医院的云计算服务将如何深入落地？

Carl 发布于2019-04-29 18:23 / 3067人阅读

摘要：公立医院诊断收入预计于年将突破亿元，而单影像检查收入一项就占将近一半的份额。但由于医学影像归档管理及传输协议的特殊性，云计算平台服务商都不具备提供层影像计算服务的能力。

　　互联网医疗给患者就医带来了很多便利。大量医院已经开通了诸如在线挂号，化验单、检查报告推送，在线缴费等一系列服务。但截止目前为止，国内互联网医疗产品尚无法面向医院形成足够规模的商业模式，在医生的日常诊断工作中也没能探索出刚性需求。而北京长远佳信息科技有限公司推出的医众影像数据云服务正试图打破僵局，利用独有的云计算技术解决一个越来越困扰医院的难题。

　　医学影像诊断市场规模庞大，数据量增长迅速

　　医学影像检查在诊断过程中发挥的作用越来越大。公立医院诊断收入预计于2016年将突破2600亿元，而单影像检查收入一项就占将近一半的份额。与影像检查匹配的耗材市场规模也高达数百亿元且保持两位数的年化增长。随着检查量的增多以及影像检查精度的提升，医院存储影像数据正在面对越来越严峻的挑战。

　　医学影像是一种专业的灰阶图像。这类数据文件体积大、碎片化程度高，而且单个检查数百层甚至数千层的图层间具有紧密的关联性。我国有一多半的医院陆续采购了PACS系统专门用于影像数据的保存管理。传统PACS系统数据库结构和存储架构对服务器、存储等硬件以及网络环境要求颇高，而大量数据的归档已经超出了传统PACS系统的支持能力。影像数据的存储入库一般都要耗费数分钟，而通过系统调阅数据的速度在越大规模的医院越不堪忍受。传统PACS系统对并发访问的支持性能更差，服务影像科室都已遭遇瓶颈，更加无法在可控的投入下给临床科室提供有效的数据访问支持。

　　数据存储的困境促使医院寻求云计算方案

　　为缓解这一困境，医院正需要影像云计算的服务模式，由软硬件采购向服务采购模式转型。国内云计算平台服务商，例如阿里云、腾讯云、中国电信天翼云也都推出了针对医疗行业影像存储的IaaS方案。但由于医学影像归档管理及传输协议的特殊性，云计算平台服务商都不具备提供SaaS层影像计算服务的能力。目前已有的影像云计算产品都基于传统PACS系统架构，在有限带宽资源及计算资源条件下，仅仅能勉强支持少量的远程诊断业务需求，完全不具备对大规模影像数据传输、存储以及访问的服务能力。

GPU云服务器云服务器将平台作为服务器的云计算深入云计算深入理解云计算数据分析如何深入

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