XX市XX医院影像介入质控平台系统建设方案.docx

XX市XX医院影像介入质控平台系统建设方案第1章项目概述Ij.建设背景介入诊疗学是近年迅速发展起来的一门融合了影像诊断和临床治疗于一体的学科，它是在数字减影血管造影机（DSA）、CT、超声和磁共振等影像设备的引导和监视下，利用穿刺针、导管及其它介入器材，通过人体自然孔道（如血管等）或微小的创口将特定的器械导入人体病变部位进行微创诊断治疗的一系列技术的总称。经过30多年的发展，介入科目前已经成为与传统的内科、外科并列的临床三大支柱性学科。2016年初，XX省规模最大的介入诊疗中心XX市介入诊疗中心落户XX市XX医院，中心配备床位300张，涵盖肿瘤介入、心脏介入、外周血管介入、脑血管神经介入四大介入医学临床诊疗模块，实现了介入医学相关学科资源的高效整合。此次为医院建设放射介入质控系统，是以放射介入医学影像领域数字化、智能化、信息化的趋势为要求，以数字成像技术、计算机技术、网络技术和人工智能技术及医院原有系统建设为基础，满足医院的放射介入医学影像术前、术中、术后全流程质控管理为目的的综合系统，是现代信息技术在医院影像和相关诊疗信息管理的具体应用，是整个医院数字化、信息化、智能化的重要环节。12建设目标近年来，技术创新与设备升级带来医疗数据的超高增速的同时，人工智能也正以燎原之势改变医学研究方式，机器学习、深度学习和新兴交叉学科影像组学（radiomics）在医学影像领域的全面应用是大势所趋。随着人工智能技术的发展，医疗诊断逐渐从半定量过渡到定量精准诊断。在此数字化过程中产生了大量的、需要重新审视的临床医学问题，尤其是自2012年起影像组学概念的提出，将影像诊断技术从定性分析提升为定量分析，成为精准医疗的重要组成部分。但是，作为影像组学分析中关键的机器学习、统计分析方法，特别是近年来快速发展的深度学习技术,对于医生科研工作者来讲具有很高的学习和时间成本。为了解决这些问题，需要将相关工具进行整合、降低使用门槛，针对医生对一体化自主专业影像科研平台的迫切需求，数据治理建模一体化平台应运而生，实现了集数据标注与管理、模型训练、科研项目管理的一体化科研解决方案，具备模型构建拖拽化、参数学习自动化、实验分析智能化和科研专家点对点支持四大核心优势。历经2年的迭代发展，数据治理建模一体化平台已实现了PACS阅片及标注系统、数据及项目管理系统和人工智能建模实验室等前沿科研模块，可以帮助医生用户零距离开展Al医疗科研，已经发展成为客户手中得力的科研助手。基于数据治理建模一体化平台建设面向科研的医疗大数据平台，方便临床专家开展医疗Al领域的科研课题以及为产业发展提供数据服务。建立标准化科研数据库,在科研过程中提高临床水平，提升医院学科建设能力，培养优秀临床科研人才，践行产学研医四位一体发展规划。XX市XX医院放射介入质控系统采购项目包括放射介入质控系统和数据治理建模一体化平台两部分内容。(1)放射介入质控系统为放射介入提供术前、术中、术后的质控管理工具，满足医院发展及学科亚学科建设要求，用人工智能技术带动提升影像业务水平。系统支持B/S架构，可支持通过多种主流浏览器进行访问。(2)数据治理建模一体化平台专为医院的人工智能科研需求设计，集成数据治理和建模功能，提供一个统一的环境来管理和分析医疗数据。研究人员可以方便地访问和处理大量复杂的医疗数据，进行高效的数据清洗、标注和建模，从而加速科研进程，提升科研成果的质量和准确性。1.3.建设内容L3.L放射介入质控系统(1)影像报告智能质控系统支持自动遍历特定时段内所有影像报告，及一定周期内所对应的病理结果及出院诊断，对影像诊断、病理诊断与出院诊断进行自动对比。