כיצד למינוף איגרות עבור ניתוח נתונים ברמה האוכלוסייה ומחקר

ניתוח נתוני הדמיה ברמת האוכלוסייה הפך אבן הפינה של מחקר רפואי מודרני, המאפשר לרופאים ומדענים לחשוף דפוסים על פני קבוצות חולים גדולות, לאמת אלגוריתמים אבחון, ולכונן רפואה מותאמת אישית קדימה. בלב המאמץ הזה נמצא מערכת התמונה והתקשורת (PACS) - טכנולוגיה שהפכה את האופן שבו תמונות רפואיות מאוחסנות, משותפות, אך ורק לאחר ש-PACS אינה מספיקה; ארגונים חייבים לבחון את הגדלים של שיטות המחקריות הללו.

הבנה של PACS ב-IIIITION

כדי להעריך כיצד PACS יכול לתמוך במחקר בקנה מידה גדול, חיוני להבין תחילה את הארכיטקטורה הליבה ואת התפקיד במערכת הבריאות.PACS היא מערכת מקיפה המשלבת חומרה, תוכנה ורשת לרכוש, לאחסן, לנהל ולהציג תמונות רפואיות ממודולים מרובים - כגון tomography ממוחשבת ממוחשבת (CT), הדמיה מגנטית (MRI), אולטרסאונד, ורדיו דיגיטלי זה להחליף את אתרי וידאו מסורתיים עם תצוגות אור מרחוק, עם גישה מרחוק.

זרימת העבודה של PACS טיפוסית מתחילה במכשיר הרכישה (מודוליטי), שבו תמונות נלכדות ב-DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) פורמט.תמונות אלה מועברות ברשת מאובטחת לארכיון מרכזי ומסד נתונים, ולאחר מכן מופצות לקריאה של יצירות עבור פרשנות.בשנתיים האחרונות, PACS התפתחה מארכיון פשוט לפלטפורמה המשלבת עם בריאות אלקטרונית (EHR), מערכות מידע מתקדמות לשילוב נתונים דמוגרפיים, ואפקטים של בדיקות הדמיה, וכן הלאה, באמצעות שיטות מחקר חזותיים, יכולות בדיקות מעבדה, יכולות בדיקות מעבדה, יכולות לתארים, וכן הלאה, יכולות לתארים, יכולות לתארים, עבור שיטות מחקר קליניות, עבור שיטות מחקר חזותיות, עבור שיטות מחקר מתקדמות, עבור שיטות למידה.

האגודה הגאולוגית של צפון אמריקה (RSNAVER)FLT) 1 יש סטנדרטים כגון DICOM ו-HL7 כדי להבטיח יכולת בין-תחומית על פני ספקי PACS, אשר קריטי למחקרים רב-תחומיים.ללא סטנדרטים אלה, איסוף נתונים מבתי חולים שונים ידרוש עיבוד נרחב, הצגת עיכובים וטעויות פוטנציאליות.

היתרונות של השימוש PACS למחקר ברמה האוכלוסייה

בעוד PACS תוכנן בתחילה לטיפול קליני, תכונותיה באופן טבעי ללוות את עצמם למחקר אם רתמה כראוי.היתרונות הבאים ממחישים מדוע PACS הפכה למשאב חיוני לניתוח הדמיה ברמת האוכלוסייה.

