医院医疗影像云解决方案

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基于云计算的医疗图像处理与分析

基于云计算的医疗图像处理与分析

基于云计算的医疗图像处理与分析第一章:引言云计算技术在医疗领域的广泛应用已成为当今的一个热点话题。

与传统的医疗图像处理与分析相比,基于云计算的医疗图像处理与分析能够提供更高的效率和更好的精确性。

本文将探讨基于云计算的医疗图像处理与分析的原理、应用以及未来的发展。

第二章:基于云计算的医疗图像处理与分析的原理基于云计算的医疗图像处理与分析的原理主要包括图像采集、图像传输、存储与管理、图像处理和数据分析等几个关键步骤。

首先,通过各种医疗设备(如X光机、CT扫描仪等)采集患者的相关图像。

然后,图像通过云计算平台进行传输,确保其安全性和可靠性。

接着,图像被存储在云端的数据库中,方便医疗人员随时访问和查看。

在图像处理阶段,云计算平台可以对图像进行预处理、增强和分割等操作,以提取和分析图像中的关键信息。

最后,通过数据分析技术,医疗人员可以对图像数据进行统计和分析,用于医学研究和临床决策。

第三章:基于云计算的医疗图像处理与分析的应用基于云计算的医疗图像处理与分析在诸多应用场景中发挥着重要作用。

首先,它可以用于医学影像的自动化分析。

通过云计算平台的高性能计算能力,可以更快速地对医学影像进行自动化处理和分析,从而帮助医疗人员更准确地进行诊断和治疗。

其次,云计算技术可以支持远程医疗服务。

通过云计算平台,患者可以将其医学影像数据上传到云端,医疗人员可以远程访问和分析这些数据,并给予患者远程诊断和治疗建议。

此外,基于云计算的医疗图像处理与分析还可以应用于医学研究和大数据分析领域,促进医学科研进展和医疗健康管理的发展。

第四章:基于云计算的医疗图像处理与分析的挑战与解决方案虽然基于云计算的医疗图像处理与分析具有许多优势,但在实际应用过程中仍面临一些挑战。

首先,医学图像数据的规模庞大,给云计算平台的计算和存储资源带来了巨大压力。

解决这一问题的方案包括采用分布式存储和计算技术、优化数据传输算法以及利用硬件加速等。

其次,医学图像数据的隐私和安全问题是一个持续关注的焦点。

医疗影像云解决方案

医疗影像云解决方案



云RIS:提供从预约登记、排队叫号、拍片检查、影像诊断、报告审核的影
像科室整体工作流。 云PACS:提供云端PACS功能,包括病例列表、浏览历史病例、浏览图像、 处理图像、存储与打印图像、报告、实时会议(基于影像的音视频交互会
写报告
影像数据 云端存储
诊)、DICOM传输。
扩展应用:根据医院需求可弹性扩展影像应用功能,如移动阅片、三维影 像处理、辅助诊断功能。
成熟产品2:影像云(满足医院影像数字化需求) 开 放 合 作 能 力
SaaS
与合作伙伴 共建应用产品
1、为医院提供影像数据存储 2、为医院提供影像系统的移动化和3D处理能力 3、为医院提供影像协同应用平台
影像云
大数据服务产品:依托大数据自能力的大数据集成平台,提供
核 心 自 有 能 力
主导 整合服务
影像 存储
容灾 备份
扩展 应用
医疗 基地
产品优势
医疗影像云产品-影像存储(优势与价值)
产品价值
节省成本:节省大量购买存储硬件设备,包括容灾
1 2 3
超级影像计算能力:影像云端计算,4M带宽即可在5 秒钟异地获得诊断级影像。 影像存储成本低:低成本解决医院影像数据云端存储 问题,比医院自建存储节省一半以上成本,且可按需 购买存储空间。 可扩展影像应用功能:提供基本的云端影像即时调阅 功能,还能根据医院需求扩展影像应用功能,如移动 阅片、三维处理、音视频会诊等功能。 安全可靠:XX专网传输保证影像数据传输的可靠性, 网络断点续传检测机制保证影像数据传输的完整性。
医 疗 影 像 云
医疗 基地
医疗影像云概述
医疗影像云就是将传统医院内部的PACS系统软件部署到云平台上,面向各医疗机构提供一个网络化、远程化、全方 位的PACS服务,包括医疗影像数据存储服务、以及基于医生桌面端和移动端的影像调阅、诊治辅助、教学培训等综 合应用,使得各医疗机构享受到国际一流的影像云服务。

