Pacs, Genom ve Görüntüleme Data Correlation için Big Data Entegrasyonunu Nasıl Yeniden Yapabilir

Giriş: Modern Sağlıkta Görüntüleme ve Genomların Yakınlaştırılması

Modern sağlık alanı, genetik olarak, genetik olarak farklılaşmanın maliyeti, araştırma ve klinik bakım için rutin veri toplamasını sağlar.Bu nedenle, MRG, PET, ve dijital patoloji. Simultane, genomik sequencing maliyeti azaldı, rutin tüm-genme ve transkripto verileri araştırma ve klinik bakım için veri toplayıcılar.

PACS'nin Evrimi: Entegrasyon Platformuna Arşivden

Geleneksel PACS belirli bir değişkeni çözmek için tasarlanmıştır: Dijital depolama ile film değiştirmek ve radyologların iş istasyonlarında birden fazla teknikten görüntülenmelerini görüntülemek için izin vermek için tasarlanmıştır.Bu boşlukta, modern PACS, diğer sağlık bilgileri değişimi standartlarını içeren genişleyen geniş bir veri modeli benimsemeli ve diğer verilerle ilgili olarak veri toplama ve veri toplama sistemleri oluşturabilir.

Big Data Entegrasyon için Anahtar Teknik Yetenekler

Bu yetenekler, genomik-gösteren korelasyonun inşa edilebileceği temel oluşturur.Onlar olmadan, veri entegrasyonu çaba parçalanmış ve bölünmüş kalır.

Genomal-Imaging Correlation'daki Büyük Veri Meydanları

Görüntüleme verileri ile ilgili genomik verileri sadece teknik bir egzersiz değildir; dört klasik büyük veri zorluğunu aşmaktadır: hacim, hız, çeşitlilik ve ve ve ırkçılık.

Cilt

Tek bir kanser genomu çalışması, binlerce hastadan eski dizileri içerebilir, her biri uzun süreli görüntüleme çalışmaları ile çiftleşmiştir. ham terabaylar hızla ham dizi dosyalarında faktörleme yaparken petabaylar haline gelir, arsa (BAM/CRAM), ve elde edilen arama formatı (VCF) dosyaları.

Velocity

Klinik bir ortamda, zaman kritiktir. şüpheli bir lesion tanımlayan bir radyolog, hastanın genomik profillerini saniyeler içinde sorgulayabilmeli.Bu, PACS veri katmanına yakın zamanlı veri toplama ve indeksleme gerektirir.

Çeşitli çeşitlilik çeşitliliği çeşitlilik çeşitliliği çeşitliliği çeşitliliği

Görüntüleme verileri öncelikle yapılandırılmamış (pikreksiyon dizileri), genomik veriler, klinik veriler için referanslara, veriye ve ifadelere göre yapılandırılır. Ek olarak, EHR'lerden gelen klinik veriler, bu tür ayrımları entegre edebilecek başka bir standart ekler - resimlerin DNA'sı için HL7 FHIR'si ve alan bazlı formatlar için VCF veya GFF gibi farklı formatlar. Interoperability gibi farklı olarak FHIR Genomlar da bu biçimleri desteklemeli, ancak kabul edilemez kalır.

Veracity

Data kalitesi kalıcı bir endişedir. Görüntüleme eserleri, sequencing hataları ve bilinen satın alma protokolleri sapmaları için bir notasyon.Ps her iki görüntüleme ve genomik verilerin sürümleme işlemi, veri yönetimi kurallarının yetersiz kalmasına yardımcı olabilir.

PACS Faciliteates Genomal-Imaging Data Correlation

Bir PACS'nin korelasyona açık hale gelebileceği sorunlarla ilgili olarak, aşağıdaki yaklaşımlar hem mevcut en iyi uygulamaları hem de ileriye dönük tasarımları temsil eder.

