现代医学影像管理中枢：PACS系统的架构、流程与技术支撑

医学影像信息系统狭义上是指基于医学影像存储与通信系统，从技术上解决图像处理技术的管理系统；在现代医疗行业，医学影像信息系统是指包含了包括了RIS，以DICOM3、0国际标准设计，以高性能服务器、网络及存储设备构成硬件支持平台，以大型关系型数据库作为数据和图像的存储管理工具，以医疗影像的采集、传输、存储和诊断为核心，是集影像采集传输与存储管理、影像诊断查询与报告管理、综合信息管理等综合应用于一体的综合应用系统，主要的任务就是把医院影像科日常产生的各种医学影像（包括核磁、CT、DR、超声、各种X光机等设备产生的图像）通过DICOM3、0国际标准接口（中国市场大多为模拟，DICOM，网络等接口）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。

PACS系统业务流程

PACS流程从病人开始在HIS登记（挂号登记）或在RIS中进行检查登记开始。然后病人进入检查室，技师进行检查，接着阅片、书写报告和影像及图文报告归档。

1、临床医生在医生工作站中录入电子检查申请单，并将申请单传入RIS系统。

2、影像检查科室的RIS中对电子检查申请单的信息进行预约、审核、划价确认。

3、RIS与PACS的接口引擎通讯，向对方传递包括个人信息和检查信息的HL7消息。

4、PACS接口引擎通知归档服务器有新的需要调度的检查。

5、病人到达检查科室，检查设备向PACS接口引擎请求worklist。

6、对于支持worklist的DICOM设备，电子申请单直接传入影像设备，在影像设备中选择病人，直接安排检查。采集后的影像自动送往PACS；对于不支持worklist的影像设备，需要在设备中输入病人的基本信息。

7、技师进行检查操作，将得到的DICOM影像发送到采集工作站，在采集工作站完成质量控制等操作。

8、影像采集工作站接收到影像后，将影像送往PACS存储服务器。如果申请科室存在缓存服务器，则影像也同时发送到科室缓存服务器。

9、影像诊断医生根据需要调阅检查影像。

10、影像诊断医生对影像进行了修改或标注，则通知归档服务器更新信息并上传更新后的影像。

11、影像诊断医生在PACS诊断工作站上书写检查报告。

12、PACS接口引擎向HIS/RIS发送信息，通知更新检查状态。

13、临床医生获取影像和检查报告作为诊断的依据之一。

系统组成：

PACS系统一般由以下几个重要组成部分构成：

1、影像设备：如X光机、CT、MRI、超声等医疗设备，用来产生医疗影像。

2、影像采集器：将影像从医疗设备中提取，转换为数字信息，并标准化数据格式。

3、存储系统：用来存储影像和相关数据的设备，通常是一台专门的服务器。

4、影像传输系统：用于传输数字影像和相关数据，如局域网、互联网、移动设备等。

5、影像工作站：用于医生和专业技术人员查看、诊断、分析及操作影像的计算机和软件系统。

医疗影像PACS系统的优点包括减少纸质影像记录和管理的负担，提高影像诊断和治疗效率，提高患者治疗和护理水平，加强医疗数据的保密性和安全性等。

PACS系统覆盖科室
1、 放射科：放射科主要进行普通X线片、电子计算机体层摄影（CT）、与磁共振成像（MRI）等医学影像工作，为临床医生提供诊断支持。
2、 病理科： 病理科其主要任务是在医疗过程中承担病理诊断工作，包括通过活体组织检查、脱落和细针穿刺细胞学检查以及尸体剖检，为临床提供明确的病理诊断，确定疾病的性质，查明死亡原因。
3、 内镜科： 内镜室，是一种器具，主要由医院使用，用于观察患者的某些人眼直接看不到的可能病变部位。
4、 超声科： 超声医学是医学影像学的一个年轻而又重要的分支。超声检查可应用于心血管、腹部、妇产、体表小器官及软组织、胸腔等多种脏器及结果。
5、 介入科：介入放射学依靠医学影像设备的引导，利用穿刺和导管技术对疾病进行诊断和治疗，并以治疗为主的一门学科。
6、 核医学科：核医学科是利用核科学技术和手段对疾病进行诊断和治疗，是现代医学的主要手段之一。对甲状腺疾病、肿瘤、冠心病、肾脏疾病等的显像诊断及甲亢、骨转移癌的治疗有一定研究，取得了良好的医疗和社会效益。

医疗影像PACS系统开发使用的技术包括以下方面：

1、数据库技术：常用的数据库技术包括关系数据库和NoSQL数据库，例如MySQL、Oracle、MongoDB等，用于数据存储和管理。

2、网络技术：包括TCP/IP协议、HTTP协议、Web服务、RESTful API等，用于构建分布式系统和实现图像数据的传输和分享。

3、并行计算技术：例如分布式计算、GPU计算等技术，用于优化图像处理和分析性能。

4、前端和后端开发技术：包括Java、Python、C++、C#等编程语言，以及常用的web框架和图像处理框架，例如Spring、Django、TensorFlow等。

5、云计算技术：例如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、阿里云，华为云，腾讯云，天翼云等等，用于构建可伸缩、高可用、安全的云端PACS系统。

6、安全技术：例如SSL/TLS加密、数字签名、防火墙、入侵检测等技术，以确保图像数据的安全性和隐私性。

7、AI技术：包括深度学习、机器学习、自然语言处理等技术，用于构建自动化的医疗影像诊断和分析系统，提高医疗诊断效率和准确性。