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近年來，公共醫(yī)療成為大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的行業(yè)，針對(duì)海量的診斷報(bào)告、病理數(shù)據(jù)、藥物清單和治療方案，借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以建立基于病例特征的疾病數(shù)據(jù)庫，醫(yī)生可以根據(jù)患者信息制定有效的治療方案。

通過谷歌引擎搜索正式發(fā)表的中英文科研論文，由于這是一門新興學(xué)科，所以將查詢時(shí)間設(shè)置為2012年至2017年，查詢關(guān)鍵字為“大數(shù)據(jù)圖像信息學(xué)”和“大數(shù)據(jù)放射信息學(xué)”及各自對(duì)應(yīng)的英文。鑒于目前通用的科研論文均采用.pdf格式，所以對(duì)查詢類型用“filetype:pdf”子句進(jìn)行限定。最后對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行抽樣分類，并對(duì)各分類主題進(jìn)行探討。

檢索結(jié)果主要由兩大類構(gòu)成，第一類從廣義上討論與大數(shù)據(jù)相關(guān)的基本概念及其在醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)中所發(fā)揮的作用。第二類則使用大數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)技術(shù)解決醫(yī)療實(shí)踐中的具體問題。

由于綜述研究的廣泛性和復(fù)雜性，本文并不對(duì)具體文獻(xiàn)作全面的分析和總結(jié)。將重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)的基本概念及其在影像信息學(xué)中的應(yīng)用。討論的應(yīng)用范疇主要涵蓋診斷和治療、教育和科研，成本控制和效率提升及輻射劑量監(jiān)測幾方面。

影像大數(shù)據(jù) 影像大數(shù)據(jù)是由DR、CT、MR等醫(yī)學(xué)影像設(shè)備所產(chǎn)生并存儲(chǔ)于PACS系統(tǒng)內(nèi)的大規(guī)模、高增速、多結(jié)構(gòu)、高價(jià)值和真實(shí)準(zhǔn)確的影像數(shù)據(jù)集合。胎心監(jiān)測、免疫分析、DNA篩查數(shù)據(jù)均可用于影像大數(shù)據(jù)應(yīng)用方案。

雖然醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)相當(dāng)豐富，但用常規(guī)方法從中提取的有用信息卻相對(duì)較少。放射圖像不但數(shù)據(jù)量龐大，而且針對(duì)性極強(qiáng)，常用于解決具體的臨床問題。例如，X光片主要用于檢查肺部及支氣管炎癥，這就容易導(dǎo)致放射數(shù)據(jù)的觀測力貧瘠現(xiàn)象，而臨床記錄則包含了所有與患者診斷、治療過程相關(guān)的信息，因此更富有觀測力。

影像信息學(xué) 影像信息學(xué)的主要目標(biāo)是將傳統(tǒng)意義下的成像、后處理、PACS等內(nèi)容有機(jī)結(jié)合，提供更有針對(duì)性、信息含量更豐富且更準(zhǔn)確的圖像解譯，獲得更有價(jià)值的圖像信息，以便完成人類能力難以勝任的工作。

數(shù)據(jù)挖掘是將屬性相似的某類對(duì)象聚類，從聚類數(shù)據(jù)中提取有用信息并將其轉(zhuǎn)化為可理解對(duì)象的過程，如今該過程可用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法實(shí)現(xiàn)。由于這些方法能處理的數(shù)據(jù)量更多，過程更加穩(wěn)定，結(jié)果也更加有效，可彌補(bǔ)因持續(xù)工作而造成的關(guān)鍵性結(jié)果缺失或疲勞性降速。

影像大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用

診斷和治療流程的合理化 計(jì)算機(jī)輔助診斷（Computer Aided Diagnosis，CAD）和臨床決策系統(tǒng)（Clinical Decision Support，CDS）是影像大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要組成部分。