医疗行业医疗影像云服务方案

医疗行业医疗影像云服务方案

医疗行业医疗影像云服务方案第一章:引言 (2)1.1 行业背景 (2)1.2 服务概述 (2)1.3 目标客户 (3)第二章:服务架构 (3)2.1 总体架构 (3)2.2 数据存储与管理 (4)2.3 影像处理与分析 (4)第三章:云服务平台功能 (4)3.1 影像与存储 (4)3.1.1 影像 (4)3.1.2 影像存储 (5)3.2 影像管理与查询 (5)3.2.1 影像管理 (5)3.2.2 影像查询 (5)3.3 影像分析与诊断 (5)3.3.1 影像分析 (5)3.3.2 影像诊断 (6)第四章:安全性保障 (6)4.1 数据加密与防护 (6)4.2 用户权限管理 (6)4.3 安全审计与监控 (6)第五章:功能优化 (7)5.1 系统功能指标 (7)5.2 负载均衡与弹性伸缩 (7)5.3 网络优化 (7)第六章:用户体验 (8)6.1 界面设计 (8)6.2 操作流程简化 (8)6.3 客户服务与支持 (9)第七章:合规性 (9)7.1 医疗法规与标准 (9)7.2 数据隐私保护 (10)7.3 合规性认证 (10)第八章:实施与部署 (10)8.1 项目管理 (11)8.1.1 项目启动 (11)8.1.2 项目计划 (11)8.1.3 项目监控 (11)8.1.4 项目收尾 (11)8.2 系统部署 (11)8.2.1 硬件部署 (11)8.2.2 软件部署 (11)8.2.3 网络部署 (11)8.2.4 安全防护 (11)8.3 培训与支持 (12)8.3.1 培训计划 (12)8.3.2 培训内容 (12)8.3.3 培训方式 (12)8.3.4 培训效果评估 (12)8.3.5 技术支持 (12)第九章:案例分享 (12)9.1 成功案例一 (12)9.2 成功案例二 (13)9.3 成功案例三 (13)第十章:未来展望 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 行业应用拓展 (14)10.3 企业战略规划 (14)第一章:引言1.1 行业背景科技的发展,医疗行业逐渐成为数字化、信息化改革的重要领域。