גישה לנתונים מרכזיים ו-Salability

PACS המודרנית יכולה לאחסן מיליוני מחקרים מאלפי מטופלים לאורך שנים רבות.החוק המרכזי הזה מאפשר לחוקרים לשאילתת נתונים גדולים ביעילות, למשוך קבוצות בהתבסס על ממצאי הדמיה ספציפיים, פרמטרים רכישה או קריטריונים זמניים.לדוגמה, מחקר על גידול nodule ריאות יכול לחלץ כל בדיקות CT שבוצעו על חולים מעל 50 שנים של חלון ללא קיבולת של חמש שנים, כמו גם קובצי DVD של מערכת נתונים מבוססת ריצוף, כמו גם קובצי DVD של קובצי DVD, אשר דורשים שיפור נתונים שונים של נתונים של קובצי DVD, או קובצי DVD, אשר דורשים שיפור נתונים המבוססים על ידי קובצי DVD, אשר דורשים קובצי DVD, אשר דורשים שיפור נתונים המבוססים על ידי קובצי DVD, כולל קובצי DVD, אשר דורשים קובצי DVD, כולל קובצי DVD, אשר עשויים לחלץ באופן רטרואקטיביים, או קובצי DVD, כולל קובצי DVD, כולל קובצי DVD, אשר עשויים קובצי DVD, כולל קובצי DVD של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של מערכת נתונים של קובצי DVD של קובצי CT שבוצעו באופן רטרואקטיביים, אשר עשויים לחלץ באופן רטרואקטיביים, אשר עשויים לחלץ באופן רטרואקטיביים, אשר עשויים לחלץ באופן רטרואקטיביים

ניתוח נתונים משופר עם AI ו- Advanced Analytics

תמונות דיגיטליות ב- PACS הן בעלות יכולת מכונה, ומאפשרות לחוקרים ליישם אלגוריתמים של ראיית מחשב, צינורות רדיומיים, ומודלים למידה עמוקה ישירות לנתונים המאוחסנים. כי PACS שומרת על מד הנתונים המקוריים של DICOM, מידע חיוני כגון pixel ספאcing, עובי פרוסה והגדרות מודולליות נשמרות - ניתוח מוכח של כמה מחקרים השתמשו בנתונים PACS כדי לפתח אלגוריתמים עבור זיהוי של תאים סטראטמיים, כדי לחיזוי של תאים אלה, יכולת שבץ, דחיסה של דחיסה, וחיזוי של תכונות של דחיסה של דחיסה של דחיסה של דחיסה.

שיתוף פעולה משופר בין מוסדות

מערכות PACS שמתמכות ב-DICOMweb או XDS-I (Cross-Enterprise Document Sharing for Imaging) מאפשרות החלפת נתונים בטוחה בין בתי חולים, מרכזים רפואיים ומעבדות ליבה הדמיה.השילוב הזה מעודד יוזמות מחקר רב-מרכזיות, כגון FLT:0 Cancer Imaging Archives (TCIA)FLT:1, אשר מארחים סטיות-identified-identpresentמתאים לשימוש נדיר ב-SCC.

עתירת נתונים לטווח ארוך ללימודים ארוכים

ארכיון PACS מיועד לשימור ארוך טווח, לעתים קרובות לאורך עשרות שנים.פרספקטיבה ארוכת טווח זו היא בלתי נסבלת עבור חקר התקדמות המחלה, תגובה טיפול, ואת ההשפעות ארוכות הטווח של התערבויות.לדוגמה, החוקרים יכולים לעקוב אחר שינויים בדחיסות העצם מעל 20 שנים באמצעות סריקות DEXA , תיקון אותם עם תוצאות שנרשמו ב- EHR.

אסטרטגיות למינוף PACS ביעילות

מימוש היתרונות האלה דורש אסטרטגיה מכוונת.הגישות הבאות הוכחו יעילות בהפצה של PACS למחקר ברמת האוכלוסייה, איזון יכולת טכנית עם ממשל נתונים.

סטנדרט נתונים ובקרת איכות

אפילו בתוך פרוטוקולי רכישה יחיד, וריאציות בפרוטוקולים, מודלים של סורקים ומינהל ניגוד יכולים להציג הטיה בניתוחים מחקריים.כדי לצמצם את זה, החוקרים צריכים לאכוף את FLT:0data Standardization GroupFLT:1 בנקודה של רכישה שבה ניתן, וליישם בדיקות של ירידה בריכוזיות כגון: כלי בקרה אוטומטיים כגון FLT:2DICOM Structured ReportsLTF:3 ו-FRIRDNUMDNUMERO , כולל מהדורות של נתונים מדויקים, בנוסף ל-DNUMERDNUMEROCTIQICEROCTIEXOCTIEXOCT, כולל , כולל , כולל בדיקות בקרה לא מדויקים, כלומר, כלומר, כולל רזולוציה של נתונים מדויקים, כולל רזולוציה של נתונים מדויקים.