在影像医师的业务流中,形成“诊断-质控反馈-业务提升-更优诊断”的闭环迭代过程。(2)影像报告状态监控系统对影像报告的时效进行质控：追踪报告所处状态(已登记、已创建、书写中、已提交、审核中、已审核)，并对超越特定环节所规定时限的报告向特定管理者及报告负责人发出警报，直至报告完成处理流程。(3)介入质控系统以放射介入质控标准指南为依据，整合放射介入手术术前、术中、术后的相关质控数据；完善相关流程中的质控数据零散、管理困难问题。13.2.据治理建模一体化平台数据治理建模一体化平台部署在高性能服务器上的SaaS系统，包含了基础的PACS阅片系统以及标注系统、数据管理系统、项目管理系统和建模实验室四大模块。(1)标注系统支持影像组学中常用的标注方式，如方框标注、2D&3D勾画、拓扑勾画等，同时系统集成了人工智能辅助标注功能，大幅降低医生标注的工作量，如可实现跨层标注和阈值分割等半自动分割技术、训练深度学习模型全自动标注等技术。(2)数据管理系统依据科研项目工作流程，可实现项目全周期管理和Al模型开发，同时支持对项目属性、模型等的管理，可按需进行项目的迁移复制和重新编辑。(3)项目管理系统支持对临床信息及USCTMRDR等常见DlCoM影像和JPGPNG等常见临床数据的上传和管理，尤其提供了标签治理、特征存储和管理以及临床标签的录入功能。平台针对数据管理设置了三级标签配置，具备高可扩展性，满足科研课题灵活多变的特点。(4)建模实验室系统作为数据治理建模一体化平台的科研支持核心功能，为了避免学习编程等时间成本和人力成本高昂的工作，采用拖拽式建模、思维导图式布局，设计了拖拽式、零编程、一体化的影像组学和深度学习建模实验室。第2章系统功能需求2.1,放射介入质控系统影像质控平台为放射科室提供影像质控管理工具，满足医院发展及学科亚学科建设要求，用人工智能技术带动提升影像业务水平。系统支持B/S架构，可支持通过PC端上包括但不限于Safari、Chrome火狐等多种主流浏览器进行访问。平台包含:影像报告智能质控系统、影像报告状态监控系统。通过自动推送病理及诊断数据，有效提升医生主动质控的效率。通过自动记录报告书写环节的质量状态并统计分析质量数据，总结出对提高科室工作质量有价值的规律，使整个科室报告书写工作过程规范化。通过高效统计、分析一定时间段内报告的质量评价结果；针对对应扣分因素，协助科室制定报告质量持续改进的方案，并监督实施进行整改，有效提升报告评价优良率。通过为科室内每位医生、科室质量管理负责人提供更便捷的质量安全管理资料收集工具，大大提升各项安全汇报、总结材料的书写效率。2.LL影像报告智能质控模块报告智能质控支持自动历遍特定时段内所有影像报告，及一定周期内所对应的病理结果及出院诊断，对影像诊断、病理诊断与出院诊断进行自动对比。支持在影像医师的业务流中，形成“诊断-质控反馈-业务提升-更优诊断”的闭环迭代过程。2JJ.2.医生个人报告质量智能分析支持查询当前个人账号下，所写及所审核的所有影像检查报告条目，同时支持查询筛选条件功能。支持查询患者报告相关数据列表显示，要求包括但不限于报告状态、检查类型、检查日期、检查项目、影像检查号、影像描述、影像诊断、病理诊断、出院诊断。支持对所检索出的报告条目的影像诊断与病理诊断（或出院诊断）是否相符合进行手工选择并记录。支持对当前账号个人所写、所审核报告进行检索（检索条件要求包括但不限于:报告时间、检查类型、检查条目、住院号、影像编号、患者姓名）。2JJ.3.科室整体报告质量智能分析支持科室管理人员检索全科符合筛选条件的所有影像报告条目。支持对所检索出的报告条目的影像诊断与病理诊断（或出院诊断）是否相符合进行手工选择并记录。