广东PACS系统：如何解决医疗PACS储存挑戰?

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　　PACS系统：如何解决医疗PACS储存挑戰?

　　近些年，医院的医疗PACS影象数据信息总产量在持续增长，对医疗影象储存的迅速扩充工作能力和分布式系统调取工作能力提到了挑戰。现阶段医院选用的集中型列阵储存普遍现象影象调取特性短板，三级储存构架繁杂，扩充和运维管理艰难，数据信息没法所有 线上，无法适用互联网大数据、人工智能技术等科学研究要求。

　　根据分布式架构的下一代分布式存储——碧水分布式系统，不但具备分布式系统数据信息吞吐特性，还具有规模性迅速扩充工作能力，可将三级数据信息统一储存于一套分布式存储上，摆脱传统式三级储存导致的数据信息防护，与此同时简单化了扩充和运营的难度系数，还能合理适用AI輔助诊治、影象数据统计分析与影象智能化确诊等学科建设。

　　一、 医疗PACS影象储存现况

　　伴随着医疗影象机器设备的普遍应用、拍片子机器设备一次拍片子量的提升，及其拍片子机器设备屏幕分辨率的持续提升 ，医院的医疗PACS信息量预估每一年提高15%，五年翻一番，并呈加快上升的趋势，三甲综合型医院或胸科、肺科、脑外科等三甲大专医院，一年的增加拍片子量在50TB ~ 60TB。而且，依据我国电子器件病历储存有关要求，医疗组织存放储存医疗影象数据信息時间规定不少于十五年。不管从市场拓展或是合规管理规定，医疗影象数据信息的储存都对分布式存储明确提出了要求。

　　现阶段医院对医疗PACS数据信息广泛使用传统式列阵储存FC SAN或NAS，并选用线上、近线、线下的三级储存构架。这类PACS储存构架广泛遭遇下列难题：

　　1.特性/容积拓展艰难

　　? PACS影象的经典特性是绝大多数文档全是小文档，在其中MR文档均值尺寸为60KB上下；CT文档均值尺寸为300KB上下,也是小文档。一直以来，小文档存储全是分布式存储遭遇的挑戰：小文档读写能力特性低；当储存的文档总数增加时特性会持续降低。

　　? 现阶段线上储存应用传统式列阵储存时，PACS图象调取的效率更快仅为每秒钟80幅上下。典型性的MR查验，均值每一次查验造成约3000~5000张小图片，调取照片必须 数十秒之上；? 在大中型医院的业务流程高峰时段，数百位医院门诊、临床医生与此同时阅口腔上皮细胞，对分布式存储造成分布式系统浏览，阅片等待的时间更长。

　　2.系统架构图繁杂、数据信息浏览不方便

　　三级储存构架下，PACS影象数据信息分散化存放在三套不一样的存储体系中。这会致使下述难题：

　　1） 在患者开展复诊时，医师必须 调取一年前或一年前的查验影象，这种影象坐落于近线储存中，必须 将这种影象先转移到线上储存中再调取，不但使用繁杂，无法让医师马上调取；2） 三级构架造成 的数据信息防护，无法将累积的很多PACS数据信息用以如AI輔助诊治、影象数据统计分析与影象智能化确诊等学术活动，使数据价值无法充分运用；3） 不一样分布式存储中间的信息无法统一管理方法，数据备份转移工作中繁杂。

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