大数据时代下医学影像档案的信息共享策略分析
医学影像大数据的存储与分析技术研究
医学影像大数据的存储与分析技术研究近年来，医学影像技术的快速发展为疾病诊断和治疗提供了重要的支持。
随着医学影像设备的不断更新和普及，医学影像数据量不断增加，迫切需要有效的存储和分析技术来管理这些大数据。
本文将探讨医学影像大数据的存储与分析技术的研究进展及其应用前景。
医学影像大数据的存储技术是保证大数据安全、可靠和高效管理的重要一环。
首先，分布式存储系统是处理大量医学影像数据的理想选择。
这种系统能够将数据分布到多个存储节点中，提高系统的容错性，并且支持水平扩展，满足大规模数据的存储需求。
其次，数据压缩和编码技术是减少存储空间占用的重要手段。
通过适当的压缩算法和编码方式，可以将医学影像数据压缩到更小的存储空间，同时保证图像质量的基本要求。
此外，数据备份和灾难恢复技术也是存储系统的关键。
医学影像数据的备份是确保数据的安全性和可用性的必要手段，可以通过冗余存储和备份策略来实现。
医学影像大数据的分析技术是挖掘潜在知识、提高诊断和治疗效果的重要手段。
首先，图像识别和分类技术可以帮助医生自动识别和分类不同类型的医学影像。
这些技术借助深度学习模型，可以对大量影像数据进行特征提取和模式识别，从而辅助医生进行快速、精准的疾病诊断。
其次，医学影像数据的比对和分析技术通过对不同病例的数据进行比对和关联，可以揭示出潜在的疾病特征和趋势。
这种分析方法有助于疾病早期诊断和预测，提高治疗效果和患者生活质量。
此外，医学影像大数据的挖掘和可视化技术也是研究热点。
通过关联不同维度的医学数据，利用数据挖掘和可视化技术，可以发现不同影像特征之间的关系，帮助医生深入理解和研究疾病的发病机制和治疗效果。
医学影像大数据的存储与分析技术研究不仅在学术界具有重要意义，也在医疗实践中发挥着巨大作用。
首先，大数据存储和管理技术的进步可以提高医学影像数据的共享和交流效率。
借助云计算和分布式存储技术，医学影像数据可以实现快速、安全地共享给医生和研究人员，促进医学研究和技术创新。
大数据背景下医学档案信息资源整合与共享分析
大数据背景下医学档案信息资源整合与共享分析作者：任晓静来源：《管理观察》2017年第07期摘要：随着大数据时代的到来，我国医学档案信息资源管理形式也在不断的进行完善，对于庞大的医学数据信息来说，为医学技术未来发展奠定了非常有利的基础。
在大数据时代下，医学档案信息资源整合与共享是非常重要的工作，实现医学档案信息资源的整合与共享，能够让更多的人了解医疗信息，发挥其真正价值与作用的同时，更好的促进医学领域经济发展。
本文就针对大数据时代下医学档案信息资源整合与共享的作用进行分析，并根据其特点制定有效的整合与共享策略，进而更好的推动医学领域健康稳定的发展。
关键词：大数据医学档案信息资源整合与共享中图分类号：G203 文献标识码：A随着我国社会经济的快速发展，现今医疗资源正处于紧张状态，且每天都会出现大量的医学数据信息档案。
为了保障信息档案能够为后期的医学发展带来有利保障，就必须要对其进行有效的整合，因此就要有效借助大数据时代技术，对医学档案信息进行良好的整合与共享，进而为医学研究以及临床治疗提供相应的信息保障，这样才能更好的推动医学领域更好的发展与进步。
一、大数据背景下医学档案信息资源整合与共享的现状分析现今随着我国医疗信息数据的不断增多，医学信息资源整合与共享工作也不断被人重视起来，通过大量的收集存储并通过综合分析，从而为利用者提供更好的数据参考。
