基于SOA的区域影像辅助诊断平台架构设计与研究

陈平1,帅仁俊2,刘洪麟2,苏逸飞1

1.南京市卫生信息中心,江苏 南京 210003;2.南京工业大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京 211816

[摘 要] 目的 研究、设计基于面向服务的架构(Service Oriented Architecture,SOA)的区域影像辅助诊断平台架构,实现影像业务服务整合和信息共享,为区域影像辅助诊断信息化应用提供技术支撑。方法 以鼓楼医院影像科为业务中心,通过采用SOA技术实现信息的交互与服务访问,实现海量图像资源的集成与共享。结果 实现市内各级医疗机构之间医学影像信息的跨机构再利用,提高诊断效率和服务质量。结论 区域影像辅助诊断平台的建设是实现分级诊疗和精准影像诊断的重要支撑,是促进三甲医院和社区医生的诊断和治疗资源共享的重要途径。

[关键词] 区域影像辅助诊断平台;SOA技术;海量图像资源;资源共享

引言

目前医疗数据中有超过90%来自于医学影像学,而医学大数据的开发中却严重缺乏影像数据的应用[1]。建立实用共享的区域影像辅助诊断平台是我国卫生信息化的建设重点,也正是医学影像学大数据开发与应用的最好时机。我国的区域影像中心建设始于2006年前后,比较典型的有上海申康医院发展中心的区域医学影像数据中心,上海交大附属瑞金医院集团化医院的联网PACS系统,海南省的区域性PACS数据中心等[2],这些区域影像诊断平台都是满足基本影像诊断、资料共享的应用,还没有成熟运行模式。当前国内尚没有利用影像大数据开发建立标准化诊断体系为目的区域影像诊断平台[3]

1 总体目标

在南京市区域影像中心的建设下,通过攻克医学影像区域互联等关键技术,构建区域影像辅助诊断平台,建立市—区县—乡镇医疗机构多级在线的集成式诊疗服务模式,研究支持医学影像远程诊断的标准体系,完善市内各级医疗机构内的影像业务系统(包括PACS/RIS系统),实现各类医学影像及相关临床数据的统一、规范的数字化采集、存储、传输、共享和管理,实现市内各级医疗机构之间医学影像信息的跨机构再利用,减少患者的重复检查,提高诊断效率和服务质量,并为远程会诊提供技术支持[4]

2 建设原则与内容

2.1 建设原则

(1)确保系统架构完整性和适应性,须在全面了解需求的前提下,进行整体规划。强调“统一规范、统一标准、统一接口”。采用符合国际、国家标准的软件,遵循有关技术规范体制,使系统具有灵活的互联能力[5]

(2)必须具备良好的灵活性和可扩展性,能够支持多种网络的传输和多种的物理接口,保证设备升级、更新的灵活性,能够根据今后业务的不断扩大的需要,扩展所需的容量和用户数。软件系统具有良好的可移植性、可扩展性,保证在将来发展中迅速采用最新出现的技术,降低系统成本。

(3)采用软件工程规范管理从需求分析、概要设计、详细设计、编程、测试、安装调试、维护、升级等完整软件生命期,确保系统在南京市范围内成功实施和全面应用[6]

2.2 建设内容

(1)按照国家、江苏省、南京市关于区域影像诊断平台的建设要求,构建平台基础组件(注册服务等)和用于数据交换的网关服务组件,并对数据的传输情况以及平台的运营情况进行质量监控管理和分析,并建立一套统一的技术标准体系[7]

(2)为更好地实现南京区域内影像数据的交互与共享,同时为保障影像数据流转安全性,平台需要提供数据的标准化接口,以方便未来与南京市各医疗机构影像系统、区级影像中心平台、市级卫生信息平台、CA中心系统、南京市便民APP等系统对接[8]

(3)支持重复检查提醒和规则设置(若该患者近期有同类型检查,系统将自动提示,且可调阅当时检查报告和图像)。

3 区域影像辅助诊断平台架构设计

3.1 基于SOA的区域影像辅助诊断系统架构

SOA(面向服务架构)是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的,它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种各样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互[9]

区域影像辅助诊断系统总体架构自底向上由4个部分构成,分别为数据服务、支撑服务、应用服务和门户服务。该架构采用以平台集中为主的层次化分布架构模式,通过对区域影像信息的集成和共享,实现便捷的管理与高效的信息资源共享。针对影像数据的特点,设计基于云计算的网络化在线影像处理及分析引擎,并基于互联网、专线等各种网络环境下的多地域、多场地的实施三维后处理应用,实现分级影像处理。通过遵循标准化的业务流程、管理模式与规范,构建基于SOA的应用系统架构,提供标准化的信息模型与服务接口[10]。系统架构,见图1。

