从2003年的SARS到如今全球正在经历的COVID-19,每一次重大公共卫生事件的发生,都会对医疗信息化的发展带来一个新的刺激。尤其像我国这样的人口大国,医院需要面对的诊疗压力、经营压力都在逐年增加,必须依靠先进的数字化手段找出有助于临床分析、诊疗辅助的有用信息,以满足临床、管理、科研流程业务和对数据的分析利用需求,增强医院整体竞争优势,促进医、教、研各方面的快速发展。
说来也是尴尬,去年做了一年地产的交付,刚开始觉得有点感觉了,今年就变成搞医疗。新的行业,又是新一轮行业门槛,HIS,RIS,PACS,DICOM、OLAP。。。想着要沉淀一些东西,写了一稿发现都是些业务敏感数据,也不适合作为文章发出来。
python 实现pacs功能 推送下拉影像 dcmtk关联pacs技术笔记: 简介 1、dcmtk关联pacs的参数介绍 2、dcmtk命令介绍 3、演示工具的功能 4、说明使用的技术 5、遇到的问题 6、工具目前存在的缺点 dcmtk关联pacs的参数介绍:远程pacs说明参数如何添加 需关联的PACS系统信息参数 [被呼叫主机ip] 192.168.10.19 [被呼叫主机pacs系统AE] ebm-pacs [被呼叫主机pacs系统port] 105 [pacs系统电脑账号] dn [pacs系统
云计算一直被视为是企业数字化转型的底座,很多企业都在通过加速数字化转型应对市场环境的动荡变化,一手抓降本增效,另一手也还在继续谋求突破式创新。
作为关乎国计民生的重要领域,医院是现代医疗体系的主角。伴随互联网、AI、大数据等新兴技术的赋能催化,以及政策层面利好的持续释放,医院的数字化、智能化进程驶入快车道。
理论上有信息以及公开信息和存储、传输、处理这些信息的系统都要做分等级安全保护。没有系统理论上不需要做等级保护。
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DICOM是一种医疗保健标准,负责管理医学成像的几乎所有方面,例如图像传输,图像解释,打印管理,程序管理和离线存储,并且几乎用于与医疗保健相关的所有成像“模态”,例如磁共振,核医学,计算机断层扫描和超声检查。全世界几乎所有的临床成像工作流程都基于DICOM标准。如果您在医疗信息学行业工作或想要工作,那么学习此标准至关重要。我希望写本系列文章的目的是通过查看简短但有针对性的代码示例,帮助进入“ DICOM世界”的人们更快地学习标准的各个方面和部分。在本文中,我们将从较高的层次看待该标准的所有主要部分,本系列的文章中,我们将使用有助于将DICOM的理论与实际实现联系起来的代码示例,对这些方面的每个方面进行更详细的研究。
影像阅片是PACS最核心的部分,主要用来给医生提供调阅影像和影像处理,基础功能一般厂商都有,比如序列、旋转、放大缩小、标注、窗宽调整、四角信息设置、定位线、比例尺、测量、裁剪、伪彩等等,三维重建是一个亮点功能,很多厂商目前由于技术瓶颈尚未实现。这套PACS系统源码是带三维重建和还原的,是符合市场需求的PACS系统。
在传统数据中心的使用场景,用户出于数据安全考虑,更愿意将数据存放在私有云中,但是又希望可以获得公有云的成本优势,在这种情况下混合云成为近年来企业用户云计算的主要模式和发展方向,它将公有云和私有云进行混合、匹配,并且发挥了两者的优势,以获得突出效果,达到了既省钱又安全的目的。混合云解决方案不仅仅是为用户打通私有云与公有云之间的数据壁垒,更需要数据在两朵云之间自由、平滑的流动并创造数据价值。而数据流动过程中,如何识别数据,如何让数据在流动中创造更多的数据价值是当前混合云场景需要解决重要问题。存储资源盘活系统打造的存储混合云解决方案配合多种策略的组合,可通过多种策略实现数据轻松上云、下云,让数据在流动中产生价值。
源码大家都知道就是可以用来做二次开发做任何改动的代码,一般购买源码都是考虑到后期会做二次开发有增加修改功能模块等需求,没有源码是无法实现的。本套云HIS就是提供整套源码的,满足项目二次开发需求。
中端存储,一直以来都占据着整个企业存储的半壁江山,其未来的创新方向是什么,也是业界近年来在思考的焦点。