医学影像存储方案

医学影像存储方案

医学影像存储方案随着现代医疗技术的迅猛发展,医学影像在临床诊断和治疗中起到了重要的作用。

然而,传统的影像存储方式已经无法满足日益增长的影像数据的存储和管理需求。

因此,制定一个高效、可靠的医学影像存储方案显得尤为重要。

一、医学影像存储需求分析医学影像数据类型多样,包括CT、MRI、X光片等,其数据量巨大且不断增长。

此外,医学影像数据往往需要长期保存以便于医生追溯病历或进行随访。

因此,一个完善的医学影像存储方案应具备以下特点:1. 高容量存储:能够存储大量的影像数据,应具备高容量的存储设备。

2. 快速访问速度:医生在诊断过程中需要快速获取影像结果,因此存储方案应具备快速的访问速度。

3. 数据安全性:医学影像是非常重要的医疗数据,因此存储方案应具备高度的数据安全性,能够防止数据丢失和篡改。

二、云存储方案近年来,云存储技术得到了广泛应用,并在医学影像存储领域展现了巨大潜力。

云存储方案基于云计算技术,将医学影像数据存储在云服务器中,为医院提供了便利的数据存取方式。

1. 高容量存储:云服务器具备大容量存储设备,能够满足医学影像数据的存储需求。

2. 高速访问:云存储方案采用分布式存储技术,可实现对存储节点的负载均衡,从而提供快速的数据访问速度。

3. 数据安全:云存储方案采用数据冗余备份策略,确保医学影像数据的安全性。

同时,它还可以对数据进行加密,保护隐私信息不被非授权人员访问。

4. 远程存取:医生可以通过网络,随时随地访问存储在云服务器中的影像数据,方便了医学影像的共享和协作。

三、混合存储方案为了更好地满足医学影像数据的存储需求,一些医院采用了混合存储方案。

混合存储方案包括本地存储和云存储两部分,灵活地结合了两者的优势。

1. 本地存储:医院可以在本地建立一个存储系统,用于存放常用的医学影像数据,以便医生快速访问。

本地存储系统可以采用高性能的存储设备,确保数据的快速访问速度。

2. 云存储:医院可以将非常用的医学影像数据存储在云服务器中,以节约本地存储资源。

医疗行业智慧医疗影像诊断系统升级方案

医疗行业智慧医疗影像诊断系统升级方案

医疗行业智慧医疗影像诊断系统升级方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 智慧医疗影像诊断系统发展现状 (3)1.2 系统升级的必要性 (3)1.3 升级目标与预期效果 (4)第2章现有系统问题分析 (4)2.1 系统功能瓶颈 (4)2.2 数据处理与存储问题 (5)2.3 诊断准确性与效率问题 (5)第3章升级方案概述 (5)3.1 总体设计原则 (5)3.2 升级方案架构 (5)3.3 技术路线与关键模块 (6)第4章影像数据采集与预处理 (6)4.1 数据采集设备升级 (6)4.1.1 设备选型与配置 (6)4.1.2 设备功能提升 (7)4.2 影像预处理算法优化 (7)4.2.1 噪声抑制 (7)4.2.2 对比度增强 (7)4.2.3 影像配准 (7)4.2.4 三维重建 (7)4.3 数据传输与存储安全 (7)4.3.1 数据传输安全 (7)4.3.2 数据存储安全 (7)4.3.3 数据隐私保护 (8)第5章影像识别与分析 (8)5.1 深度学习算法引入 (8)5.1.1 卷积神经网络(CNN) (8)5.1.2 循环神经网络(RNN) (8)5.2 影像特征提取与匹配 (8)5.2.1 特征提取 (8)5.2.2 特征匹配 (8)5.3 诊断模型训练与优化 (8)5.3.1 数据集构建 (9)5.3.2 模型训练 (9)5.3.3 模型优化 (9)5.3.4 模型部署与应用 (9)第6章人工智能辅助诊断 (9)6.1 融合多模态数据的诊断方法 (9)6.1.1 数据融合策略 (9)6.1.2 融合算法研究 (9)6.2 病灶检测与识别技术 (9)6.2.1 基于深度学习的病灶检测方法 (9)6.2.2 病灶识别算法研究 (10)6.2.3 检测与识别算法优化 (10)6.3 个性化诊断报告 (10)6.3.1 诊断报告策略 (10)6.3.2 诊断报告内容设计 (10)6.3.3 报告算法实现 (10)第7章系统功能提升 (10)7.1 系统硬件升级方案 (10)7.1.1 图像采集设备升级 (10)7.1.2 数据存储设备升级 (11)7.1.3 计算资源升级 (11)7.2 软件优化与并行计算 (11)7.2.1 软件架构优化 (11)7.2.2 算法优化 (11)7.2.3 并行计算 (11)7.3 边缘计算与云计算结合 (11)7.3.1 边缘计算应用 (11)7.3.2 云计算协同 (11)7.3.3 资源调度与优化 (11)第8章数据安全与隐私保护 (11)8.1 数据加密与访问控制 (11)8.1.1 数据加密 (12)8.1.2 访问控制 (12)8.2 用户隐私保护策略 (12)8.2.1 匿名化处理 (12)8.2.2 数据脱敏 (12)8.2.3 隐私保护协议 (12)8.3 系统安全审计与合规性 (12)8.3.1 系统安全审计 (12)8.3.2 合规性 (13)第9章系统集成与兼容性 (13)9.1 医疗设备与系统对接 (13)9.1.1 设备接口标准化 (13)9.1.2 设备驱动程序开发 (13)9.1.3 设备数据实时采集与传输 (13)9.2 不同医疗机构间数据共享 (13)9.2.1 数据标准化与规范化 (13)9.2.2 数据交换与共享平台 (13)9.2.3 数据安全与隐私保护 (13)9.3 系统升级过渡期方案 (14)9.3.1 逐步替换与升级 (14)9.3.3 人员培训与支持 (14)第10章项目实施与推广 (14)10.1 项目实施步骤与时间表 (14)10.1.1 项目启动与筹备(第12周) (14)10.1.2 系统设计与开发(第310周) (14)10.1.3 系统部署与调试(第1114周) (14)10.1.4 项目验收与总结(第1516周) (14)10.2 人员培训与技术服务 (15)10.2.1 人员培训 (15)10.2.2 技术服务 (15)10.3 系统评估与持续优化建议 (15)10.3.1 系统评估 (15)10.3.2 持续优化建议 (15)第1章项目背景与目标1.1 智慧医疗影像诊断系统发展现状医疗行业的快速发展和信息技术的不断进步,智慧医疗影像诊断系统已成为临床诊断的重要辅助工具。

