大规模标准化图像集成用于二次使用研究项目研究项目.

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 医学成像对于诊断和治疗至关重要.
• 图像数据是开发新信息学和人工智能方法的宝贵资源.
• 标准化临床成像数据对于研究可访问性至关重要.

研究的目的:

• 描述成功地将临床常规成像数据集成到标准化研究格式.
• 实施医疗成像和放射学报告的集成流.
• 提高医疗信息学研究数据的可查和检索性.

主要方法:

• 在斯莱斯维格-霍尔斯坦大学医院设计和实施数据集成流程.
• 集成成像系列和放射学报告从主要系统到一个开放的EHR存储库.
• 通过使用健康七级FHIR (快速医疗互操作资源) 进行语义代码来丰富数据,以改进检索.

主要成果:

• 成功实施了用于临床常规成像的数据集成流.
• 整合了660万个放射学研究,包括2900万个图像系列.
• 在标准化格式中为医学 (信息学) 研究提供了大量数据集.

结论:

• 整合流程使得临床成像数据可以用于研究目的.
• 标准化和丰富的成像数据显著提高了可查找性和检索性.
• 这一举措为推进人工智能和医学信息学提供了大量资源.