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IT面临数字病理学数据海啸

导读 数字病理学是一种强大的新工具,可帮助增强全球病理学,并需要大量数据。请概述所涉及的数据以及您如何参与戴尔EMC生命科学的角色 数字病

数字病理学是一种强大的新工具,可帮助增强全球病理学,并需要大量数据。请概述所涉及的数据以及您如何参与戴尔EMC生命科学的角色

数字病理学是使用称为全幻灯片成像(WSI)的计算机技术查看,分析和管理数字化病理幻灯片,WSI可生成大量数据。单个整个幻灯片图像的大小可以是千兆字节或更大。

由于人工智能应用于数字病理学对于大多数美国医疗保健系统来说是一项相对较新的努力,因此我们的职责是如何在IT预算和运营要求中满足存储需求。

此外,随着我​​们开始看到历史病理学幻灯片的研究和临床价值的发展,我们必须提供以简化和经济有效的方式解锁这个丰富的数据库的能力。我们管理大型数据成像和EMR数据的历史允许团队开发高性能架构以支持对这些数据的分析。

在我看来,IT作为数字病理学成为主流所面临的最大挑战是:提供可扩展存储:WSI扫描仪捕获的单个幻灯片可以生成大量数据。乘以每天成像的数百张幻灯片,很清楚为什么需要可扩展容量来维护不断增长的历史图像数据库。

为非结构化数据提供智能:就

其自身而言,扫描的数字图像并不比物理幻灯片更有用。为了使图像具有价值,需要将其摄取到结构化系统中 - 具有协作目的的快速访问。这涉及创建数百个注释标签以与图像一起使用,需要高性能计算能力和AI增强处理。该元数据以及医学笔记必须与数字图像组合并一起放入对象存储器中并附加到患者的电子病历(EMR)。

随时随地访问:

数字病理图像数据及其标签需要在当地医疗机构和整个医学界进行初步诊断,通过远程病理学进行远程咨询,以及对难以诊断的病例和临床试验进行虚拟同行评审,教育,以及研究。当这些图像与实验室信息系统(LIS),EMR和其他系统集成时,这种方法可确保数据的可移植性,从而获得完整的患者视图。挑战在于在多云环境中有效且安全地执行此操作。

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