。方法:使用ASP.NET2.0与ORACLE9i为开发环境来开发该系统。结果:通过自主研发管理系统并与第三方成熟的图像传输技术相结合,可加快研发速度,并在实际应用操作中提供了可能。结论:方便了跨区域间不同格式图像的上传、异地远程专家对图像的会诊及跨区域的诊断报告生成,并为未来远程放射学实践提供了可能。

医疗影像设备质量控制与管理

医疗影像设备质量控制与管理不但能够保障医疗质量,还可以提高设备的使用价值、节约医疗成本,降低受检者医疗损伤等。本文简介了医疗设备在购置、安装阶段的质量控制方法,并详述医疗影像设备使用过程中的质量控制问题,最后以乳腺X线摄影系统的MQSA质量控制标准为例分析指出了质量控制中定期保养和预防性维护的方法。

面向集团医院的区域医疗影像集成平台研发与应用

针对集团医院范围的医疗影像协同需要,给出基于IHE ITI技术框架的区域医疗影像集成平台的总体架构和业务应用设计,探讨了集团范围内院际影像共享的实现方法以及协同业务流程。初步应用表明,平台设计合理、使用效果良好。

基于分级诊疗工作的区域医疗影像中心建设和实践

目的建立一个覆盖全市范围所有医疗机构的区域医疗影像中心,制定统一标准,满足实现全市范围医疗机构间影像检查信息的互联互通、协同共享应用。方法通过云平台、大数据、网格等技术,实现影像数据采集、存储和利用。结果通过建立"统一高效、资源整合、互联互通、信息共享、实时监管"的区域医疗影像中心,快速推进了分级诊疗工作的落地与应用。

导入JCI标准提升医疗影像设备管理系统

引进JCI认证标准(Joint Commission International国际医疗卫生机构认证联合委员会),使医疗影像设备管理从结构导向到结果导向转变。当今传统的管理评审标准:结构、过程、结果这一程序来讲,最关注的是结构,如设备的故障率、检查病人次数、单机收入等,但JCI的理念认为应该关心的是结果,是安全、质量、整体绩效,这是一个从结构为中心的导向转为以结果为中心、以病人为中心的导向。对任何可能产生的风险都要提前考虑预警,更具前瞻性。学习这一国际先进医院管理体系,改进医疗影像设备管理系统,抓好医疗影像设备的管理,提升医院医疗服务质量。让医疗影像设备在医疗工作中充分发挥作用,提高社会效益和经济效益。

面向协作医院的区域医疗影像协同平台设计与实现

针对协作医院范围的医疗影像协同需要,给出了基于IHE XDS/XDS-I集成模式的区域医疗影像协同平台的总体架构和业务应用设计,探讨了跨域构建协作医院范围共享域的实现方法及协同业务流程。经过平台初步功能测试,验证了平台设计的合理性。

人工智能医疗影像诊断侵权损害赔偿法律问题

人工智能医疗影像诊断侵权损害是指临床医生根据人工智能医疗影像辅助诊断结论所实施的医疗行为对患者造成的损害。人工智能与医疗影像技术的融合应用,大大提高了疾病诊断的效率与质量,其诊断错误所引发的侵权损害赔偿问题也不容忽视。人工智能医疗影像诊断模式多样、责任主体多元、损害原因各异、责任份额不同,其引起的侵权责任错综复杂。人工智能医疗影像诊断侵权应定性为多数人侵权中的分别侵权行为。现阶段人工智能医疗影像诊断侵权损害赔偿的判定,应以人工智能医疗影像诊断设备的民事法律关系客体定位为逻辑起点,根据人工智能医疗影像诊断模式、侵权场景、错误发生原因等因素来判定责任主体,综合原因力大小、过错程度等因素来确定赔偿份额,并从“利益平衡”视角对侵权损害赔偿的责任范围进行适当限制,以促进人工智能技术在医疗影像行业的广泛应用和大健康产业的长足发展。

中国未来5年医疗影像市场商机解读

2001年以来,中国医疗器械销售额年均增长率为29%,2008年可达700亿元,未来5年内,中国将超过日本,成为全球第二大医疗设备市场,各医疗器械厂商纷纷加快开拓中国市场;目前高端医疗设备市场主要由技术占优势的国外产品占据,具有价格优势的国内产品主要占据低端医疗设备市场。包括计算机化X射线摄影系统和数字化X射线摄影系统设备,医疗影像市场将会有良好的前景。