需求解析

技术需求基本信息

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技术需求解析

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技术研发指南

影像AI越来越多地进入到影像学诊断的一线工作中,对于县域医共体而言,县医院、中医院、妇幼保健院、以及乡镇的医疗机构可以形成县域医共体;在区域的中心使用一组AI模块,就存在着多家医疗机构的待处理影像队列排程的问题,只有这个问题得到合理的解决,区域的AI才能体现出实用化。

1、总体的业务量有限;

2、存在普遍的互联互通相互申请、相互诊断的需求;

3、应对扫描规范容易统一。另一方面,影像AI的每个工作模块价格仍然不菲,达到每个AI模块50万以上,比如肺结节、胸片、肋骨骨折、冠脉分析、骨龄计算等模块的终端价格都不低于这个价格。没有必要每家县域的医疗机构都单独购置影像AI模块,只需在县域的私有云中心按照不同病种类型每种购置一套AI模块即可,这种集约的管理理念显而易见。

1.对每个影像检查类型设置业务紧急程度,以及对每个影像AI模型设置业务计算量级别;其中,每个影像检查类型对应一个与之匹配的影像AI模型;业务紧急程度为紧急、亚急、不急中的一种;业务计算量级别为高、中、低中的一种;

2.接收患者DICOM图像,判断每个患者的影像检查类型,每个影像检查类型形成一个待处理的影像队列,基于业务紧急程度、业务计算量等级,对待处理的影像队列进行排程;

3.输出待处理的影像队列的排程方案。

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