在大数据时代下，医学数据是非常庞大的，包括很多的医学研究和医疗相关部门等，所涉及到的数据数量是非常巨大的，数据构成也是非常复杂，类型也比较多，数据的生成速度是非常快的，因此形成了海量的数据集合。
通过利用云计算等大数据处理形式和应用模式等，对医学信息数据资源进行有效的整合与共享，从而为我国医疗发展奠定良好的信息资源基础。
所以我国必须要重视医学档案信息资源整合与共享，有效在大数据背景下选取合理的形式，并且也要明确其重要性以及其意义，进而为我国医学领域的发展奠定有利的信息基础，让医学信息资源能够在医学研究、医疗发展中发挥自身价值与作用，这样才能更好的实现医学领域的稳定发展。
医疗健康大数据的信息安全与共享策略分析
医疗健康大数据的信息安全与共享策略分析随着医疗科技的不断发展和智能医疗设备的广泛应用，医疗健康大数据正逐渐成为推动医疗行业发展的重要驱动力。
然而，医疗健康大数据的安全性和共享策略成为了亟待解决的问题。
为了保护医疗健康大数据的隐私和安全，同时实现其合理共享，我们需要制定一系列的信息安全和共享策略。
首先，确保医疗健康大数据的信息安全是至关重要的。
医疗健康大数据涵盖了大量的个人隐私信息，包括病历、治疗方案、基因组数据等。
因此，建立起有效的数据加密和防护措施十分必要。
一种常用的方式是使用分层次的权限和访问控制机制，根据不同用户的身份和需要来分配不同的权限。
此外，建立完善的数据库备份和恢复机制，以及持续监测和评估系统漏洞也是信息安全的重要环节。
其次，医疗健康大数据的共享策略需要兼顾隐私保护和数据利用的平衡。
在共享医疗健康大数据之前，需要对数据进行匿名化处理，以保护个人隐私。
匿名化技术可以通过删除或加密患者的个人身份信息来实现。
此外，制定明确的数据共享协议和合同也是确保数据安全的关键。
这些协议应明确规定数据的使用目的、范围和时限，以及相应的违约责任和法律约束。
同时，透明的数据共享政策和机制可以增加数据提供方和使用方的信任度，促进数据的有效共享。
进一步，加强医疗健康大数据的技术措施是保障信息安全和共享的重要手段。
采用强大的数据加密和解密算法，确保敏感数据在传输和储存过程中的安全性。
此外，建立健全的网络安全机制和安全事件响应机制，及时发现和应对潜在的安全威胁。
同时，加强对医疗健康大数据的监管和审核，建立信息安全的监督机构和法律法规，为医疗健康大数据的安全提供法律保障。
除了信息安全外，医疗健康大数据的共享策略还需要考虑到数据的伦理和道德因素。
在共享数据之前，需要获得患者的知情同意，并告知数据的使用目的和可能带来的风险。
此外，建立起完善的权益保护机制，确保数据使用方对数据的合理使用和保护个人隐私。
数据共享应遵循公正、透明和公众参与的原则，确保数据的开放和公平利用。
医学影像数据的大数据分析与应用
医学影像数据的大数据分析与应用一、引言随着医学影像技术的不断发展，医学影像数据也呈现出爆炸性的增长。
这些数据蕴含了丰富的医学信息，对于疾病的诊断、治疗和预防起到了重要作用。
然而，传统的手工分析方法已经无法满足当前的需求。
而大数据分析和人工智能技术的应用，为医学影像数据的处理和分析提供了新的方法和思路。
二、医学影像数据的特点医学影像数据是一种多维的、复杂的数据，包含了丰富的图像信息和临床数据。
医学影像数据的特点主要表现为以下几个方面：1. 数据量大：传统的医学影像设备每天都会产生大量的影像数据，每张影像数据往往由数以百万计的像素组成，需要处理和存储的数据量庞大。