支持对全科所有报告进行检索（检索条件要求包含但不限于：报告时间、检查类型、检查条目、住院号、影像编号、患者姓名）。21.2.影像报告状态监控模块2121.报告状态监控支持对影像报告的时效进行质控，追踪报告所处状态（已登记、已创建、书写中、已提交、审核中、已审核）。支持对超越特定环节所规定时限的报告向特定管理者及报告负责人发出警报，直至报告完成处理流程。2J22.写报告情况监控支持对影像科室报告实时处理状态进行全程监控。支持分类查看超时书写报告和被拒绝报告情况。报告状态信息要求包括但不限于检查号、检查类型、患者来源、检查部位、检查日期、报告超时状况、写报告医生。质控统计数据要求包括但不限于完成工作量、未书写报告数量、未审核报告数量、报告平均书写时间统计、书写报告平均耗时。2123审报告情况监控支持分类查看超时审核报告情况。审报告质控信息要求包括但不限于检查号、检查类型、患者来源、检查部位、检查日期、应报告时间、审核医生。21.3.放射介入质控模块21.3.1.介入质控支持以放射介入质控标准指南为依据，整合放射介入手术术前、术中、术后的相关质控数据。支持完善相关流程中的质控数据零散，管理困难问题。2132放射介入总览支持放射介入手术量的统计（统计条件要求包含但不限于按年、月、年龄、性别）。支持记录与统计放射介入手术成功患者数据。支持记录经评估排除介入手术患者数据。支持放射介入手术成功率计算与统计。2133术前评估医生可以查看患者列表，查看患者基本信息（包含但不限于姓名、年龄、性别、床位、手术名称和手术医生）。支持通过对接医院包含但不限于集成平台、HIS>EMR.LlS异构信息系统，实现临床数据采集，调阅患者包含但不限于电子病历、医嘱、检验相关结果。支持对接包含但不限于放射PACS/RIS、超声PACS、内镜PACS、病理PACS异构影像系统，采集检查报告、DlCoM医学影像等数据。支持评估表单模板管理（新建、删除、修改等）。支持推送术前须知、注意事项等。2J34术前会诊支持提交术前会诊申请及取消功能。支持根据会诊申请信息，预约被邀请人，确定会诊时间，并将会诊申请资料授权被邀请人浏览。支持将确认后的会诊安排通过短信通知患者和介入手术相关科室专家。支持在术前会诊前、术前会诊中通过移动终端调阅患者电子病历、医嘱、检验、影像报告、DSA介入检查DlCc)M动态影像信息；并支持对患者医学影像图像进行包含但不限于播放、放大/缩小、调窗、测量、标注处理。支持会诊专家通过移动终端远程参加会诊。支持鸿蒙、IOS>Android跨平台会诊影像处理同屏交互。支持参与会诊多方同步调阅电子病历、影像检查、检验结果、医嘱等资料；支持参与会诊多方影像处理交互操作和标注功能同屏显示。支持参与会诊多方语音、视频交互。支持多通道视音频信号同屏显示。2135.术前讨论支持鸿蒙、IoS、Android系统移动端在线病历讨论，支持创建手术讨论群，讨论方式包含但不限于群文字、语音、音视频。支持在群内授权限时分享患者病历资料。2.136.介入术中记录支持手术者通过院内设备或移动终端查看记录详情。术中记录包含但不限于手术方式、术者、会诊患者和病历概要，开始与结束时间等。2.2.数据治理建模一体化平台数据治理建模一体化平台是一个基于B/S架构的创新解决方案，专为医院的人工智能科研需求设计。包含了基础的PACS阅片系统以及标注系统、数据管理系统、项目管理系统和建模实验室四大模块。通过这一平台，研究人员可以方便地访问和处理大量复杂的医疗数据，进行高效的数据清洗、标注和建模，从而加速科研进程，提升科研成果的质量和准确性。平台的设计强调安全性和易用性，确保数据的隐私和安全，同时提高了科研效率。