医疗影像进入数据驱动时代

影像数据占据医疗信息化数据的90%以上，中国的数据量又几乎占据了全球的20%。数据是人工智能的生长要素之一，能否有效挖掘这世界上最大的数据资源宝藏，对影像学科、智能医疗甚至健康产业的发展都有极高价值。

在2007 - 2008年，ACR和RSNA通过发布一系列报告质量相关指南，鼓励构建结构式报告，提高影像报告的质量，并为进一步的数据挖掘和研究提供结构式信息。

AI+结构化是医学影像新趋势

从低标签化的自由文本报告，到标签化、结构化报告的转变存在诸多阻力。如相较于自由文本更多的操作步骤影响日常工作效率、各机构需求不一难以灵活适配、学习成本高等等，都限制的结构化报告的推广应用。影像学报告是循证医学的重要依据，大数据时代，文本报告向结构化报告的转换势在必行。为推广结构化报告应用，推动我国智能医疗发展，影像AI行业领军企业汇医慧影携手陆军军医大学第一附属医院（重庆西南医院），使用AI技术，解决结构化报告落地难题。

西南医院放射科是国内最早设立放射专科的单位之一，在全身各系统影像诊断方面积累了丰富的经验；诊断治疗水平在西南地区有很高声誉，在全国全军占有一定的学术地位。全军放射专委会副主任单位，重庆市放射专委会主任单位，科室教授承担了二十余个专业杂志的编委。

2019年，汇医慧影基于行业领先的影像人工智能技术基础，与创办最早、学术地位极高的西南医院放射科合作研发Dr.Turing™人工智能结构化报告系统。系统具有直接对接PACS/RIS等系统，内置多个结构化报告病种，集成人工智能辅助诊断算法模块提供标准化诊断结果输出，以及验证医生表现等特性，大幅提升结构式印象报告书写效率，提高结构化应用落地可能性。

更高效的结构化报告

Dr.Turing™人工智能结构化报告系统为报告结果提供了标准化框架，减少报告中术语的可变性，并简化放射科医师和转诊医师之间的沟通。根据最新指南，提示征象辅助医生通过点选方式进行报告录入，并根据医生选择内容，通过决策系统得到评估疾病概率的类别，指导后续治疗方案。

通过影像人工智能结构化报告系统将人工智能辅助诊断加入放射科医师日常撰写影像诊断报告的工作流程中。并且实现了结构化医疗大数据的整合，有助于在常规诊断中建立人工智能模型并实现更高程度的自动化，为医学研究、个性化治疗、疾病预测和疗效评估、临床决策支持带来新的应用价值。

Dr.Turing™人工智能结构化报告系统在缩短结构化报告时间与周期、方便结构化报告管理等方面，有较好的临床应用效果；诊断过程中的人工智能算法可以较好地协助医生准确、快速的实现病灶区的识别、分割工作，减轻医师工作强度，进一步提升结构化报告书写效率；真正实现了数据可视化，流程自动化，实现图像处理和分析的价值，将提高中国整体医疗水平和学术水平，推动医学大数据和人工智能学科建设。