עבור מחקרים רב-אתריים, הקמת מודל נתונים משותף (CDM) הממפה כל מוסד PACS ל-schema משותף הוא חיוני.כמה גדול של קונסורטוריה הדמיה, כולל FLT:0healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS)cioFLT:1, פרסמה הדרכה על השימוש ב-DICOM ו- FHIR כדי להשיג יכולת בין-site-of-site.

מידע על זיהוי ופרטיות

מחקר אוכלוסייה כרוך לעתים קרובות באמצעות תמונות קליניות למטרות מעבר לכוונות הקליניות המקוריות, אשר מעלה חששות פרטיות משמעותיים.כל הנתונים של PACS המיועדים למחקר צריכים לעבור די-זיהוי קפדני כדי להסיר מידע על בריאות מוגן (PHI) לפני הניתוח.זה כולל לא רק שדות metadata (שם מטופל, זיהוי פרטיות, תאריך לידה) אלא גם שרפו-in-in-in-in-in טקסט על נתונים פיקסל (לדוגמה, סורקים אוטומטיים).

שילוב עם Analytics ו- Machine Learning Platforms

כדי להפוך את נתוני PACS לתובנות ניתנות לפעולה, זה חייב להיות נגיש לכלי ניתוח. ארגונים רבים בונים מחסן נתונים המוציא מטא-נתונים הדמיה וקישורים אותו עם נתוני EHR, יצירת מסד נתונים מחקר שאילתה.עבור פרויקטים למידה עמוקה, תמונות ניתן לייצא לפלטפורמות כמו NVIDIA קלרה, ממשק API של גוגל, או מסגרת קוד פתוח כגון MONAI.

יישום מדיניות פיתוח נתונים של Robust Data Governance and Workflow

PACS שמשרתה הן את המקרים הקליניים והן את השימוש במחקר צריכה ממשל ברור כדי למנוע סכסוכים. להקים לוח ביקורת שבקשות מחקר מותאמות, הבטחת שהם לא להפריע לפעילות הקלינית (למשל, ההידרדרות בביצועים בשעות השיא) הקצאת אחסון Define - למשל, יצירת חלוקה נפרדת לקריאה לקריאה בלבד או ארכיון וירטואלי - כך ששאילתות ניסיוניות אינן מעכבות את הדמיון לטיפול בחולים.

אתגרים ושיקולים

למרות הבטחתו, השימוש ב- PACS למחקרי אוכלוסייה מציג מספר מכשולים שיש להכיר ולפנותם.

פרטיות נתונים וביטוח

כאמור, די-זיהוי הכרחי אך לא תמיד מספיק.יש סיכון של זיהוי מחדש כאשר משלבים נתוני הדמיה עם נתונים אחרים (למשל, ממקורות ציבוריים) החוקרים חייבים להישאר נוכחיים עם תקנות מתפתחות: לדוגמה, חוק הפרטיות HIPAA, אשר מאפשר שימוש בנתונים חד-מאומתים ללא הסכמה, אך ההגדרה של "דה-זההזההידי" מחייבת יישום זהה של שיטות בטוחות או מעקב, בנוסף להגבלות נתונים על מנת להפעיל את כל הנתונים.

נפח אחסון וניהול אחסון

מחקר אחד של טראומה CT יכול לייצר מעל 2,000 תמונות, ובית חולים עסוק עשוי לצבור כמה טרה-ביאטים של נתוני הדמיה בשנה.עבור מחקר של אוכלוסייה הדורשים שמירה על שנים של תמונות ברזולוציה מלאה, עלויות אחסון יכולות להסלים במהירות. אחסון בענן מציעות קיבולת אך מציג שקיפות ועלויות תוקפנות של DG, בעוד אסטרטגיה מעשית היא לאחסן תת-מחקרית "רמת מחקר" של תמונות (למשל, 512x2) כאשר היא שמירה על אחסון בארכיון קליני חזק מאוד.