CAD提供了各型數(shù)據(jù)融合的接口，既包括影像資料，也可以是病理報(bào)告，還可以是電子病歷（Electronic Medical Records，EMR）。文獻(xiàn)將影像數(shù)據(jù)和組織切片數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過CAD系統(tǒng)建立了疾病診斷模型、選擇最優(yōu)藥物劑量和放射療法并制定了最佳器官移植時(shí)間。規(guī)劃制定是CDS大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要用途，在制定成像檢查規(guī)劃前，可以通過EMR全面收集關(guān)于患者的各類信息，如年齡、癥狀、病史、遺傳史、耐藥性、身體狀況及歷史健康等數(shù)據(jù)[7]。該過程可解讀為對(duì)某項(xiàng)檢查進(jìn)行的驅(qū)動(dòng)力分析，并據(jù)之選擇最適宜的成像手段。

教育和科研水平的改善 用大數(shù)據(jù)相關(guān)性分析代替?zhèn)鹘y(tǒng)的假說驅(qū)動(dòng)研究有比較優(yōu)勢。病例選擇、離群效應(yīng)分隔標(biāo)準(zhǔn)及變量說明等過程常常是既耗時(shí)又缺乏統(tǒng)計(jì)意義。使用實(shí)際數(shù)據(jù)意味著研究人員可以方便地辨識(shí)相關(guān)人群，并確定哪些患者可能會(huì)對(duì)特定治療方案產(chǎn)生反應(yīng)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析則能夠以較為自然的方式展示醫(yī)療條件的變化過程，以便跟蹤總體發(fā)展趨勢。

使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可對(duì)放射技師或醫(yī)生做教育評(píng)分。例如，使用評(píng)級(jí)系統(tǒng)對(duì)歷史影像解讀意見進(jìn)行調(diào)閱并評(píng)分，分析各評(píng)定誤差的臨床學(xué)意義，而這種自我評(píng)價(jià)或同行評(píng)價(jià)的方式不但可以作為操作技能的質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)，還可成為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的教學(xué)工具。

成本控制和效率提升 合理利用大數(shù)據(jù)可有效降低醫(yī)療成本，病人醫(yī)療成本主要是由檢查費(fèi)用、藥品耗材及護(hù)理費(fèi)用構(gòu)成，通過大數(shù)據(jù)對(duì)不同病種的預(yù)期成本和預(yù)期收益進(jìn)行預(yù)測和控制，不但可以減少不必要的檢查項(xiàng)目，還可以合理調(diào)配醫(yī)療資源。

提取病人EMR大數(shù)據(jù)可以建立某些疾病的早期預(yù)測模型，能夠有效降低死亡率。一項(xiàng)最新的機(jī)器學(xué)習(xí)研究項(xiàng)目表明，提取確診病例和健康病例的特征，通過分類決策模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，能夠大幅提高充血性心力衰竭的確診能力。

輻射劑量監(jiān)測 影像大數(shù)據(jù)應(yīng)用方案的另一個(gè)領(lǐng)域是輻射安全控制，具體地講即是如何減少患者的輻射劑量。目前，與CT輻射劑量相關(guān)的主要參數(shù)主要有CT劑量指數(shù)和劑量長度積，采用傳統(tǒng)指數(shù)估計(jì)患者劑量既不全面也不準(zhǔn)確。 

現(xiàn)在，已經(jīng)可以通過大數(shù)據(jù)方式來減少患者遭受的檢查輻射，華盛頓大學(xué)采用了劑量跟蹤技術(shù)從多個(gè)CT成像設(shè)備中獲取掃描數(shù)據(jù)，建立了受檢者體徑與CT劑量間的相關(guān)模型，不僅可以精準(zhǔn)定位病灶，而且有助于驗(yàn)證其成像效果并控制放射劑量。

發(fā)展方向 大數(shù)據(jù)及其在放射學(xué)中的應(yīng)用研究是一門新興課題，在一些領(lǐng)域取得了初步成果，整體研究并不成熟。利用PACS或轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)整合生化、病理、分子和影像數(shù)據(jù)建立綜合數(shù)據(jù)中心，通過標(biāo)記物的鑒別準(zhǔn)確定位病灶的醫(yī)療模式是影像大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向。隨著病例樣本的積累，算法的不斷發(fā)展，將在更為廣闊的范圍內(nèi)涌現(xiàn)出越來越多的醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)解決方案，影像信息學(xué)也必將迎來更深層次的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。