健康医学影像大数据概述
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医生个体认识差异，等等
时间性：疾病的发生、发展、就诊、检查、治疗随时
间变化，数据有时序性
冗余性：医疗数据量大，包含很多重复、
无关、甚至 相互矛盾的记录
对医疗大数据的学习和认识
医疗大数据的重要性
不同于电信、金融、交通等等大数据 关乎疾病防控、生命健康、人类重大顽疾
攻克、新药器械研发 与人类自身关系最直接、最重要的大数据
医学影像大数据的认识和思考
◆对医疗大数据的学习和认识 ◆医学影像学的发展和特点 ◆医学影像大数据的认识和思考 ◆顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
医学影像学发展（1990s）
图像数字化 （影像发展的基本需要） 设备网络化 （提高使用及保障效率） 诊断综合化 （优化多种影像检查） 分组系统化 （充分发挥影像优势） 存储无胶片化 (数字化管理)
医学影像率先走入网络传输、远程诊断、 数字化存档
医学影像学发展（2000s）
影像学检查的范围：从形态学向功能学 影像学检查的水平：从器官形态发展到组织
医学影像最适合互联网 + 大数据 + 人工智能
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的特点（优势）
人口众多、检查量大，数据海量 改革开放后经济发展，带动了医疗设备更新 医生的临床经验比较丰富
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的特点（劣势）
人口众多、经济发展很不平衡 影像设备、图像质量、医生水平参差不齐 检查不规范（数据获取、影像处理、存储压缩、
诊断报告），随意性强
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的现状
非专业干预、干扰，影像分家 各自为政，共享、公用意识差 各级医院盲目追求大而全 患者流动无序
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的现状
非科学合理的医疗价格导致过量影像检查 过量不必要检查 — 阳性比下降 过量非有效数据 — 重复比、正常比增加 过于繁重工作量 — 减少序列，检查粗糙 受经济杠杆影响 — 数据存储过度压缩
对医疗大数据的学习和认识
医疗大数据
规模巨大的临床实验数据 错踪复杂的疾病诊疗数据 带有个性化特征的居民行为健康数据 相关管理、医保、药品、器械等数据
医疗大数据的特点
数据规模庞大：1个CT检查图像200-500M，1个标准
病理检查可达5G
数据结构多样：包含结构化表格、半结构化文本、非
具有大数据的特征，数据累积叠加（疾病分类数
据、个体病程数据、医生经验数据）
医学影像大数据的认识和思考
影像大数据
数字化影像走在医学最前面，占据医疗数据的大份 额，约80%的医疗数据来自医学影像数据
多模态影像、病理、内镜、检验、基因及随访信息 等影像数据的种类繁多
影像的数字化及报告的结构化确保数据真实可靠 高性能计算、神经网络模型等都要应用影像数据
超声、数字化内窥镜、ECT应用于临床 1990s，CR/ DR、PACS、PET先后得到快速推广 2000s，功能影像、分子影像、融合影像….发展
医学影像学发展（1980s）
多种影像检查方法迅速发展和壮大 独立的检查科室建立和发展 传统放射科的系统模式发生改变 以设备分组的现象出现
智慧医疗
健康医学影像大数据概述
新医疗，新智慧
医学影像大数据的认识和思考
◆ 对医疗大数据的学习和认识 ◆ 医学影像学的发展和特点 ◆ 医学影像大数据的认识和思考 ◆ 顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
数据
医学影像大数据的认识和思考
◆ 对医疗大数据的学习和认识 ◆ 医学影像学的发展和特点 ◆ 医学影像大数据的认识和思考 ◆ 顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
更多信息
医学影像大数据的认识和思考
◆对医疗大数据的学习和认识 ◆医学影像学的发展和特点 ◆医学影像大数据的认识和思考 ◆顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
