国家级医学影像数据库体系化建设开启，智慧影像即将破局？
来源: | 作者:转载 | 发布时间: 2022-08-02 | 1364 次浏览 | 分享到:


建设放射影像数据库

面临的挑战


放射影像数据库价值所在，正是因为它能解决我国影像数据现阶段面临的难点。

“中国是医学数据大国，医疗影像占据了医学数据80%～90%的比例，且仍以30%的增速持续增长。”刘士远教授告诉动脉网，“不过，医疗数据量的大不代表我国已拥有了成体系的医疗大数据。在这之中，有超过80%的数据为非结构化数据，没有办法进行价值挖掘。”

建设放射影像数据库是一种重要解决方式。通过建立规模化、标准化、结构化的放射影像数据库，不仅可以树立标准，打破医院与医院之间的壁垒，还能将成熟的数据库应用于医学教育、科研；推动相关人才培养，促进精准诊疗的革新。

然而，厘清放射影像数据库的价值简单，实际建起来却非常困难。

“建标准化数据库的呼吁较多，成果有限，说明这是一件非常复杂、非常困难的事。”

数据多样化是第一个难点。据刘士远教授介绍，要建立标准化的影像数据库，会遇到数据来源的多样性以及非同质化的问题，如何将这些“不同”纳入统一的规范或者标准，是难题之一。此外，多模态的数据，比如CT、钼靶、核磁等影像，临床病史、实验室检查等重要文档，如何整合成为便于归类、提取、协同使用的数据系统，也是数据收集需要考虑的重要问题。

其次是规范化的数据标注。“对于影像中的不同征象，我们必须在定量识别的方法、分割的方法、分类的方法上形成共识，在共识基础上进行培训，然后进行标注。标注环节则需要满足数据溯源的条件，且要能通过三级质量控制，通过仲裁审核才能入库。保证标准过程的准确性。”

最后是数据库的管理与更新。“数据库必须维持动态，不断增加数据数量，不断更新它的数据组成，并在整个过程保证数据的安全，同样需要我们持续投入精力。”中心化和去中心化的设计、相关伦理推进也是数据库建设的重要探索方向。

由于构建过程的复杂性，进行有效的顶层设计显得尤为重要。建库之初，相关负责人必须明确建库的目的（服务于怎样的病种）、建库的用途（用于研发、教育还是科研）、如何质控（怎样进行数据质控与过程质控），确定数据标准、标注方式等，逐步对整个团队的分工和协同做出规划。完成了这些之后，相关负责人才能开始执行。

除了建库本身的高技术门槛，整个流程需要相关人员在长周期内提供大量的人力、财力、精力支持，大部分项目无法捱过回报小且慢的建库初期。因此，国家对于放射影像数据库建设的支持与引导必不可少，企业、医生、学者也需同心协力共同参与。

刘士远教授认为：“只有通过政、企、研三方的通力合作，避免散、乱、差和重复建设，才能最快、最有效地将放射影像数据库建设起来。”