2022年度放射影像数据库立项课题名单

本次影像数据库体系化建设对于病种的划分颗粒度更细腻，从数据库建设立项，到后续影像数据收集、标准、质控等环节中所涉及的各类标准也进行了明确的计划和要求。

同时，在此次数据库建设中，项目组非常注重工科团队的融合作用。国家卫生健康委能力建设和继续教育中心组建了医工交叉团队，从基础到整个路径进行了筹备，包括多源异构数据纳入，多中心安全收集的技术保障，分布式架构的数据收集系统、通用和定制化标注平台的开发、专病数据库的技术路线，以及涉及到的安全等保、电子病历数据标准、openEHR标准体系等，让技术为数据库铺路。此外，国内原创AI算法也会适时融合到建设过程中，服务于数据整理、图像提取、病灶重建、科研方向快速验证等场景。因此，整个进程会加速数据库技术和AI技术在放射影像领域的应用与突破。

为了解数据库建设背景、建设难点、未来价值，动脉网对相关文件进行了详细研究，并采访到了“放射影像数据库”专家委员会主任委员刘士远教授，尝试对以上三个问题进行解答。

刘士远，主任医师，教授，博士研究生导师

上海长征医院放射诊断科主任

中华医学会放射学分会主任委员

中国医学影像AI产学研用创新合作平台（联盟）理事长

放射影像数据库专家委员会主任委员

放射影像数据库建设

背景及规划

时间回到两年前。人工智能产品在医学影像中的应用开始破局，个别产品获得国家药监局给予的三类医疗器械注册证。但从整体上看，数字化、结构化的医疗影像大数据未能形成体系；医学影像数据库依然是制约AI发展的重要因素之一；单任务AI产品的获批面对广泛的临床需求也显得不足。