数据
医学影像大数据的认识和思考
影像大数据
反映解剖结构、组织特征、器官功能、细胞代 谢、病理变化
数据客观、证据恒定，按时间随访复查，反映 疾病演变的整个过程
医学影像大数据的认识和思考
◆对医疗大数据的学习和认识
◆ 医学影像学的发展和特点 ◆ 医学影像大数据的认识和思考 ◆ 顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
数据
医学影像学的发展历程
1895 年伦琴发现X线并用于人体，唯一影像检查 1950s，开始了超声 / 核素检查 1972年 CT是X线检查的革命，开创数字影像新纪元 1983年 美国FDA批准MRI应用于人体影像检查 1980s，CCD技术发展，DSA得到较快推广，数字化
影像相关医学发展趋势
临床越来越多的依赖影像，美国70-80%的临床 循证，从定位取证到引导治疗 — 发现、诊断、 治疗监测、随访评估，穿刺定位、活检置管
手术、根治走向微创手术、局部治疗 多种影像模式的图像融合，影像与临床杂交被
广泛接受，影像链直接传输到全院 分子影像、功能影像的快速发展也为临床提供
数据
对大数据的学习和认识
大数据：传统数据架构无法有效处理的一种新
型数据集，容量大、维度高、范围广、复杂多变
IBM “3V”
• Volume： 规模 • Velocity：速度 • Variety：多样 • 第四个“V”➡ Value（ 价 值 ）
或“V”➡ Variability（易变性）
结构化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ像，等等
数据运行快速：大量患者的就诊、检查、治疗、随访
数据快速增长，高速处理，及时应用
数据变异性强：庞大数据不是抽样、不是标准，更易
包括变异
医疗大数据的特点
多态性：包括单纯数据（检验）、动态信号
（示波）、 多维影像、文字绘图、视频档案
，等等
不完整性：病例脱失、过程中断、记录偏差和残缺、
学（MRI）、细胞学（介入活检）和分子学 水平（MRS，PET…）
影像学涉及的范畴从单纯诊断向诊断与治疗 的结合发展（介入影像学）
影像诊断从单一图像向多种图像融合发展 （CT/PET、MR/PET）
医学影像学发展（2010s—）
大影像的架构 大数据的时代 精准医疗的态势
赋予了影像学新的内涵和要求
时间性：疾病的发生、发展、就诊、检查、治疗随时
间变化，数据有时序性
冗余性：医疗数据量大，包含很多重复、
无关、甚至 相互矛盾的记录
对医疗大数据的学习和认识
医疗大数据的重要性
不同于电信、金融、交通等等大数据 关乎疾病防控、生命健康、人类重大顽疾
攻克、新药器械研发 与人类自身关系最直接、最重要的大数据
医学影像大数据的认识和思考
◆对医疗大数据的学习和认识 ◆医学影像学的发展和特点 ◆医学影像大数据的认识和思考 ◆顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
医学影像学发展（1990s）
图像数字化 （影像发展的基本需要） 设备网络化 （提高使用及保障效率） 诊断综合化 （优化多种影像检查） 分组系统化 （充分发挥影像优势） 存储无胶片化 (数字化管理)
医学影像率先走入网络传输、远程诊断、 数字化存档
医学影像学发展（2000s）
影像学检查的范围：从形态学向功能学 影像学检查的水平：从器官形态发展到组织
医学影像最适合互联网 + 大数据 + 人工智能
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的特点（优势）
人口众多、检查量大，数据海量 改革开放后经济发展，带动了医疗设备更新 医生的临床经验比较丰富
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的特点（劣势）
人口众多、经济发展很不平衡 影像设备、图像质量、医生水平参差不齐 检查不规范（数据获取、影像处理、存储压缩、
诊断报告），随意性强
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的现状
非专业干预、干扰，影像分家 各自为政，共享、公用意识差 各级医院盲目追求大而全 患者流动无序
医学影像大数据的认识和思考
中国影像大数据的现状