2. 数据维度高：医学影像数据还包含了病人的基本信息、临床病历等多维度的数据，需要将这些数据进行整合和分析。
3. 数据复杂性：医学影像数据中融合了各种各样的影像类型，如CT、MRI、X光等，每种类型的图像都有其独特的特点和处理方法。
4. 数据隐私性：医学影像数据涉及到患者的隐私信息，需要采取安全的存储和处理措施。
三、大数据分析在医学影像领域的应用大数据分析在医学影像领域的应用主要有以下几个方面：1. 医学影像的自动标注和识别：利用深度学习等算法，对医学影像数据进行分析和处理，实现自动化的标注和识别。
通过训练神经网络模型，可以提高医生的诊断准确性和效率。
2. 疾病的早期诊断和预测：通过对大量的医学影像数据进行分析，可以挖掘出影像特征与疾病之间的关联，并在早期进行疾病的预测和诊断。
这不仅可以提高疾病的治疗效果，还可以减少医疗资源的浪费。
3. 个性化的医疗方案设计：通过对患者的医学影像数据进行分析，可以针对每个患者的特点，设计出个性化的医疗方案，提高治疗效果和患者满意度。
4. 医学影像数据的科学研究：通过对大量的医学影像数据进行分析，可以挖掘出新的影像特征和临床规律，对医学影像学的发展和疾病的研究有着重要的意义。
四、医学影像数据的处理和分析方法医学影像数据的处理和分析方法主要包括以下几个方面：1. 数据清洗和预处理：医学影像数据由于其复杂性和噪声等问题，需要进行数据清洗和预处理，包括去除噪声、校正图像亮度和对比度等。
大数据分析技术在医学影像处理中的应用研究
大数据分析技术在医学影像处理中的应用研究一、引言如今，在数据爆炸的时代，大数据已经成为一个热门话题。
随着各行各业的数字化和数据化进程不断加快，如何利用大数据技术来挖掘潜在的商业价值，成为了各大企业、组织和研究机构关注的焦点之一。
而医疗领域也不例外，在医疗影像处理方面，大数据分析技术的应用也呈现出越来越广泛的趋势。
本文将从医学影像处理的角度，探讨大数据分析技术在医学影像处理中的应用研究。
二、医学影像处理中的数据医学影像处理中的数据主要包括医学影像数据和临床数据两个部分。
医学影像数据包括传统的CT、MRI、X光等影像数据，以及新兴的三维打印、虚拟现实等技术所生成的影像数据。
临床数据则包括患者病历、诊断报告、医疗器械数据等。
这些数据都是医学影像处理中不可或缺的关键部分。
三、大数据分析技术在医学影像处理中的应用1.医学影像诊断针对医学影像诊断这一核心问题，大数据分析技术的应用已经逐渐得到了实现。
对于传统的医学影像，大数据技术能够通过计算机视觉等技术，对医学影像进行图像分析、特征提取和自动诊断，以提高医生的诊断准确率和工作效率。
此外，对于新兴的三维打印和虚拟现实技术生成的医学影像，也可以通过大数据分析技术，将这些影像数据进行快速处理和分析，从而提高医疗诊断的准确性和效率。
2.医学影像数据的共享和交流医学影像数据的共享是医学研究和诊断的重要途径。
在传统的共享方式中，数据的传输速度慢、共享资源有限等问题无法满足当今数据交流的需求。
而利用大数据技术来实现医学影像数据的共享，可以解决这些问题，从而迅速实现医学影像数据的共享和交流。
同时，通过大数据技术的应用，还可以对共享的影像数据进行即时处理分析，为疾病的诊断和治疗提供更加准确和及时的支持。
3.医疗影像管理传统的医疗影像管理往往需要大量的物理空间来存放纸质和影像数据，并且数据分散、难以管理。
而大数据技术的应用可以将这些数据集中在一个服务器中，通过大数据技术来实现数据的管理和交流，更加便捷高效。