建设效果：放射科/介入科可以把积累的海量影像检查数据导入数据治理平台、按照各自需要的科研项目研究方向，对影像检查进行分类保存、加标签标注、快速检索；把传统影像数据转化为可搜索、可标注、可用于深度学习的影像大数据。有效提升放射科、介入科医生的科研项目工作效率，提升科室整体竞争力。2.2.L系统管理22L1.用户分级可设置运维账户、管理员账户和普通账户。2212角色管理可设置实验员、标注师、建模师。2213组管理可设置研究小组。2214数据隔离/共享支持不同账户间数据隔离。支持组内可以共享数据。支持用户可以主动分享数据集给其他用户。22.2.数据采集和数据管理222J.手动标注工具可运行MaSk边界勾画模式（边界修改、删除）。可运行画笔涂抹模式（涂抹、勾画、擦出、交集运算）。2222智能标注半自动标注支持跨序列Rol复制：对MRl等多序列影像，仅需标注其中一个序列，然后直接复制Rol至其他序列。支持跨层标注自动补全，可以每隔几层勾画一次）。体素模式下支持Rol内按照阈值半自动分割影像。支持体素模式下支持多层同步标注。支持区域增长算法标注2D/3D影像。支持分割掩膜三维立体结构显示。2223.智能标注全自动标注支持CT头胸腹连扫器官和病灶60余个目标。支持MRI乳腺得腺体全自动提取。2224.临床指标录入支持布尔型、数值型和类别型录入指标。支持按照表格批量导入患者级临床指标。2225数据集操作支持影像分组：导入时选择分组和更改分组。支持数据包含但不限于按分组、时间、设备标签进行检索。支持多模态合并（如CT&MRI合并）。2226.数据导入支持dicom、png、jpg、bmp格式影像。支持包含但不限于AVLMP4视频数据导入。支持网页上传。支持客户端断点续传。支持压缩包上传。支持靶区批量上传。支持靶区和影像同步上传。支持按照患者信息批量拉取已上传病例。2.2.2.7.数据导出支持标注数据按照JSOn、Nii、Nrrd导出。支持临床数据按照CSV格式导出。支持按条件检索后导出。支持脱敏导出。2228.数据集定义支持模态标签。支持自定义三级标签（患者级标签、影像级标签、病灶级标签）。支持默认标签配置导入。2229.特征提取支持环境特征提取，环境范围可自定义。支持Rol膨胀腐蚀算法。支持特征提取前调窗。支持PET影像四种标准摄取值（LBM,BSA,BMLTBW）预处理方法。支持特征提取满足影像学标志物标准倡议IBSL222J0.数据标注记录可记录每个用户最后一次标注时间实现审核模式。222JL图像配准支持图像配准，并生成配准序列。222J2.数据分组可对数据进行分配分组标签（比如，A,B,C组），不同数据分组可以有重复病例。222J3.数据和标注分离支持数据和标注信息隔离，可以实现一个病例对应多套标签。222J4.兼容第三方标注可以批量或者单独将ITK-SnaP的标签nii文件导入标注系统。支持Labellmage文件标注格式XML文件上传。222J5.数据检索可以按照数据分组、患者姓名、患者编号、设备、检查日期、模态分组、影像状态排序。222J6.数据收藏可实现关键病例收藏。22.3.无代码机器学习建模系统223J.建模方式支持拖拽式建模。2232数据集载入和划分支持数据集自定义选择。支持通过CSV表格上传特征文件。支持按照标签值检索要导入得样本。支持训练集和测试集自定义划分。支持自定义随机数种子。2233多组学可设置关键字合并多组学数据和临床信息。223.4.批次效应去除可合并不同批次和来源样本，通过Combat去除批次效应。2235特征预处理支持运行包含但不限于最小最大归一化算法和最大绝对值归一化算法进行特征预处理。2236.输入输出定义支持根据特征关键字手动检索组学特征。支持临床特征自定义输入。支持自定义模型输出值。2237.