图1 区域影像辅助诊断系统总体架构

(1)数据服务。提供基于SOA的区域影像信息集成与共享服务,包括影像信息资源的存储与整合、数据检索与处理等服务。实现高效的区域海量影像信息的集成与共享。消除信息孤岛,实现分布数据源的统一管理,所有上层应用服务都可以使用统一的方式进行数据访问。其中中心数据库系统设计,不单纯是一个核心数据库的构建,应将核心数据库的数据存储模型、数据采集/交换模型、数据发布模型作为一个有机的整体进行设计。研究建立数据库的XML引擎,实现海量数据的高效、易维护的XML处理。平台采用性能强的FC磁盘存储在线数据,以容量大、价格较低的SAS和SATA磁盘阵列存储近线数据。另外,在配以磁带库或光盘塔,用于离线备份数据。

(2)支撑服务。向影像诊断信息化应用服务提供服务支撑,主要包括用户管理、访问控制、信息交换等。基于SOA技术,集成数据服务和支撑服务构成区域影像辅助诊断信息化总体架构,为应用服务提供支撑[11]。区域卫生信息综合系统采用基于SOA信息服务总线的总体架构,提供了服务安全网关和事件交互服务,实现与社区服务中心/服务站、医院等异构业务应用的集成,从而实现系统整合与信息交换[12]

(3)应用服务。以影像数据信息资源为核心,在信息系统总体架构内,采用集中的管理,面向居民、医疗机构和政府部门提供影像诊断、影像挖掘和管理等应用服务。其中管理服务是基于区域影像辅助诊断平台的重要应用功能,利用区域影像数据交换平台采集到的各类数据,借助数据分析、综合展示工具等多种技术手段,实时、动态、多维度地分离、利用和展示影像相关数据,为领导的管理、决策提供信息支撑。

(4)门户服务。支持各种用户角色的多种不同方式的接入服务,并实现相应的授权访问控制机制。平台为社会公众提供Web接入,患者可以调阅自己的诊断报告、诊断图片和相关诊断信息。授权用户(医疗机构、专家)可在医生诊断工作站(RIS)内刷新病人列表,从平台中心端获取相关病人信息、申请信息与检查影像,并根据检查影像完成相关诊断。若患者近期有同类型检查,医生可以在智能提醒模块中直接调阅当前病人的历次报告和影像,避免重复检查,提高诊断效率。同时平台还提供了相应的借口,为医疗机构和政府部门提供各种卫生信息化应用服务。

3.2 区域影像辅助诊断系统实体交互模型

实体交互模型,见图2。通过采用SOA技术实现信息的交互与服务访问,实现信息资源的集成与共享。实现市、服务中心/服务站的集成与信息交换,当外部系统调用发送(接收)接口,则会触发数据交换任务执行发送(接收)数据,实现可靠的实时业务信息和管理信息交换。平台提供一种基于Web Service服务的数据共享和交换的接口。接口定义了消费者和提供者之间的程序性的访问约定,一个服务接口必须含有该服务的身份、该服务的输入和输出数据的细节以及与该服务的功能和目标有关的元数据,以便能实现各业务系统的数据交换和共享。

图2 区域影像辅助诊断系统实体交互模型

3.3 区域海量影像数据的集成与交互

平台采用集中与分布相结合的数据存储模式,对于用户经常访问的数据采集到区域数据中心,进行集中式管理。对于临床影像文档,由于信息量较大,若建立集中式的区域性临床影像文档数据中心将导致巨大的资金投入和高昂的运行维护代价,故采用分布式存储[13]。基于SOA的区域卫生海量信息集成交互平台,见图3。

图3 区域卫生海量信息集成交互平台

区域影像辅助诊断平台实现数据集成服务、接入服务、总线服务等核心整合服务。该平台采用星形结构,以前置交换服务器为中心,通过各种适配器与现有的系统通信交换数据。前置交换服务器以不影响原有系统的正常运行为原则,提供开放的交换接口和通用的各种适配器接入原有系统,接口类型包括:HTTP/Web Services、JMS、EJB等。数据集成服务屏蔽异构、分布式数据环境,如Oracle、SQL Server、DB2等,对外提供统一的数据访问方法;形成各应用系统统一的数据视图[14];建立通用数据交换引擎,实现各业务数据库之间的信息交换。接入服务屏蔽被集成系统所采用的具体技术及其实现方式,以适配器的方式实现各异构影像信息系统的集成接入,被集成系统之间的信息交互载体为XML,通过消息机制建立XML的交换通道[15]。总线服务通过XML消息队列(或HL7消息队列)、HL7解析器实现集成平台与接入系统之间的轻松耦合;业务流程定义(路由)实现被集成系统之间的交互流程,控制服务流程的流转[16]