医院医疗影像云解决实施方案

医院医疗影像云解决实施方案

医院医疗影像云解决方案关键字: 医院、医疗、影像云、云计算、云存储一、业务场景为改变目前医院医疗影像为院建设模式,把影像数据托管至云平台上,从而实现医疗影像的跨院、跨区域、跨个人以及更方便的电子化数据的互通与共享。

二、客户需求分析1、医院影像数据需要安全保存,实现异地冗余灾备。

2、跨院区影像需要集中存储,影像共享。

三、解决方案1、整体架构医疗影像云平台由上海基地负责影像云平台开发、PACS系统集成开发、影像应用产品迭代开发。

影像云的业务采用集中式的部署及管理,同时系统平台采用分布式架构,以实现负载均衡。

下图是整体业务逻辑架构:其中,院的影像数据可以通过MPLS-VPN方式,通过前置机传输至影像云中心;同样,云中心亦可以通过MPLS-VPN方式把归档好的影像数据回传至院PACS;当客户使用影像云诊断及应用工具时,则可以采用更为便捷的互联网方式进行随时随地的快速调阅和应用。

可以采用专线以及互联网的方式替代MPLS-VPN方式。

2、医院侧前端部署架构医院前置机部署于医院侧,是连接医院系统/设备和云存储中心系统的桥梁,只要遵循DICOM3.0协议标准的影像设备如DR,CT等以及院PACS系统都可以接入云归档系统。

该前置主要实现功能如下:⏹根据Dicom标准协议从医院PACS系统或放射设备上获取影像信息;⏹根据Dicom标准协议从云端将归档影像信息传送到医院PACS系统或设备;⏹影像数据处理,包括入库、归档、加密、压缩等;⏹根据自定义协议发送影像信息到云影像中心应用集群;与云影像系统中心应用的协同业务处理;⏹路由网关安全控制,隔离医院外部系统。

⏹统一标准PACS系统,支持C-MOVE,C-GET,C-FIND等指令。

影像传输流程,如下图所示:1)院PACS可以通过Dicom的C-STORE协议主动发送影像数据到院前置机影像交互模块或者在PACS上增加节点,院前置机影像交互模块通过Dicom的C-MOVE协议的方式来获取影像;2)索引处理:通过读取原始的DICOM影像数据,得出患者、性别、检查编号等信息并进行记录管理;3)加密处理:支持DICOM TLS加密方式,将DICOM影像文件在传输过程的相关信息进行加密。

