傳統報告的背景
PACS系統面向影像科室上線使用，標志著影像科進入了信息化時代。影像科醫生寫報告時，為了提高效率控制品質，會使用預先設定好的模板進行復制粘貼再進行個性化修改。
隨著人口壽命增加、健康篩查普及、影像設備精度快速提高、以及臨床醫生對影像檢查更加依賴、影像數據量以每年至少20%的速度增加，但影像診斷的人力資源并沒有同步增長。
另一方面：在信息化和大數據背景下，現有的影像診斷共識不斷往精細化發展。新的診斷共識不斷創生，傳統培訓和工作方式已經很難讓診斷醫生掌握和運用這些新技術。
隨著 “DRG/DIP三年規劃”、“影像檢查互認”、“公立醫院高質量高質量發展促進行動（2021-2025年）通知”等政策頒布，影像業務將不可避免地從關注業務量轉移到關注診斷質量。
臨床痛點
隨著對報告質量要求的不斷提升，使用報告模板個性化修改的方式遇到了瓶頸：為了應對越來越細致的診斷規范，需要創建越來越多的標準化模板，模板選擇會造成困境。精準的診斷要求每個患者的報告都是個性化的，所以即便使用細化的模板，也需要個性化地修改細節。在標準的報告上到處去尋找細節進行修改的成本很高，而且容易出錯。
最近兩三年，越來越多的影像AI植入到臨床流程當中。這些AI可以生成大量的測量值和關鍵圖像，對降低報告時間成本，提高臨床滿意度極為重要。如何將這些AI生成的重要信息植入到報告中是一個現實的需求，但傳統的復制/粘貼模板沒有這種語義學關聯。與此類似的還包括實驗室信息、病理信息如何植入報告、隨訪的信息如何植入報告。隨著智慧醫療的不斷推進，越來越多地臨床信息系統會輸出各種數據標簽，這種語義學的相互整合使得各個科室的診療工作建立在信息全面的基礎上，是醫學信息系統互聯互通的最重要技術趨勢。
利用海量的現有數據進行回顧性研究也是當前的迫切需求，但文本報告進行數據挖掘的成本太高、數據質量差，已經很難適應這個快速創新的時代。
由此，在診斷報告領域我們早晚要從以“復制/粘貼”為代表的信息化階段，過渡到以結構化報告為代表的數字化階段。
產品優勢
影像學診斷結構化報告內置了診斷邏輯的知識庫：規范的描述順序和用詞，以及內置的診斷邏輯，可以前瞻性地控制報告品質，提升醫療安全的底線。
全新的架構設計：方便解剖導航圖與相關邏輯的植入、方便AI結果的植入、臨床LIS/PIS信息的植入。在追求質量的場景下，可以極大地提高效率。
影像學結構化報告可以生成標簽化的影像學表現描述，以及部分標簽化的診斷結論。對于進行回顧性/前瞻性的科研探索極為方便。
結構化的診療標簽更加容易與臨床終局結果進行自動化的質量核對：影像學診斷結構化報告填寫過程的精確時間點記錄，可以用來分析效率與質量的對應關系，從此擺脫完全依賴同行評議進行質量和效率判斷的主觀管理階段。
相關產品
影像學診斷結構化報告
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科研教學平臺
隨著醫療水平的提高，越來越多的醫療機構除了日常的醫療服務，還需要承擔醫療教學和科研任務，尤其是相關的醫學院附屬醫院。日益完善的RIS/PACS系統已經可以滿足醫院的日常醫療服務流程，但是針對相應的教學、科研任務，就功能而言，遠遠無法滿足醫院的科研、教學需求。
服務AI的數據平臺
隨著影像AI的多元化發展，AI的應用正在逐漸被醫療機構接受。但影像AI產品仍存在一些掣肘：AI往往只處理單一的影像識別，而實際業務中多數檢查需要多個影像識別，也需要非影像信息參與決策；基于通用算法的云端模式，實現敏感性、特異性雙高難度較大，診斷的最終輸出沒有標簽化；嚴重限制了AI本身的持續迭代學習能力。
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