大数据处理技术在医学影像处理中的应用
大数据处理技术在医学影像处理中的应用在当今这个信息时代，大数据处理技术成为了科技领域的一大热点。
而医学影像处理，作为医学科学的一个重要组成部分，也在这个技术的帮助下得到了显著的提升。
本文从三个方面来探讨大数据处理技术在医学影像处理中的应用：影像分析、数据挖掘、智能辅助诊断。
一、影像分析影像分析是医学影像处理中重要的一环。
传统的图像处理算法对于一些复杂的医学影像处理工作，如分割、配准、识别等无法很好地完成任务。
此时，大数据处理技术以其卓越的分析能力成为解决方案。
现今在大数据的帮助下，医学图像处理领域的研究人员已经提出了许多完整的自动化的真实场景应用。
如医学影像的分割问题，大数据处理技术可以通过深度学习等方法改进传统的分割算法。
神经网络的深度学习把特征提取和分类两个过程合二为一，即端到端的网络结构同时学习特征和分类器，可以通过残差网络、U-Net和SegNet等架构解决高分辨率医学影像分割问题。
并且研究表明，在使用大规模数据训练模型时，深度学习可以取得良好的性能，特别是针对小样本和不平衡数据集。
同时，在大数据处理技术的帮助下，医学图像处理领域也诞生了一些高端新技术。
如，三维重建技术和虚拟现实技术相结合，将医学影像转化为三维模型，从而使医生和患者能够直观的看到疾病发展、治疗效果，这对诊断和治疗起到了积极的促进作用。
二、数据挖掘除了影像分析，大数据处理技术在数据挖掘方面的应用也非常广泛。
在传统的数据挖掘分析中，数据通常是由一些简单、已知的模型来进行分析。
但当数据量非常大的时候，这些简单的模型可能就无法胜任。
此时需要借助大数据处理技术，通过海量数据的统计学分析和挖掘，从而能够提取出更为复杂的关系和规律。
例如，近些年来医学大数据的不断涌现，相应地出现了许多数据挖掘技术的应用，如基于遗传算法的医疗诊断决策模型、利用机器学习进行基因关联分析及建模、利用聚类分析进行基于数据挖掘的疾病分类等等。
对于传染病研究方面，利用大数据技术分析，通过监测全球的医疗数据发现“疫病爆发前的症状”，从而提早预防传染病的爆发。
医疗影像大数据处理与分析
医疗影像大数据处理与分析近几年来，人工智能、深度学习等技术的广泛应用使得医疗影像大数据处理与分析逐渐成为医疗领域的热点话题。
通过对大量患者的医疗影像数据进行分析和挖掘，医疗机构可以更好地了解病情、制定诊疗方案，同时为医生提供更准确的辅助诊断工具，帮助提高医疗质量和效率。
一、医疗影像大数据处理技术医疗影像数据处理是医疗大数据处理的一个重要分支。
医疗影像可以通过各种成像设备获取，例如X射线、CT、MRI等等。
这些成像设备可以为医生提供丰富的患者病情信息，但对于大规模的医疗影像数据的处理，单纯依赖医生的经验和判断已经不再适用。
现代医疗影像大数据处理主要基于计算机视觉、机器学习等多种技术手段。
首先，对于大规模的医疗影像数据，需要使用大数据处理技术进行存储、分析和展现。
例如，亚马逊的云端存储服务AWS、微软的Azure等云计算平台可以帮助医疗机构存储和处理海量的医疗影像数据，并且可以提供强大的分析工具和服务。
其次，对于医疗影像，需要使用计算机视觉技术进行图像处理、分割和分析。
计算机视觉技术可以帮助医生快速地对医疗影像进行识别和分析，从而为医生提供更直观的病情信息和判断依据。
例如，医疗影像分割技术可以帮助医生将医疗影像中的不同区域分离出来，帮助医生更好地了解病变的范围和程度。
此外，医疗影像分析技术还可以对医疗影像中的异常细胞、肿瘤等进行检测和诊断。