非科学合理的医疗价格导致过量影像检查 过量不必要检查 — 阳性比下降 过量非有效数据 — 重复比、正常比增加 过于繁重工作量 — 减少序列，检查粗糙 受经济杠杆影响 — 数据存储过度压缩
对医疗大数据的学习和认识
医疗大数据
规模巨大的临床实验数据 错踪复杂的疾病诊疗数据 带有个性化特征的居民行为健康数据 相关管理、医保、药品、器械等数据
医疗大数据的特点
数据规模庞大：1个CT检查图像200-500M，1个标准
病理检查可达5G
数据结构多样：包含结构化表格、半结构化文本、非
具有大数据的特征，数据累积叠加（疾病分类数
据、个体病程数据、医生经验数据）
医学影像大数据的认识和思考
影像大数据
数字化影像走在医学最前面，占据医疗数据的大份 额，约80%的医疗数据来自医学影像数据
多模态影像、病理、内镜、检验、基因及随访信息 等影像数据的种类繁多
影像的数字化及报告的结构化确保数据真实可靠 高性能计算、神经网络模型等都要应用影像数据
超声、数字化内窥镜、ECT应用于临床 1990s，CR/ DR、PACS、PET先后得到快速推广 2000s，功能影像、分子影像、融合影像….发展
医学影像学发展（1980s）
多种影像检查方法迅速发展和壮大 独立的检查科室建立和发展 传统放射科的系统模式发生改变 以设备分组的现象出现
智慧医疗
健康医学影像大数据概述
新医疗，新智慧
医学影像大数据的认识和思考
◆ 对医疗大数据的学习和认识 ◆ 医学影像学的发展和特点 ◆ 医学影像大数据的认识和思考 ◆ 顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
数据
医学影像大数据的认识和思考
◆ 对医疗大数据的学习和认识 ◆ 医学影像学的发展和特点 ◆ 医学影像大数据的认识和思考 ◆ 顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
更多信息
医学影像大数据的认识和思考
◆对医疗大数据的学习和认识 ◆医学影像学的发展和特点 ◆医学影像大数据的认识和思考 ◆顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
数据
医学影像大数据的认识和思考
影像大数据
反映解剖结构、组织特征、器官功能、细胞代 谢、病理变化
数据客观、证据恒定，按时间随访复查，反映 疾病演变的整个过程
医学影像大数据的认识和思考
◆对医疗大数据的学习和认识
◆ 医学影像学的发展和特点 ◆ 医学影像大数据的认识和思考 ◆ 顺应大数据时代，建立和发展医学影像大
数据
医学影像学的发展历程
1895 年伦琴发现X线并用于人体，唯一影像检查 1950s，开始了超声 / 核素检查 1972年 CT是X线检查的革命，开创数字影像新纪元 1983年 美国FDA批准MRI应用于人体影像检查 1980s，CCD技术发展，DSA得到较快推广，数字化
影像相关医学发展趋势
临床越来越多的依赖影像，美国70-80%的临床 循证，从定位取证到引导治疗 — 发现、诊断、 治疗监测、随访评估，穿刺定位、活检置管
手术、根治走向微创手术、局部治疗 多种影像模式的图像融合，影像与临床杂交被
广泛接受，影像链直接传输到全院 分子影像、功能影像的快速发展也为临床提供
数据
对大数据的学习和认识
大数据：传统数据架构无法有效处理的一种新
型数据集，容量大、维度高、范围广、复杂多变
IBM “3V”
• Volume： 规模 • Velocity：速度 • Variety：多样 • 第四个“V”➡ Value（ 价 值 ）
或“V”➡ Variability（易变性）
结构化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ像，等等
数据运行快速：大量患者的就诊、检查、治疗、随访
数据快速增长，高速处理，及时应用
数据变异性强：庞大数据不是抽样、不是标准，更易
包括变异
医疗大数据的特点
多态性：包括单纯数据（检验）、动态信号
（示波）、 多维影像、文字绘图、视频档案
，等等
不完整性：病例脱失、过程中断、记录偏差和残缺、
学（MRI）、细胞学（介入活检）和分子学 水平（MRS，PET…）
影像学涉及的范畴从单纯诊断向诊断与治疗 的结合发展（介入影像学）
影像诊断从单一图像向多种图像融合发展 （CT/PET、MR/PET）
医学影像学发展（2010s—）
大影像的架构 大数据的时代 精准医疗的态势
赋予了影像学新的内涵和要求