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影像診斷業務走出新路需要綜合性解決方案

隨著人口老齡化、健康篩查的普及、影像設備精度、速度的提高，診斷醫生面臨的影像數據每年以20%-30%的速度在增長著。另一面，醫學院校培養的診斷醫生僅能滿足診斷整體人力資源每年3%-4%的增長。對于多數醫療機構來講，通過招聘滿足診斷需求，難度越來越大。

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影像學決策支持-下一個十年影像信息化的基礎設施

影像的數據量以每年20%-30%的速度增長，而影像領域醫技護的供給增長速度只有3%-4%。人口老齡化、健康檢查的普及化，影像學檢查的普及化，以及影像設備分辨率的提高是主要原因。影像診斷領域的人力資源供給根本趕不上業務量的增長。頭部的醫療機構尚可以依賴學術地位、成長機會與待遇差別獲取足夠的人力資源，對于基層醫療機構來講，缺少足夠的人力資源是長期的困擾。

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診斷報告的標簽是影像CDSS持續迭代的核心數據

影像學檢查的完整路徑包括臨床申請環節，影像檢查環節，影像后處理環節，以及最后的診斷環節。這四個環節前后緊密聯系，但從業務領域上來區分，它們各自有各自的CDS系統，是相互獨立的。影像診斷環節是影像診斷流程的核心環節和產出環節，也是診斷結構化報告系統的應用環節。而影像AI環節是當前比較熱的一個領域。

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影像CDSS將成為影像信息化的基礎設施

當前每年我們的影像數據量增長是20%-30%。影像數據量增長的原因包括老齡化、健康篩查的普及，以及影像設備精度的提高等。而我們的影像醫技護供給每年只能增長3%-4%，存在著巨大的供給缺口。

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為什么影像后處理系統的報告沒有被廣泛使用起來？

影像檢查的數據量日益增大，診斷工作中越來越不可能瀏覽全部的二維圖像，越來越多地依賴于智能化的后處理系統。后處理系統生成的關鍵圖像、測量值、圖表等，不僅能提升放射科醫生、臨床申請醫生、患者的滿意度，而且也是業務水平、收費項目的依據。

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影像學大數據的核心是診斷報告的標簽

影像數據占據了醫療機構95%以上的數據量。相比臨床診療過程中的其他信息，不僅信息量大，而且整齊劃一，術語一致，是容易通過大數據挖掘進行持續改進的醫學細分領域。

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什么類型的影像學報告適合結構化？

影像學結構化報告在規范診斷思路、提高診斷質量、積累大數據標簽都方面有獨特的優勢，成為近年來影像學報告改進的主要方向。

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影像學結構化報告有什么優勢？

近年來醫療信息化系統普遍向大數據和決策支持領域靠攏。不僅是影像診斷領域，在病理系統、實驗室系統，甚至?？齐娮硬v系統當中，結構化都是通用的殺手锏。

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傳統的敘事型影像學報告有什么缺點？

報告模板是放射科一線報告醫生的法寶。復制、粘貼，進行適度修改就可以飛快地完成一份報告。模板越大、越細致，效率越高，但出錯的機會就越多；模板小出錯的機會雖然少，但個性化修改的內容多，效率低。一線的報告醫生在這對矛盾當中不斷尋找平衡，最后生成的文本型報告（敘事型報告），無論從診斷質量還是臨床滿意度都擺脫不了如下的系統性缺陷。

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