---- 新智元专栏 【新智元导读】美国国立卫生研究院(NIH)的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集,进行病变检索和匹配的研究。本文是相关研究在约翰霍普金斯大学 Sol Goldman国际会议上的演讲整理,该研究具有创新性的科学价值和临床价值。 论文地址: http://www.cs.jhu.edu/~lelu/publication/DeepLesionGraph_CVPR2018_camera_ready.pdf 本文介绍了美国国立卫生研究院(NIH)最新的一篇CVPR论文“Deep
内容来源:2017 年 12 月 22 日,Infortrend 大中华区总经理杨文仁在“2017IDC产业大会”进行《混合云应用与数据中心》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
PACS系统源码在预约登记、分诊叫号、技师检查、诊断报告、临床浏览、科室管理等环节满足全院相关科室的要求。在医学影像下载、浏览、处理中满足速度快、强化常用功能、方便阅片等要求。满足放射、超声、内镜、病理等影像科室的业务需求。通过与HIS、LIS等系统的无缝对接,为医院整体信息化建设提供应有的系统服务。图片一、PACS主要功能:1.登记与预约2.图像采集与处理3.多种高级影像后处理4.诊断编辑与报告打印图片5.病历管理与检索6.科室管理与统计分析7.系统设置与数据安全8.系统兼容性与扩充性图片二、系统功能特点
来源 | 新智元 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【介绍】美国国立卫生研究院(NIH)的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集,进行病变检索和匹配的研究。本文是相关研究在约翰霍普金斯大学 Sol Goldman国际会议上的演讲整理,该研究具有创新性的科学价值和临床价值。 论文地址: http://www.cs.jhu.edu/~lelu/publication/DeepLesionGraph_CVPR2018_camera_ready.pdf 本文介绍了美国国立卫生研究院(NIH)最新的
MPR(Multi-Planar Reformatting),多平面重建,是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度斜位图像重组。MPR适用于任一平面的结构成像,以任意角度观察正常组织器官或病变,可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程度、评价血管受侵情况、真实地反映器官间的位置关系等。
雷锋网消息 荷兰皇家飞利浦公司( ROYAL PHILIPS)在本周表示,公司已收购了远程放射学平台开发商Direct Radiology,收购金额尚未公开。
目录结构: 一、新建web project 二、在src目录下新建struts.xml ,使用include是为了方便分开各个action <?xml version="1.0" encoding=
每隔一段时间,中小企业的数字化转型就会成为讨论的焦点,其中被提及最多的是2020年《中小企业数字化转型分析报告》里的一组数据:有89%的企业仍在初始状态下探索数字化转型路径,仅有3%的企业完成数字化深度应用。
随着医疗信息化建设实践的深入,越来越多的医疗机构开始借助网络信息技术改善其运营及管理模式,为患者提供更高质量、更高效率、更加安全体贴的医疗服务。移动医疗便是在此背景下产生的新业务需求。
目录 一,业务介绍 1.门诊挂号流程 2.住院流程 二,基本数据模块 三,页面原型初稿(门诊)介绍 四,页面原型初稿(住院)介绍 五,页面原型初稿(药房药库)介绍 (。◕ˇ∀ˇ◕)一,业务介绍(医疗项目简易的流程图) 📷 📷 1.门诊挂号流程 门诊挂号流程: 门诊挂号、诊疗卡、排队叫号、问诊、化验检查(血常规、CT、B超等等)、 等待获取检查报告、回到门诊医生查看检查结果(胫骨平台塌陷骨折、右小腿粉碎性骨折等等)、 医生开出医嘱(卧床休息、饮食清谈、一个月之后复查等等
2022年初,“东数西算”工程正式启动。“东数西算”工程的建设将推动“算力”向水、电、气一样的公共基础设施转化。那么在这个转变中,有哪些行业和领域将从中受益呢?