אפשרויות ל-Vondor Lock-In

מערכות PACS מ ספקים שונים עשויים לא לתקשר בצורה חלקה, ואפילו מערכות מאותו המוכר עשויות להיות quirks ספציפיים גרסה-במיוחד בעת בניית פלטפורמה מחקרית שנמשכת ממספר הרש"פ, לצפות להיתקל בהבדלים כיצד מחקרים מקובצים, כיצד סדרות נקראים, וכמה תגים פרטיים משמשים.לצמצם את זה, לאמץ סטנדרטים פתוחים כמו DICOMwebful APIs בכל פעם אפשרי.אם ספק אינו תומך באופן מלא בפרוטוקולים של מערכת הפעלה אישית (I) של מערכת הפעלה (I Connect-Res) של נתונים בתשלום.com) של מערכת הפעלה (I.com) היא תגבילהשירותי-Reducation) של מערכת ניהולית של מערכת אבטחה (I.com) של מערכת ניהולית אבטחה נוספת של מערכת ניהולית אבטחה (I.com) של מערכת ניהולית של מערכת ניהולית אבטחה לטווח קצר יותר של מערכת ניהול נתונים בתשלום של מערכת ניהולית של מערכת ניהולית אבטחה).

השקעות ומומחיות

הקמת צינור PACS ברמת מחקר דורשת לא רק חומרה והשקעה תוכנה, אלא גם צוות מיומן - מהנדסי נתונים, מדעני הדמיה ומומחים רגולטוריים. מוסדות קטנים עשויים להיות חסרים משאבים אלה, מה שמוביל ל- PACS. פתרון אפשרי הוא לשתף פעולה עם מרכז רפואי גדול יותר או להצטרף לרשת מחקר המספקת שירותי אחסון משותפים.

כיוונים עתידיים

ההתכנסות של PACS עם טכנולוגיות אחרות מבטיח להרחיב את תפקידה במחקר האוכלוסייה.אינטליגנציה מלאכותית תשתף לא רק ניתוח תמונות אלא גם את אספקת הנתונים - לדוגמה, אלגוריתמים שמסווגים באופן אוטומטי מחקרים על ידי חלק גוף, פתולוגיה או ציון איכות, מה שהופך את מבניין הקבוצה יעילה יותר. אופציונלית טכנולוגיות למידה מבוזרות מאפשר מודלים להיות מאומן על פני מספר נתונים של PACS מבלי מרכזי נתונים, טיפול בפרטיות ודאגות של ניהול ענן, כבר מאפשר שיתוף פעולה מתקדם.

היתוך נתונים רב-ממדי - קישור נתונים הדמיה של PACS עם genomics (imaging genomics), פתולוגיה ורשומות בריאות אלקטרוניות - יהיה יותר מפלט כמו סטנדרטים כמו FHIR עבור נתונים קליניים ו DICOM עבור הדמיה התכנסות. Initiatives כגון FLT:0IBM ווטסון בריאות ImagingFLT וקבוצות מחקר אקדמיות כבר פרוטוציה עבור מערכות אלה כדי לשפר את הערך של תרופות מרשם עבור תרופות המבוססות על ידי מרשם אפילו כדי לשפר את הנתונים.

לסיכום, PACS כבר לא רק מערכת אחסון ושיקום; זה מכר זהב למחקר הדמיה ברמה האוכלוסייה. על ידי הבנת הטכנולוגיה, יישום אסטרטגיות חזקות עבור סטנדרטיזציה נתונים וממשל, ולהישאר מתואם לנוף המתפתח, ארגונים יכולים לפתוח תובנות שמניעות גילוי מדעי ובסופו של דבר לשפר את הטיפול בחולי.ה דורש השקעה ושיתוף פעולה, אבל את התגמולים הפוטנציאליים - במונחים של ידע חדש, אבחון טוב יותר, טיפולים מותאמים אישית, הם טיפולים מותאמים אישית.