医院医疗影像云解决方案

医院医疗影像云解决方案

医院医疗影像云解决方案医院医疗影像云解决方案是一个基于云计算的、集成医疗影像数据管理、存储和共享的综合性解决方案。

它能够将医疗影像数据从传统的物理介质上解放出来,将其以电子化的形式存储在云端,并提供强大的患者影像检索、共享和远程会诊功能。

医院医疗影像云解决方案具有以下特点和优势:1.高效的影像数据管理:医院医疗影像云解决方案采用分布式存储和高效的数据索引技术,能够高效地管理海量的医疗影像数据。

通过云端存储和数据管理,医院可以更加方便地对影像数据进行管理和归档,提高数据的可靠性和可用性。

2.安全的影像数据存储:医疗影像云解决方案采用多层次的数据加密和备份机制,能够确保患者影像数据的安全。

通过独立的云端数据中心,可以防止数据丢失和被非法访问,并保证数据的长期保存和可靠性。

3.便捷的患者影像检索和共享:医疗影像云解决方案提供强大的患者影像检索和共享功能,医生和医院可以通过云端平台方便地获取和共享患者影像数据,提高医疗服务的效率和质量。

同时,患者也可以通过云端平台方便地获取自己的影像数据,并与其他医生进行远程会诊,使得医疗资源得以优化利用。

4.支持多种影像格式和设备:医院医疗影像云解决方案支持多种主流的影像格式,包括X光、CT、MRI等,同时也支持多种品牌和型号的医疗影像设备。

这样,可以满足不同医院和医生的需求,提供更全面的医疗影像服务。

5.灵活的部署和扩展:医院医疗影像云解决方案采用云计算技术,可以根据医院的实际需求进行灵活的部署和扩展。

医院可以选择公有云、私有云或混合云等部署方式,根据实际情况进行灵活的资源配置和管理。

6.高效的远程会诊和教育:医院医疗影像云解决方案支持远程会诊和教育功能,医生和医院可以通过云端平台与其他医生进行远程会诊,方便和快捷地进行病例讨论和指导。

同时,也可以通过云端平台开展线上教育和培训,提高医生的专业水平和学习效果。

总之,医院医疗影像云解决方案通过云计算技术,将医疗影像数据从传统的物理介质上解放出来,实现了医疗影像数据的电子化管理、存储和共享。

医疗影像数据的高效存储与检索

医疗影像数据的高效存储与检索

医疗影像数据的高效存储与检索近年来,随着医疗技术的迅猛发展和医疗影像技术的广泛应用,医疗影像数据的数量日益庞大。

如何进行高效的存储和检索成为了医疗行业亟待解决的问题。

本文将探讨医疗影像数据的高效存储和检索的方法与技术。

一、医疗影像数据存储的挑战医疗影像数据具有以下特点,给存储带来了挑战:1. 大数据量:医疗影像数据通常包含大量的图像和视频文件,每个病患的数据量都很大。

这样的数据量需要大容量的存储设备来存储和管理。

2. 高速访问:医疗影像数据的高速访问是医疗行业中至关重要的需求。

医生需要快速地访问和查看患者的影像数据,以进行准确的诊断和治疗。

3. 安全性要求高:医疗影像数据包含敏感的患者隐私信息,如姓名、身份证号码等。

保障数据的安全性和隐私性对于医疗机构来说是至关重要的。

二、高效存储解决方案为应对医疗影像数据存储的挑战,以下是几种高效存储的解决方案:1. 云存储:云存储是一种将数据存储在云端的解决方案。

通过利用云存储,医疗机构可以将大量的医疗影像数据存储在云服务器上,减轻本地存储设备的压力。

云存储还可以提供高可用性和弹性扩展的优势,确保影像数据的安全性和可靠性。

2. 分布式存储:分布式存储是一种将数据分散存储在多个物理节点上的方式。

医疗机构可以通过建立分布式存储系统,将医疗影像数据分散存储在多个节点上,提高数据的读写速度和吞吐量。

分布式存储还可以提供数据冗余和容错机制,确保数据的安全性和可靠性。

3. 压缩与压缩算法:医疗影像数据通常占据较大的存储空间,使用压缩算法可以有效减少数据的存储需求。

一些常用的压缩算法,如JPEG、JPEG2000和DICOM压缩,可以减小影像数据的文件大小,同时保持影像质量。