Rekognition将联合亚马逊Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务,以更有效的方式抽取医学图像中的个人健康信息(PHI)。
2021年7月14日,西安交通大学第二附属医院发布《超融合IT硬件资源池项目》招标公告,预算 416.8 万元。 项目背景 西安交通大学第二附属医院又称西北医院,于1937年创建,是国家教育部、卫生部直属的一所集医疗、教学、科研、预防、康复保健为一体的现代化大型综合医院,是西北地区最早创立的从事现代高等医学教育的大学附属医院,也是大型综合性三级甲等医院。陕西省文明单位,全国医药卫生系统先进集体。医院现开放病床1700余张,年收住各类病人9万余人次,年门急诊量200余万人次。现有3200余名教职员工,医院临床
今天,我们继续深度研究一下,智慧医疗所涉及的系统和平台,以及重要的应用场景。我们来看看,智慧医疗的环境下,到底该如何看病。
随着医疗数字化建设的不断推进,医疗物联网(IoMT)技术广泛应用,医院网络空间中增加了诸多新型终端设备,从核磁CT、X光机到自助挂号支付一体机等,数量上已经丝毫不少于办公电脑终端。这些设备类型多样、型号各异,分布在不同科室,风险暴露面积大,给机构的网络安全管理带来诸多问题和挑战。
建院至今已有100余年的历史,现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院,通过BI,基于医院的HIS系统为数据源,分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析,完成了一系列的数据分析报告。
翻译自Edge Authentication and Token-Agnostic Identity Propagation。通过本文可以了解到Netflix是如何通过将认证转移到边缘设备来降低系统内容内部的认证流程,以及如何使用统一的认证结构支持系统对身份信息的需求。
电子健康档案(Electronic Health Records, EHR)是将患者在所有医疗机构产生的数据(病历、心电图、医疗影像等)以电子化的方式存储,通过在不同的医疗机构之间共享,让患者面对不同的医生,身处不同的医院、诊所,甚至在不同国家都能够得到良好的医疗服务。
2019年3月,FDA前任局长Scott Gottlieb博士宣布离职。随后,国家癌症研究所所长Sharpless担任代理局长。但直到2019年11月2日,斯蒂芬·哈恩(Stephen Hahn)正式成为FDA新局长,“掌舵人”一事才最终尘埃落定。
医疗行业对信息技术的依赖技术程度越来越高,IT基础架构是否稳健是医疗信息化发展的关键。大数据时代来临,各医疗机构数据量爆发,面对业务数据的日益剧增,传统数据库架构技术表现出明显的能力不足。
“孙总在前一个会议中已经讲了两个多小时了,平时生活中他比较沉默寡言,但要是聊到他的兴趣点,你会发现他是个十足的 ‘宝藏男’。”致远慧图的同事介绍说。
目前对于大部分的医疗企业来说,在保证当前业务系统高效稳定运行的情况下,通过简单、低成本的方式逐步推动互联网下的新业务模式的渗入式发展,才是医疗行业互联网化转型的正确姿势。
AI 类应用场景,涉及行业众多,常见场景例如智能制造、智能安防、智慧医疗、智能自动驾驶等:
近日,权威调研机构Gartner公布2021二季度全球存储市场报告。报告显示,全球存储市场开始回暖,市场规模同比增长3.5%,其中以分布式存储为代表的第二存储市场增速最高,同比增长5.5%。全球第二存储市场,浪潮分布式存储增长强劲,市场份额保持全球前三。
在上期提到,对象存储作为低成本,接口通用开放,可远程访问的一种新型云存储形式,得到了广泛的应用,而AWS的S3(Simple Storage Service)也成为了对象存储的事实标准。
信息时代的到来让数据的价值在越来越具象和严苛的需求中日渐凸显,并一跃成为各行各业建设与发展所需的重要资产。随着新冠疫情的爆发,数据技术在防疫过程中发挥出了无可取代的重要作用,让医疗业对于医疗数据价值有更深的认知和定义。
聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级的芯片,光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力?能给传统行业带来哪些变革与发展?基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
