【影像界的未来】如何玩转医学影像中心?

 

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 让学习成为一种习惯!  


医学影像服务中心国内唯一分系统影像病例库上线哦。小编微信:yxyxfwzx

作者:zssure@163.com

来源:极客博客

近日健康报发表了“远程影像中心怎样从云端落地”的报道,本人也斗胆跟记者喷了喷自己的观点。虽然文中提到医学影像云平台不是一个新的概念,传输技术已相对成熟,但是并不能说没有技术壁垒,互联网+医疗始终玩不转有他的难点在,所谓的打造医疗“Fackbook”(轻问诊+社交类)、医疗“12306”(挂号类)、医疗“大众点评”(医患互评类)的愿景都在医疗海量数据复杂度医疗环境错综复杂的现实面前停滞不前。2014年的互联网医疗元年仅仅过去两年,资本市场已经开始畏首畏尾,看不出个所以然来,转而保守的投资拥有现金流的传统企业。

玩转医学影像从技术上来说有几大难点

- 1)DICOM标准精通程度和兼容性【难度四星:★★★★☆】:DICOM3.0作为医疗领域国际标准,内容复杂,牵扯到的设备类型众多、工作流程复杂,要想真正实现后期的云平台,啃下这块硬骨头是必要的,这关乎到平台的兼容性,后端服务的业务逻辑。这方面国际设备大公司有自己长久的积累,很有优势。国内还没有形成有影响力的DICOM相关社区,希望本人的博客能尽一点绵薄之力吧。

- 2)海量数据存储和处理【难度五星:★★★★★】:医学影像数据量巨大,传统的DR二维片大小也在几十兆~百兆数量级,单次CT、MR等三维甚至四维数据量在百兆~G级。因此影像中心在归档和处理数据时难度较大,不同于现有的海量小文件分布式存储解决方案(可参考FaceBook的HayStack架构),医学影像虽然单个文件在K级,但是单个文件通常没有意义,而应当是一次检查(Study)的一个序列(Series)整体才能提供诊断价值。因此医学影像的云存储系统需要兼具传统DFS分布式存储系统快速存储和归档大数据的特点和海量小文件存储系统解决元数据过多的优点,才能提高阅片的体验。

- 3)数据挖掘和分析【难度未知:○○○○○】:目前单纯的影像平台公司还未形成规模,因此即使对于单病种单个地区,也无法给出统计学上的参考意见,更何谈医疗大数据和精准医疗了。虽然大数据在AlphaGO战胜李世乭后又风光了一把,但是真正在产业中发挥作用还未显现,在医疗领域尤其是。这方面IBM的沃森达芬奇手术机器人算佼佼者,技术壁垒极高。

之前某网站有一个影像专场系列报告,报道了近几年兴起的医学影像创业公司。目前阶段来看大家同质化严重,故事重合度高,究其根源在于作为轻资产运行的医学影像服务具有先天的劣势。

1)相较于传统设备制造商,医学影像服务公司没有现成的销售渠道,没有可靠稳定的数据来源;

2)与传统信息服务商相比,现阶段接入医院成本高,效率低;

3)与临床医疗手段相比,常规影像诊断单价低,属于咨询筛查,不能直接解决患者问题。
因此医学影像创业公司起步阶段只能靠融资来拓展业务,希望在不久的将来夯实自己的技术,形成技术壁垒从而活下来,主要的突破点是我上文提到的三个难点。这三个阶段的突破是需要资金、数据双方的支撑,即使能够存活下来也需要规模足够大才能实现盈利,因此作为影像领域的创业者处境都很尴尬,有些时候不是自己不想夯实技术,搞高大上的研究,而是为了活下去。

其他行业混战,看到国内医疗器械鱼龙混杂,医学影像概念漫天飞舞的大环境,诸多地产和药企也纷纷巨资进入布局大健康产业。
这使得原本浮躁的大环境变得更加复杂,与此同时阿里携手万里云又破坏了这种混沌状态的微平衡,使得原本需要小器械公司、新创公司相互拼杀博弈、大浪淘沙的进程加快了,直接进入到了巨头通过资本战略布局的阶段,这对于创业公司来说不是很好的一个信号,新创公司的命运将如何,拭目以待吧。

参考资料:

备注:参考资料皆来自网络公开资料,大家可自行检索下载。本博主不保证数据的准确性和合法性,仅供参考!
- [1] 国金证券:行业变革催生独立医学影像中心大机遇
- [2] 东兴证券:医学影像龙头整装再出发——华润万东动态报告(600055)
- [3] 平安证券:卡姆医疗(430633 ) 体外碎石与X射线影像系统龙头企业
- [4] 慧博资讯:广宇集团,确定大健康转型方向,影像诊断迈出第一步
- [5] 国金证券:独立医学影像中心受益分级诊疗,迎来发展新机遇



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