特征筛选支持运行包含但不限于方差分析算法、互信息算法、最小冗余最大相关算法和FCBF算法进行特征过滤。支持运行包含但不限于向量机算法、逻辑回归算法、极端随机树算法、梯度树提升算法和随机森林算法进行迭代式特征筛选。支持运行包含但不限于向量机模型、决策树模型、梯度树提升模型、随机森林模型、极端随机树模型和逻辑回归模型进行特征筛选。支持方差阈值算法筛选。支持特征筛选串联。223.8.经典机器学习模型支持运行包含但不限于SVM模型、逻辑回归模型、随机森林模型、XGBOOSt模型、决策树模型、逻辑回归列线图模型、k近邻模型、梯度提升树模型进行数据分析学习。2239生存分析套件支持运行包含但不限于KaPlanMeier模型和NelSonAaIen模型非参数模型进行数据分析。支持运行包含但不限于CoX比例风险回归模型和随机生存森林模型有参数模型进行数据分析。223J0.无监督学习套件支持运行包含但不限于HDBSCAN算法和KMEANS算法学习套件。223.11.模型训练支持网格搜索参数空间。支持手动调参。223J2.模型验证支持运行包含但不限于k折交叉验证模型和外部数据直接验证模型验证。223J3.模型评价支持运行RoC曲线模型评价数据。支持运行线性模型输出放射分数。支持运行AUC值算法及其95置信区间算法评价数据。支持运行包含但不限于youden算法、CoSt算法、r+算法、Ir-算法、dor算法、chi2算法和acc算法进行选择最优阈值。支持运行包含但不限于敏感度算法、特异度算法、PPV算法、npv算法和95置信区间进行模型评价。支持特征重要行排序显示。支持运行混淆矩阵工具进行模型评价。支持模型评价结果原始数据导出。支持模型差异显著性分析（如DeIong测试）。22.4.无代码深度学习建模系统2241神经网络分类模型支持运行包含但不限于二维/三维分类模型：VGG模型、DenSnet模型、resnet模型和inception模型进行建模。2242神经网络分割模型支持运行包含但不限于3D2Dunet模型、AttentiOnNet模型、SegReSnet模型和deeplabV3模型进行分割建模。2243神经网络检测模型支持运行包含但不限于FaSter-RCNN模型、Retina-Net模型和mask-RCNN模型建模。2244图像输入支持全图分类和Rol子图分类输入图像。22.4.5.数据预处理支持包含但不限于图像翻转、转置、随机剪裁、增强、旋转、高斯模糊、高斯噪声和弹性变换多种数据扩充方法。支持运行resize算法调整图像大小。2246.模型迁移支持导入和导出权重文件。2247超参数调优支持自动超参数调优和手动超参数调优。2248,训练监控支持运用包含但不限于准确率、1。SS值和AUC指标监控模型训练。22.4.9.模型部署支持实验室训练的深度学习模型部署至标注，可自定义模型快速辅助标注。2.2.5 .编程环境集成2.2.5.1. JupyterHub支持PythOn（PytOrCh,numpy等库）。支持R语言。管理员可开通JUPyterHUb权限。支持多用户登录，DoCker实现资源隔离管理，动态分配计算资源。2.2.6 .统计模块226J.一键统计支持连续变量和非连续变量得一键智能统计，绘制包含但不限于表格、箱线图和分布图统计图表；计算包含但不限于齐性检验、分布偏度和T检验统计值。22.7.大模型模块227J.自动化报告提取支持利用大模型提取非结构化报告中的关键信息，信息内容可自定义配置。2.2.8 .系统集成2281PACS接口可定制化开发对接PACS的接口，实现包含但不限于查询、拉取操作。2282HIS接口可定制化开发对接HIS接口，实现报告数据的查询和拉取。