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。

基于医联体的医学影像云平台实践

目的:研究基于医联体的医学影像云平台在工作中的实践。方法:通过搭建医学影像云平台,实现由医联体中心医院向联合体内的医疗机构提供医学影像数据和应用服务。结果:实现航天中心医院医联体内医学影像数据的共享和诊疗过程的协同。结论:基于医联体的医学影像云平台能够均衡医疗资源,提高基层医院诊疗水平和影像设备的使用效率,降低医疗费用并推动分级诊疗,使患者体验更加便捷的医疗服务。

基于5G的混合现实影像云平台在远程手术中的应用研究

通过构建基于5G的混合现实影像云平台,实现多方实时交互、立体影像呈现和全息手术导航等功能,以覆盖术前、术中、术后的应用场景,实现医院内外部影像数据的使用共享,提高手术服务的精准化程度,优化医患沟通方式,进一步推动医疗资源可及、均衡发展,开创了国内混合现实技术应用于远程手术指导的先河。

医学影像云平台在互联网医院中的应用和意义

为了探讨医学影像云平台在构建互联网医院中的实际应用和意义。该文通过搭建医学影像云平台,跨医院、跨地区为病人提供医学影像数据和应用服务。实现医学影像数据的共享和诊疗过程的协同。研究证明,医学影像云平台能够通过互联网技术,均衡医疗资源、共享医疗数据,使患者体验更加便捷的医疗服务。同时提高基层医院诊疗水平和影像设备的使用效率,推动分级诊疗。

大型三甲医院云影像平台的建设与应用研究

基于移动互联网和“互联网+医疗”技术,该研究构建了云影像平台,以解决不同平台间检查数据无法共享的问题。该平台能够将影像数据上传到云端,实现与医联体单位的云PACS系统调阅、远程会诊和远程诊断等功能。同时,平台与互联网医院实现无缝对接,患者在检查结束后可以通过互联网医院查看图像和报告,并一键发起咨询。云影像平台的建设是公立医院高质量发展和智慧医院建设的重要指标,它不仅能够改善患者的就医体验,还能节约成本并提升患者满意度。

医联体智慧影像云协同平台建设及应用

目的:推广更高性能的医学影像云平台,建立医联体内各级医院的医疗协作体系,促使上下级医院影像信息化升级,影像数据的互联互通。实现分级诊疗、医联体建设和优质医疗资源下沉。方法:结合医联体医学影像现状,采用最新的架构进行开发设计,建设医联体影像云平台数据中心和医联体影像云协同平台。结果:医联体内各级医院全部接入,实现数据的统一存储、管理、互联互通,打造业务协同的机制。结论:让上级医院真正能够帮助有需求的基层医院,实现医疗资源上下贯通、信息互通共享、业务高效协同。同时建立交流、学习、培训机制,为基层医院培养高水平的医生队伍。

医联体云影像平台应用与探索

目的:以医联体建设为依托,搭建医联体云影像平台,探索如何优化配置资源,提升区域影像整体服务效能。方法:以重庆市万盛经济技术开发区人民医院(简称万盛经开区)为医联体牵头单位,将有条件的9家基层医疗机构接入平台进行应用实践。结果:实现区域内影像数据共享和诊疗协同。结论 :提高基层医疗机构影像设备的使用效率,提升基层医疗机构服务能力和信息化建设水平,促进区域影像同质化建设,降低患者医疗费用,让患者就近享受便捷、高质量的影像诊断服务。

CT影像数据存储与传输现状及新型冠状病毒肺炎疫情下的对策

目的:通过对不同医疗机构影像数据存储和传输现状进行调查分析,探讨新型冠状病毒疫情流行背景下,建立影像数据云平台在防治疫情中的作用、面临的问题以及相应的对策。方法:对114家医疗机构医疗设备来源,影像数据存储和传输方式,云平台应用等进行问卷调查。结果:调查结果显示,114家医疗机构均使用了PACS系统进行影像数据的管理,其中80.7%的医院以PACS及专属存储服务器作为数据存储方式。仅有22家以云存储方式(19.3%)进行影像数据的存储和备份管理。结论:建立影像云平台可以提供快速诊断平台用于远程会诊,实现减少人员流动,进行大数据研究,有助于疫情期间缓解医疗资源缺乏的矛盾。

跨界融合,医疗影像AI正当时

随着人口老龄化现象日趋显著,医疗领域对医生的需求量日益提高,针对这一社会现状,很多人希望通过人工智能技术弥补医疗行业的供需缺口.医疗影像诊断作为一项对知识和经验都有着较高要求的复杂工作,长期以来都受到效率低和易误诊等问题的困扰,而医疗影像AI技术的出现,有望帮助该项工作取得大幅进展.本文将针对医疗影像诊断这项工作,从市场需求、技术研发、落地应用等多个角度展开深入探索,挖掘人工智能在医疗影像诊断领域的深层潜力.

AI如何在医疗影像生态圈中落地生根

AI识别医学影像作为计算机视觉一个重要应用,正不断向着深化、多元化的趋势发展,传统的2D影像也正向3D立体(甚至4D)影像前进,其间AI在图像分析过程发挥的作用日益显著,AI辅助阅片成为一种新常态. 从2015年开始,深度学习在目标检测、图像分类和图像分割领域取得突破性进展.由此,医疗影像智能分析(以下简称影像AI)成为投资和创业热点,一批影像AI公司相继成立.进入2018年,影像AI领域的一线公司大多已经完成了核心产品研发,并且以科研合作或临床试验方式进入医院,开始试用.可以说,在2018年,影像AI领域的产业竞争已经从技术研发阶段,正式进入了落地应用阶段.

基于影像云的多模态医学影像标注系统的开发

在人工智能医学影像领域,影像标注是所有人工智能研发的关键因素。传统的人工标注过程中,数据获取困难、手工劳动强度大、专业性强、标注质量低等问题突出,亟需智能化的多模态医学影像标注系统,去满足标注工作的开展。因此,四川大学华西医院基于影像云平台收集了院内和联盟医院的多模态影像数据,通过信息化技术设计了多模态医学影像标注系统,集成各种图像处理算法以及人工智能模型来简化影像数据标注工作。标注系统的建设提高了院内数据标注效率,为院内人工智能影像研究和相关产业建设提供必要的数据支持,从而推动院内医学影像相关的人工智能产业落地。