最后，对于医疗影像数据，需要使用机器学习技术来进行建模和预测。
通过对大量的医疗影像数据进行分析和建模，机器学习技术可以为医生提供更准确的辅助诊断工具，例如智能判读病变和肿瘤的风险等。
此外，机器学习技术还可以帮助医生对药物和治疗方案进行优化和个性化，提高医疗效果和效率。
二、医疗影像大数据分析应用场景医疗影像大数据分析可以应用于很多医疗场景，以下列举几例：1. 辅助诊断：医疗影像大数据分析可以为医生提供更准确和客观的辅助诊断工具，帮助诊断各种疾病，例如肿瘤、卒中等。
例如，通过机器学习技术对大量的医疗影像数据进行建模和预测，可以帮助医生快速地了解患者的病情，制定合适的诊疗方案，提高病患治疗的准确性。
大数据分析在医学影像诊断中的应用研究
大数据分析在医学影像诊断中的应用研究大数据在医学影像诊断中的应用研究概述随着科技的进步和信息时代的到来，大数据的应用越来越广泛。
在医学领域，大数据分析已经取得了令人瞩目的成果。
本文将重点讨论大数据分析在医学影像诊断中的应用研究。
引言医学影像诊断对于疾病的早期发现和治疗至关重要。
然而，由于人力资源有限和个体经验的局限性，传统的医学影像诊断往往存在诊断结果的不准确性和延误。
大数据分析的出现为解决这些问题提供了新的途径。
大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、多样化、高速产生的数据集合。
与传统的数据处理方法相比，大数据具有三个特点：数据量大、数据种类多样、数据处理速度快。
大数据分析在医学影像诊断中的应用1. 改善图像质量医学影像通常包括CT、MRI和X光等。
由于受到多种因素的干扰，如噪声、运动伪影等，这些影像往往存在一定程度的模糊。
通过大数据分析，可以对这些影像进行降噪和去伪影处理，从而提高图像的质量，有助于医生更准确地进行诊断。
2. 辅助诊断大数据分析可以提取影像中的特征信息，并进行自动化的辅助诊断。
通过对大量的影像数据进行学习和训练，算法可以建立起模式识别模型，并能够自动判断影像中是否存在病变。
这种辅助诊断系统可以大大提高诊断的准确性和效率。
3. 疾病预测通过对大量的患者影像数据进行分析，结合患者的临床信息，可以建立疾病预测模型。
这些模型可以根据个体的特征和历史数据，预测出患某种疾病的概率。
这对于早期发现潜在疾病的风险，并做出相应的干预和治疗非常重要。
4. 个性化治疗大数据分析可以帮助医生根据个体的遗传背景、生活习惯和环境等因素，进行个性化的治疗方案制定。
通过分析大量的患者数据，医生可以了解某种疾病在不同人群中的表现形式和治疗效果，从而选择最适合患者的治疗方法。
挑战与展望虽然大数据在医学影像诊断中的应用前景广阔，但是也面临一些挑战。
首先，医学影像数据的隐私和安全性问题需要得到妥善的保护。
其次，大数据的处理和分析需要大量的计算资源和专业知识。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据时代下医学影像档案的信息共享策略分析
摘要：医学影像档案是由X线、CT、磁共振、超声、核医学等诸多检查所形成
的影像资料。
随着先进医疗设备仪器的应用，辅助检查项目越来越多，医学影像
的数据量越来越大，人们迫切需要各种时效性强、具有高价值的影像档案实现信
息共享。
传统的影像存储和管理方法已远远不能满足需求，利用信息技术实现医
学影像档案的信息共享已成为卫生行业亟待解决的问题。
关键词：医学影像档案；信息共享