Hasta-Centrik Persistan Identifiers aracılığıyla bağlantı kurmak

En temel adım, her görüntüleme çalışmasının ve her genomik veri kümesinin aynı hasta tanımlayıcılarına bağlı olmasını sağlamaktır. Bir araştırma ortamında, bu genellikle, tedavi edilen bir çalışma konusu ID'yi tüm yöntemlerin karşı karşıya kaldığı tespit edilen RESTful API'ler, bu tanımlayıcıyı ayırt edici bir DICOM özellikleri (örneğin, (0010,0020) hasta kimlikleri ve dış genomik veri tabanlarına bağlar oluşturan ayrı bir indeksle birlikte tutabilir.

Genomlama DICOM Yapılı Genomlar Genomlar için Raporlar

DICOM Yapılı Raporlar (SR) başlangıçta görüntüleme çalışmaları ile ilgili ölçümler ve gözlemleri iletmek için tasarlanmıştır.Örneğin, bir kanser patoloji raporu için bir DICOM SR şablonu, gen adı, tip, tümelic frekansı ve tümörlü yükleri ile ilgili olarak, PACS, bu SR'leri her iki görüntüleme ve genomik sonuçları için de içerecek şekilde genişletilebilir.

Gerçek Zamanlı Veri Değişimi için FHIR Entegrasyonu

FHIR standartı, FHIR uç noktalarının uygulanmasına ilişkin modern, web tabanlı bir yaklaşım sunar.FHIR endpoints, FHIR Görüntülemelerini kullanarak metadata'ya hizmet edebilir.The FHIR GörüntülemeStudy resources, while genomic data is representation using FHIR Genomics applications (e.g., a MolecularSequence resource describing a MolecularSequence resource des.This allows an analytics platform to take both display and genomic data using the same API pattern.TheTELStudy resources, while the PHFHIR Genomics practice guide[tr|eps p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p

Bulut tabanlı Data Lakes ve Analytics Boru hatları

Birçok sağlık kurumu, PACS'yi ölçeklenebilir bir nesne depolamasından yararlanabilir (örneğin Amazon S3, Google Cloud Storage) ve güçlü analitik hizmetleri kullanarak, veri kataloğu olarak hareket eder: görüntülerini depolar ve hızlı bir geri dönüş sağlarken, her veri tabanında paralel olarak depolamak için her veri tipinin hala ortak bir şekilde depolanmasına izin verir.

Klinik Bakım ve Araştırma için İlgili Verilerin Faydaları

PACS aracılığıyla genomik ve görüntüleme verilerinin entegrasyonu birden fazla alan arasında somut faydalar sağlar.

Kişiselleştirilmiş Tedavi Planlaması

Onkoloji en gelişmiş kullanım durumudur. Belirli genetik değişikliklerle ilgili yorumlar farklı terapilere cevap verir.In kortikosteroid görüntüleme biyomarkers like tümör büyüklüğü, doku veya perfüzyon özellikleri, genomik sürücülerle klinik olarak, klinikler hedefli tedavileri daha fazla güven ile seçebilirler. Örneğin, hem de gensel analiz üzerinde gösterilen bir EGFR mutasyonu olan bir hasta ve CT taraması osimertinib. PACS için bu entegre görüş, ayrı ayrı olarak test edilen tedavilerin bilişsel yükünü azaltır.

Geliştirilmiş Tanıklık

Bazı görüntüleme phenotypes, belirli bir genetik sendromlarla güçlü bir şekilde ilişkilendirilir. Bu tür otomatik bir korelasyon, bir genomik veritabanı ile daha önce bir poliposis veya nörobrofimatozis gibi koşulları daha erken teşhis edebilir.

Radyogeneomics Research

Büyük ölçekli araştırma çalışmaları, Kanser Genomu (TCGA) ve İngiltere Biyobank gibi, zaten belirli bir genomik verileri tahmin eden görüntüleme ve genomik verileri sağlamak için kendi arşivlerini verebilir ve sonra bu veritabanına karşı bulguları doğrular. Yerel korelasyona izin vererek, PACS, iç radyogenez araştırmasını kolaylaştırabilir.Örneğin, özel bir radyoloji departmanı, özel bir araştırmayı tahmin etmek için kullanılan zengin bir veri kümesini sunar.