三、医疗影像数据检索的解决方案医疗影像数据的高效检索对于医生的诊断和治疗至关重要。

以下是几种医疗影像数据检索的解决方案:1. 全文检索:全文检索是一种通过关键词在文本中进行匹配查询的方式。

医疗机构可以建立全文索引,使医生能够通过关键词搜索患者的相关影像数据和报告,以快速获取需要的信息。

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医院医疗影像云解决方案
关键字: 医院、医疗、影像云、云计算、云存储
一、业务场景
为改变目前医院医疗影像为院建设模式,把影像数据托管至云平台上,从而实现医疗影像的跨院、跨区域、跨个人以及更方便的电子化数据的互通与共享。

二、客户需求分析
1、医院影像数据需要安全保存,实现异地冗余灾备。

2、跨院区影像需要集中存储,影像共享。

三、解决方案
1、整体架构
医疗影像云平台由基地负责影像云平台开发、PACS系统集成开发、影像应用产品迭代开发。

影像云的业务采用集中式的部署及管理,同时系统平台采用分布式架构,以实现负载均衡。

下图是整体业务逻辑架构:
其中,院的影像数据可以通过MPLS-VPN方式,通过前置机传输至影像云中心;同样,云中心亦可以通过MPLS-VPN方式把归档好的影像数据回传至院PACS;当客户使用影像云诊断及应用工具时,则可以采用更为便捷的互联网方式进行随时随地的快速调阅和应用。

可以采用专线以及互联网的方式替代MPLS-VPN方式。

2、医院侧前端部署架构
医院前置机部署于医院侧,是连接医院系统/设备和云存储中心系统的桥梁,只要遵循DICOM3.0协议标准的影像设备如DR,CT等以及院PACS系统都可以接入云归档系统。

该前置主要实现功能如下:
⏹根据Dicom标准协议从医院PACS系统或放射设备上获取影像信息;
⏹根据Dicom标准协议从云端将归档影像信息传送到医院PACS系统或设
备;
⏹影像数据处理,包括入库、归档、加密、压缩等;
⏹根据自定义协议发送影像信息到云影像中心应用集群;与云影像系统中
心应用的协同业务处理;
⏹路由网关安全控制,隔离医院外部系统。

⏹统一标准PACS系统,支持C-MOVE,C-GET,C-FIND等指令。

影像传输流程,如下图所示:
1)院PACS可以通过Dicom的C-STORE协议主动发送影像数据到院前置机影像交互模块或者在PACS上增加节点,院前置机影像交互模块通过Dicom的C-MOVE协议的方式来获取影像;
2)索引处理:通过读取原始的DICOM影像数据,得出患者、性别、检查编号等信息并进行记录管理;
3)加密处理:支持DICOM TLS加密方式,将DICOM影像文件在传输过程的相关信息进行加密。

4)加压处理:采用DICOM J2k压缩算法,使压缩比更高,压缩率能够达到35%-40%;
5)影像交互:传输的DICOM索引信息及加密加压后的DICOM文件通过部通道传送到云端存储。

6)影像回传:院系统通过DICOM query(C-Get,C-Find)协议向前置机发起回传请求,院前置机从云端应用集群获取影像数据后按照DICOM C-move协议推送给院系统。

3、医疗影像云业务平台部署架构
影像云业务平台,包括DICOM应用,报告/集成/会诊应用,web发布,数据库服务等服务集群以及影像的归档存储。

系统设计充分考虑到包括数据库数据,报告文本数据,在线影像数据,影像数据近线长期归档以及根据需要配置离线存储等容,在影像云平台架构设计中,通过容灾架构不存在单点系统故障、任何应用节点配置系统冗余。

1)影像云平台应用服务集群及计算模块化节点云端部署(采用虚拟化、负载均衡、多点冗余的服务器集群容灾机制)
Dicom 应用服务集群:
主要用于影像的接入、压缩、传输、管理,其设计关系到整个系统的性能表
现及架构的稳定性。

