出品人/医健未来领袖王欢
文/医健研究助理白弘宇
总策划/上海交通大学刘彦
“
我国是人口大国，更是医学数据大国，在海量医学数据中，医疗影像占据了80%-90%的份额，然而大量数据停留在纸质化的阶段，超过80%的数据为非结构化数据，不仅为数据的归纳调取带来了不便，更是基于这些数据的医学研究和创新的巨大壁垒。
为解决这一困境，建设放射影像数据库刻不容缓。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，医院间的数据共享渠道，还能将成熟的数据库应用于医学教育、科研，培养相关人才，迎来精准医疗的新一轮革新。
”
旧的尝试
两年前，人工智能产品拉开在医学影像领域中应用的序幕，个别产品获得了国家药监局发放的三类医疗器械注册证。但整体上，数字化、结构化的医疗影像大数据尚未形成体系，医学影像数据的缺失称为制约智慧医疗发展的一大瓶颈。致力于打破这一僵局，年国家卫生健康委能力建设和继续教育中心启动了放射影像数据库建设工作，力图打造国家级高标准医学影像数据库。
刘士远教授担任该项目的专家委员会主任委员，他率领的团队将第一个项目立足在肺部结节，因为其相对成熟。标准化的肺结节医学影像数据库一经构建，就能推动肺部结节筛查和良恶性的精准鉴别诊断。同时这一“先驱”也能够探索数据集的基本要素、构建过程、建设标准、标注和质量控制等环节，形成专家共识，作为后续各类数据库建设的有益参考。不负众望，年10月，刘士远教授团队成功构建了一个高质量的肺结节影像专病数据库，且其价值和建造流程也获得了医学界的一致认可。
这无疑是一个良好的开端。
新的尝试
01影像数据库体系化建设工作在政策指引下徐徐展开：
现如今，临床科研和应用开发的智慧化时代已全面到来，但国内海量的医学影像数据并未形成可归纳、可应用的大数据。标准化的医学影像数据仍旧是一种稀缺资源，影响着相关科研与产业的快速发展。如今，在国家政策的支持下，这一局面即将打破：年7月5日，国家卫生健康委能力建设和继续教育中心发布《关于放射影像数据库建设项目课题立项评审结果公示的通知》，正式拉开影像数据库体系化建设的序幕。
接下来，在国家卫生健康委能力建设和继续教育中心的主导和统筹下，数据采集、数据处理、质量控制、科学研究、产品研发、技术转化、医学数据标准培训等关键建设工作将有序展开。
文件内容显示，第一批放射影像数据库建设项总计13项，包括心脑血管影像数据库、慢性肝病及原发性肝癌影像数据库、缺血性心脏病核医学多模态影像数据库、胃肠道疾病影像数据库、急诊影像数据库、乳腺多中心多模态多任务数据库、慢性阻塞性肺疾病数据库等严重影响我国居民生命健康的重大疾病数据库，还有8项建设意向被列入储备库，包括四肢骨肿瘤多中心多模态临床影像数据库、基于全生命周期管理的儿童心血管影像数据库、脂肪肝标准影像数据库、肝癌CT影像人工智能数据库、膝关节骨性关节炎影像数据库、卵巢癌影像数据库、胰腺炎影像专病数据库、儿童骨龄标准数据库，有望在后续批次纳入建设之中。
这些筹备中和正在建设的影像数据库从常见病到专病、从重病到轻症阶段、从病理状态到生长发育监测，包含了多种多样的数据类型，涵盖了从健康到疾病发展过程的方方面面。
同时，这一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。
在此次数据库建设中，工科团队的融合作用也受到了一定重视。主办单位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，还涉及到了安全等保、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。
02医学影像数据库建设三步走
根据重大疾病医学影像数据库建设项目实施方案，项目将在五年内分为三个阶段开展，分别是签约日—年12月底，为标准建立期，—年，为数据平台建设期，-年，为开发应用期。
三个阶段都有不同的任务。第一阶段着重于规范化和标准的建立，包括基于部位或器官疾病的医学影像单病种或多病种图像采集规范与识别标准、图像分割与标注标准、相关数据库建设标准共识，以及建立技术队伍和搭建管理平台。第二阶段的任务主要有四个方面：建立符合中国人群特点和临床诊疗规范的多模态、大容量、高质量、丰富度好的医学影像数据库，建立多病种人工智能医学影像数据安全科研服务平台，培训体系建设，技术研发及推广。第三阶段的任务尚未给出，但在前两个阶段正常完成的基础上，开发应用将会水到渠成。
三步走策略在我国历史上并不陌生，也是符合中国国情的中国特色的发展和探索方式。
03与机遇并存的挑战
放射影像数据库的价值有目共睹，然而实际建设起来面临重重难关，这也是它呼吁多而成果有限的原因之一，这是一件复杂的、困难的事。
第一个难点是数据多样化，数据来源具有多样性和非同质化的问题，将这些纷繁的内容纳入统一的规范和标准是一大难关。同时，将包括CT、MRI、钼靶等多模态的影像、病史、检查报告等文档整合成便于归类存储和提取的数据也是收集数据过程中要着重考虑的问题。
第二个难点是数据标注的规范化，影像所呈现的信息主要是不同的征象，对其进行准确的标注是影像数据的重要内容和价值所在，因此规范化的标准十分重要，需要在定量识别、分割、分类的方法上形成共识，在共识的基础上进行培训，然后标注的环节还要经过三级质量控制、通过仲裁审核才能入库。
第三个难点是数据库的管理与更新，数据数量势必持续增加、数据库需要维持动态的活性和保障安全性，这对数据库的管理模式提出了较高的要求，需要持续投入与不断调整更新。
以展望推动当下
用梦想照亮现实
医学影像数据库的初心和使命可用八个字概括：取之于民，用之于民。想要真正实现让人民的数据为人民的健康服务，让数据发挥出应有的学术、科研和社会价值，就需要我们建设公共的平台、规范各个环节、在国家法规的要求下进行公正、专业、标准化的建设和运作，需要我们立足于当下数据库体系建设的方方面面、在每一个“可大可小”的细节“大而化之”，精益求精。
相信那一天或者那个时代到来之时，放射科的“智能化”、医疗流程的“智慧化”、疾病诊断的“精准化”等将掷地有声。
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjsbszl/3925.html