1开发医学影像档案信息共享系统
由于医学影像的数据量非常大，数据的采集、存储、传输和系统建设所需设备和所应用
的技术都与处理文字信息的系统有非常大的差别，因此建设医学影像系统需要专门立项。
医
学影像管理系统通常被称为图像存储与传输系统，主要包括数字化医学影像的采集、存储、
传输和重现。
将PACS系统与医疗上的医生站、护士站系统以及计算机管理系统、图书馆联网一体化等现代化信息技术联网，实现医院影像档案的资源共享。
利用现代信息技术，以科学的分类方法，组织规划医疗影像资料的检索界面，便于医生的查询使用，同时提供智能、准确和高效
的模糊检索功能，对医疗影像资料的患者姓名、诊断时间及主治医生等内容进行检索。
根据
诊断报告的类型，编制相应的报告模版文件，提供编写诊断报告的功能。
按使用人员（医生、护士和管理人员）的不同，具有严格的操作查询权限和管理功能，并具有可靠的数据库资料
备份和恢复功能。
2实现医学影像档案的信息共享的意义
利用信息技术，实现医学影像档案的信息共享，是医疗卫生系统档案管理的一种新模式，对患者和医疗单位具有十分重要的意义。
2.1节省空间，提高查阅效率
传统的影像存储需要很大空间，对场地、温度、湿度、设备及档案管理人员均有较高要求，在进行影像资料查阅时，也耗费较多的人力和时间。
此外，传统保管模式下的影像资料
具有独占性，一张胶片被借走后，其他人就无法再借阅此胶片。
实现影像信息共享后，则能
够从根本上解决独占问题，在系统中的影像资源能被多人同时访问，电子检索功能使档案管
理人员从繁重的查找工作中解放出来，大大提高了查阅效率，既节约患者的检查时间，又使
临床医生及时、准确做出对疾病的临床诊断。
2.2减少诊疗差错，有利于珍贵资料的保存
传统的CT、MRI、X线等医学影像均是以胶片形式保存，存在着占用空间大，胶片易损坏、丢失、变质，不便于保存、查找、使用，增加了科室成本和发生医疗纠纷的隐患。
实现
医学影像档案信息共享，所有影像均可传输到工作站，可刻录成光盘保存，大大减少了科室
成本，影像资料不易丢失，在线影像资料随时、随地可取，历史影像可检索、恢复，不仅减
少了诊疗差错，有利于保存珍贵的临床经验和病例资料，而且有利于教学、科研。
2.3有利于比较分析，避免重复检查
在诊断上，由于资源的合理整合，避免了不合理的重复检查和不必要的检查，在诊断过
程中可在同一时间内调阅不同时间的资料进行比较和分析，使诊断更加科学合理，工作效率
也有了明显提高。
2.4实现流程管理，提高医疗质量
所有临床医护人员在熟练掌握影像系统的具体操作之后，各种影像及报告均可通过院内
信息网络及时、迅速传输。
工作流程监控和管理从患者登记、检查、报告编辑、报告审核到
报告打印等均有时间记载，可反映影像链的每个环节所用的时间、参与的人员等。
报告及质
量审核管理诊断报告除上级医生对报告审核把关外，科主任可调阅已发出的报告，指出报告
和审核中出现的问题，使诊断质量得到持续性提高。
2.5具有统计功能，为科学决策提供依据
医学影像档案信息共享系统还提供完善的统计功能，详实的报表使医院管理者及时准确
地掌握各种设备的使用情况和工作质量，管理者还可据此了解不同时期、不同检查患者分布
情况，据此调配管理，科学决策。
3充分利用医学影像档案的信息共享系统功能
3.1利用医学影像档案的信息共享，加速医学影像诊断和治疗一体化进程
通过医学影像档案的信息共享，使诊断与治疗更加密切，在诊断过程中考虑治疗问题，
在治疗过程中考虑诊断问题，避免了盲目性；此外，由于信息共享，影像科与介入病房、门