4 南京市目前应用现状

南京市卫生信息中心以鼓楼医院为业务中心,于2014年9月建成南京市远程医学会诊中心。试运行阶段,鼓楼医院心内科、神经内科等专家已与建邺区滨湖社区卫生服务中心、新疆伊宁市人民医院等进行了约60余次的远程影像会诊,达到了预期效果。项目以徐庄移动机房为中心建立了覆盖南京地区的卫生专网,接入包括全市的二级以上医院及全市的社区卫生服务机构。卫生专网主要用于医疗卫生信息数据的交互和共享,卫生专网二期工程正在建设,预计2017年底将覆盖示范区内50%的卫生服务机构。本架构在南京开展的示范应用,受益人数已经达到100万以上,集成并形成了30TB以上的卫生信息资源库。预计在2018年将覆盖南京400多家医疗卫生单位,使受益人数达到300万以上,并形成100TB以上的卫生信息资源库。

南京市将建设更完善的市远程影像诊断平台及系统,以跨域性一体化协同应用为重点,加快推进全市各大医院的接入。未来将突破地域限制,既要与北京、上海等国内外知名医院已有远程医学平台融合对接,最大限度地利用发达地区的医疗卫生资源,提高我市的医疗技术水平;又要对接南京郊区、南京都市圈城市和新疆、西藏等地,发挥我市优质医疗资源的优势,提高基层和边远地区的医疗技术与服务水平,为这些地区的群众提供更优质、更智能化、更人性化的远程医学服务。

5 讨论

本文提出的区域影像诊断辅助平台的架构在南京的示范应用,能够促进南京地区医学影像诊断水平的提高,创新医学影像诊疗服务模式,推动区域医学影像不同层级医院协同,优化医学影像资源配置,具有显著的社会效应。同时,通过构建南京医学影像诊断中心的管理和运行机制,确保其可复制、可推广、可扩展、可提升。

该架构的研究成果对于推动建立符合我国国情的基本医疗卫生制度这一现实而又重大的任务具有重要的应用价值。其中包含了区域医学影像诊断所需的规范化、标准化的软件支撑平台以及相关关键技术,并提供了整体解决方案,构建了应用示范平台,形成了全国区域影像诊断平台建设的实践环境和实证基地。

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Design and Research of Regional Image-assisted Diagnostic Platform Architecture Based on SOA

CHEN Ping1, SHUAI Renjun2, LIU Honglin2, SU Yifei1
1.Nanjing Health Information Center, Nanjing Jiangsu 210003, China;
2.College of Computer Science and Technology, Nanjing Technology University, Nanjing Jiangsu 211816, China

Abstract: Objective To realize image service integration and information sharing and provide technical support for regional imageassisted diagnostic informatization application, a regional image-assisted diagnostic platform based on service oriented architecture(SOA) was designed. Methods The integration and sharing of mass image resources was realized by this platform which taken the medical imaging department of Nanjing Drum Tower Hospital as a business center and used SOA technology to achieve information interchange and service access. Results This platform realized the reuse of medical image information between all levels of medical institutions in the city and improved the efficiency of diagnosis and quality of service. Conclusion Regional image-assisted diagnostic platform plays an important role in supporting the hierarchical medical system and precise diagnostic imaging technology as an in fluential demonstration of inclusive digital medical care that helps 3A hospitals and community hospitals share their resources of diagnosis and treatment with each other.

Key words: regional image-assisted diagnostic platform; SOA technology; mass image resource; resource sharing

[中图分类号] TP399

[文献标识码] C

doi:10.3969/j.issn.1674-1633.2018.06.033

收稿日期:2017-07-27

修回日期:2017-08-25

项目基金:江苏省重大科技示范(BE2016605)。

通讯作者:帅仁俊,副教授,研究生导师,主要研究方向为智能建筑及医学图像处理。

通讯作者邮箱:srjwhy@sina.com

[文章编号] 1674-1633(2018)06-0126-04

本文编辑 李美松