⏹Web发布服务集群:
主要用于影像的发布、共享以及影像处理的云计算
⏹RIS /集成/会诊应用服务集群:
主要用于影像文本报告流的管理,包括报告/会诊的预约登记、影像拍片工作列表管理、影像匹配、报告书写、审核发布以及远程会诊等。

2)影像云归档存储
医疗影像云平台作为医疗影像云数据中心的核心,采用医院保存生产的影像和诊断数据上传到医疗影像云平台,进行集中归档存储:
⏹接收并验证上传影像和检查信息数据,归档并建立检查的唯一性索引;
医院前置获取上传影像索引列表;
⏹医院前置获取上传影像数据;
⏹接收区域诊断工作站递交的报告和标注的影像,并进行存储和归档;
⏹接收并响应区域客户端的调阅检查报告(和影像)的请求,可以通过接
口生成DICOM影像文件供区域客户端批量下载;
⏹详细的检查统计和管理功能;
⏹可实现影像信息的远程移动发送、跨区域共享;
⏹按照影像数据的生命周期进行影像的归档及备份管理。

4、网络拓扑及带宽设计
1)影像云接入网络(互联网)网带宽资源要求
⏹基层卫生机构(指医院日均拍片>50,>2台检查设备,年数据量<1T):
不低于10M带宽(上、下行)要求;
⏹中型医疗机构(指医院日均拍片50-200,2-5台检查设备,年数据量
1-5T):不低于20M带宽(上、下行)要求;
⏹大型医疗机构(指医院日均拍片>200,>5台检查设备,年数据量>5T):
不低于50M带宽(上、下行)要求。

2)影像云中心网络资源要求
⏹按照接入100家医疗机构计,建议中心平台带宽上下行2000M;
⏹后面根据接入用户数量,每增加1家增加10M-20M上下行带宽。

5、产品功能描述
1)云归档
针对已有PACS的医院,不改变医院原有系统,架设前置影像网关服务器,实现数据采集、转换与归档。

⏹归档管理:支持Pb级的海量影像云归档;支持云对象存储及常规存储
等机制;
⏹影像采集:支持各种医疗影像数据采集及归档: 包括XRay、CT、MR、超
声、病理、镜、心电等等;
⏹影像流化服务:基于互联网的运用架构,终端仅需低至2M本地带宽或
者3G/4G移动网络要求、基层卫生机构低至10M带宽要求、二级医疗机
构低至20M带宽要求、大型医疗机构低至50M带宽要求;
⏹影像提取服务:影像大数据挖掘和应用数据源提取服务。

2)云诊断
针对没有PACS的医院,为医院建设云端虚拟化PACS系统,实现数据实时诊
断,归档与共享。

3)云数据交换
针对区域或医联体影像互联互通、协同诊断的需求,建立区域影像中心,实现相关联网单位的医学影像采集、传输的数字化和自动化,实现医疗数据的管理和共享、医疗卫生业务协同、居民公众服务。

⏹支持建立病人唯一影像ID;
⏹支持访问权限管理:灵活设置用户工作权限,按照设定的权限进行工作。

⏹支持拍照以及本地多类型文件上传管理;
⏹支持病例的查询和调阅:根据病人、住院号、检查号、ID号、检查科室、
检查医生、影像设备、疾病种类等多种条件;
⏹支持会诊报告的申请登记、提交与修改;病历资料提交与查询等;
⏹支持病历资料浏览(支持放射医学影像等);会诊报告编写、修改与发
布;会诊报告模板管理等。

4)影像云集中运营管理
⏹基础运营管理:用户管理、业务开通、帐务结算、客服等
⏹存储管理
⏹商航平台对接
6、支撑流程
如有需求,可通过“倒三角”技术支撑管理系统向总师室技术支撑中心提出支撑需求。

7、商业模式
CRM受理。

8、成功案例
邮电医院10T、同济医院96T、肿瘤医院100T。

9、支撑单位
鸣理想公司在方案支撑过程中给予的大力支撑!。

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