机器之心专栏 作者:李铠灿、白皓月、叶南阳 上海交通大学联合华为诺亚方舟实验室 AI 基础理论团队以及香港科技大学,提出了一种新的面向非独立同分布域泛化问题的评价指标 OoD-Bench,同时对 OoD 领域构建了一个统一的框架。 上海交通大学联合华为诺亚方舟实验室 AI 基础理论团队和香港科技大学近期发现:多维度 OoD 现象在多个数据集广泛存在。和之前论文 Domainbed 的研究结论 OoD 算法无法打败 ERM 不同,现有的 OoD 算法大部分只能在一个维度的 OoD 问题上打败 ERM 算法,在
2017年,VMware发布了VMware Cloud on AWS,吹响了私有的基础架构云厂商进驻公有云,并为公有云用户提供基础架构服务的号角。这是一个标志性的事件,一方面,表明公有云基础架构服务的灵活性、重要性不但被越来越多中小型用户认可,同时,也得到了以VMware为代表的私有云行业龙头企业的认可和关注;另一方面,反应出公有云提供的基础架构服务在某些场景下,需要其它基础架构供应商进行补充,从而满足差异化的市场需求。
新时期,医疗系统数字化升级已经逐渐成为趋势,搭建更先进的数据存储平台,提升诊疗效率,已经成为了各地医院的新方向。在驱动医院数字化转型的过程中,浪潮信息提供了一个更灵敏、可靠的存储方案,帮助医院快速建成了一个高效的医疗影像平台,全面提升诊疗水平。
随着业务数据量不断增长的同时,数据结构也变得越来越灵活多样,数据不再局限于规整的结构化数据,半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升,因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
随着越来越多的人使用计算机,整个网络会产生数量巨大的数据,如何存储网络中产生的这些海量数据,已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN,但是面对网络产生的越来越多的数据,这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差,系统性能低,存储分散。NAS 虽然使用方便,成本低廉,但最是存储性能差。SAN 存储效能优异,能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率,但是其架构为封闭式架构,无法整合不同系统,且规模过大成本较高。 2006 年底,Google 第一次提出了“云”的概念,为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型,是依据云计算的核心计算模式MapReduce],并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3],将存储模型和云计算结合在一起,实现海量数据的分布式存储。
在医改大政策风向标的背后,是资本逐鹿试水,商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是,医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
此次研究人员分析了近1900万台设备的数据,发现存在漏洞的物联网设备比例从2023年的14%上升到2024年的33%。其中,最容易受到攻击的物联网设备是无线接入点、路由器、打印机、网络电话(VoIP)和 IP 摄像机。
2021年7月19日,海北州智慧健康信息化建设工程单一来源采购项目征求意见公示发布,预算48795000元。 单一来源原因 海北州人民政府2021年3月25日下发的《海北州推进“互联网+医疗健康”跨越式发展实施方案》中明确了海北州医疗健康信息化的建设思路和建设内容。本项目按照顶层设计继续完善《实施方案》建设内容第一项“建设海北州智慧云健康数据中心及互联网+医疗健康服务平台”的相关内容。 1)为全州所有区县的紧密型医共体提供信息化支撑,满足紧密型医共体对医共体内各成员医疗机构的人、财、物、药、绩效考核等信息化
竞赛背景 以深度学习为首的机器学习方法在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域都表现出了卓越的能力。尽管机器学习模型在很多实验条件下的表现优于人类,但许多研究者也揭示了其在面对不同分布的数据时存在泛化性能差的弱点。 为什么传统机器学习模型容易在数据分布变化时失去泛化能力呢?目前研究界较为公认的原因是模型可能学到了数据中不具备泛化能力的虚假关联。例如下图所展示的例子,模型训练时看到的数据符合“狗大多在草地上、而猫大多在雪地上”的规律,为了最小化经验风险误差,模型就很可能把草地当作识别狗的要素;因此当测试模型
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