诊之间的相互联系和沟通更加便捷，有利于全方位管理，有效地促进影像诊断与治疗一体化
的进程。
例如：治疗前图像的直接调阅和多种影像学图像的综合显示、比较、分析，避免术
前误诊、漏诊，也便于介入治疗操作，有利于病灶的准确定位；影像学图像直接传人手术室，手术医生在工作站上进行虚拟手术预演，设计手术入路和方案，更好地为外科医生服务；影
像学图像连接激光导航系统，直接指导外科医师术中操作等。
医学影像档案的信息共享从根
本上对学科进行了全方位的资源整合，使整个学科在统一的轨道上运作，有利于学科管理。
3.2通过医学影像档案的信息共享，实现与国际医院的接轨
为充分开发、利用这一庞大的影像档案资源，医疗单位应利用已建成的局域网，开发医
院影像资料信息化系统，不但实现医院内部影像资料各科室的共享，同时还应开发对外影像
信息的交流和远程会诊。
影像信息跨国传阅，实现了医院与国际级医院相互间临床信息的采集、分析和处理，提高对患者的诊治水平，提高对医疗资源的有效整合和利用，同时医护人
员自身的综合素质和能力也得到跨越式提高。
3.3使影像档案的信息共享成为临床医学教学特色
以青岛大学医学院附属医院为例，作为一所省属教学医院，采用医院计算机中心自行编
写的教材《青岛大学医学院附属医院计算机系统培训教材》对即将进入临床的医学生进行多
媒体教学，使学生对医院数字化医院管理的概念、数字化医院管理构架及实施以及各项数字
化管理系统的技术基础、工作原理、功能、操作步骤和方法等进行整体系统计算机理论知识
教育，使医学生从概念、理论上对医学计算机信息技术有了整体认识。
随后，授课教师利用
影像档案信息系统，快捷方便地随时大量调阅可任意选择的教学图像和临床典型病例，反复
阅读，多人同时阅读，同时阅读多种形式成像的医学图像等，使教学形式多样化。
任课教师
制作课件更加方便，内容更加丰富，课堂教学更加生动形象。
学生容易产生兴趣，便于理解
复杂的多种影像技术采集的图像。
学生课后便于复习和广泛阅读练习相似的疾病中的多种图像，教学效果事半功倍，解决了传统教学面临的弊端，丰富了教学内容，大大拓展了教学资
源并及时地被教师和学生共享。
3.4利用医学影像档案的信息共享为患者建立个人健康档案
个人健康档案是患者管理和保存自己健康信息的手段，近年来受到重视，它提供了健康
信息交换共享的理想方法，能为患者带来许多好处并直接受到患者自己的控制。
目前国内许
多电子健康档案工程比较关注患者的文本信息，内容包括门诊处方、医疗检验等信息，一般
以上传方式存储在数据中心，尽管医学影像是患者健康档案的重要部分，但目前几乎没有成
功实现医学影像档案信息共享的相关案例。
通过医学影像档案信息共享，可以建立患者个人
健康档案和保护密码，在不同的医院就医时，患者的诊治资料信息在这些医院就能够共享并
进行交换，避免了重复检查，减轻了患者的就医负担。
通过个人健康档案的积累，动态观察
健康的所有数据，动态比较所有的资料和数据，就可发现自己健康状况的变化，疾病发展趋向、治疗效果等情况。
参考文献：
[1]杨明，刘斌，杨小庆，等.PACS系统在医学影像学教学及实践教学体系改革中的作用[J].中
国高等医学教育，2007，（1）：41-42.
[2]刘向东，崔亮，罗建，等.西京医院医学影像档案化管理与通讯系统[J].医疗卫生装备，2001，22（5）：48-49.
[3]沈海霞.加强医院档案管理促进医院持续发展[J].中华现代医院管理杂志，2004，2（12）：70.。