Red dışıt Testini Yeniden Üretin

Görüntüleme ve genomik veriler entegre edildiğinde, klinikler zaten mevcut olan ek testleri sipariş etmekten kaçınabilirler. Bir hastanın genomik profili zaten depolanır ve PACS ile bağlantılıysa, oncolog aynı genetik bilgileri elde etmek için bir biyopsiye ihtiyaç duymaz.Bu tasarruflar zaman, maliyetleri azaltır ve hastayı gereksiz yere işlemlerden ayırır.

Sağlık Organizasyonları için Uygulamayı Değerlendirme

Büyük veri entegrasyonunu idare edebilecek bir PACS'yi kabul etmek, birkaç boyutta dikkatli bir planlama gerektirir.

Data Governance and Security

Genom verileri son derece hassas olarak kabul edilir, genellikle korumalı sağlık bilgileri (PHI) tarafından da onaylanmadan sonra bile, onay yönetimi kritiktir: hastalar araştırma için görüntüleme ve kullanılan genomik verilere göre tercih edilmelidir.PS satıcılar ve kontroller için sadece yetkili klinikler ve araştırmacılar sadece yetkili verileri görebilirler.

Standartlaştırma ve Interoperability

Ortak veri standartları olmadan, entegrasyon noktası-to-point ve brittle. Organizasyonlar, PACS'yi bu desteği tercih etmeli ve FHIR Genomu gibi gelişmekte olan standartlarda ortaya çıkmalı. Ayrıca IHE (Integrating the Health Enterprise) teknik özellikler sağlayan profillere katılmalı.

İş Akışı Bütünleşme

Klinik uygulamada faydalı olmak için, radyologun ve onkologun iş akışlarında gömülü olmalıdır. PACS viewer, belirli bir uygulama başlatmadan ilgili olarak ilgili olarak ilgili bir genomik bulguların bir özetini göstermelidir. Bazı satıcılar PACS'de bir yan panel olarak görünen bir bağlantı ile mükemmel bir şekilde.

Maliyet ve Kaynak Planlaması

Buluttaki hayvanatbaytları ve genomik verileri önemli maliyetlere sahip olmalıdır. Organizasyonlar, bu geçişleri içeren toplam mülk maliyetinin (TCO) modellerini değerlendirmeli. Ared depolama stratejisi yardımcı olabilir: aktif olarak erişilebilir görüntüler ve genom dosyaları için sıcak depolama, tarihsel veriler için soğuk depolama ve yeniden kullanım için arşivlemeler için arşivler.

Gelecek Yol: AI, Multi-Omics ve Real-Time Correlation

Görüntüleme ve genomiklerin entegrasyonu sadece başlangıçtır. Bir sonraki dalga, ek omik katmanları kullanarak -proteomics, metabolomics, mikrobiyomikler - görüntüleme verileri ile ilgili olarak, PACS, bu yeni veri türlerini işlemek için ihtiyaç duyacaktır, belki de genotyopyasal bir hesaplamaya giriş yapmak için kullanılır; ikincisi, yapay zeka, genetik bir rol oynayabilir: önce, derin öğrenme modelleri otomatik olarak ekstra görüntüleme özellikleri (örneğin, optik bir test etmek için kullanılabilir.

Gerçek zamanlı korelasyon da ufukta. As sequencing teknolojileri daha hızlı hale gelir, nokta bakım genomik verileri doğrudan bir hasta karşılaşması sırasında PACS'ye aktarılabilir.Bu gerçekten kişiselleştirilmiş görüntüleme protokolleri sağlar: bir hasta otomatik olarak daha sık veya daha yüksek çözünürlüklü bir şekilde planlanabilir, PACS karar destek kurallarını yönetmek için planlanabilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

PACS artık pasif depolama sistemleri değildir; FHIR ve DICOM SR gibi sorunlarla ilgili olarak, PACS, görüntüleme ve genomik arasındaki boşlukları köprüleyebilen akıllı veri platformlarına evrimleşmiştir.S, ölçeklenebilir depolama, esnek metadata modelleri ve daha yüksek çözünürlükte testler benimsemekte ve testlerde - verilerinin tam olarak çözülmesi için gerekli olan potansiyel bilgileri kullanarak - genişleyen potansiyel verilerin tam olarak çözülmesini sağlar.