Visão geral do serviço DICOM

Importante

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Este artigo descreve os conceitos de DICOM, imagens médicas e o serviço DICOM.

Imagens médicas

A geração de imagens médicas é a técnica e o processo de criação de representações visuais do interior de um corpo para análise clínica e intervenção médica, bem como a representação visual da função de alguns sensoriais ou tissues (physiology). A geração de imagens médicas busca revelar estruturas internas ocultas pela capa e Bones, bem como para diagnosticar e tratar a doença. A geração de imagens médicas também estabelece um banco de dados de anatomia e Physiology normais para possibilitar a identificação de anormalidades. Embora a geração de imagens de sensoriais e tissues removidas possa ser executada por motivos médicos, esses procedimentos geralmente fazem parte do Pathology em vez de imagens médicas. Wikipédia, imagens médicas

DICOM

O DICOM (Digital Imaging and Communications em medicina) é o padrão internacional para transmitir, armazenar, recuperar, imprimir, processar e exibir informações de imagens médicas e é o padrão de imagens médicas principal aceito na área de saúde. Embora existam algumas exceções (Odontologia, veterinária), quase todas as especialidades médicas, fabricantes de equipamentos, fornecedores de software e profissionais individuais contam com o DICOM em algum estágio de qualquer fluxo de trabalho médico envolvendo geração de imagens. O DICOM garante que as imagens médicas atendam aos padrões de qualidade, para que a precisão do diagnóstico possa ser preservada. A maioria das modalidades de imagem, incluindo tomography computadas (CT), a ressonância magnética Resonance Imaging (MRI) e o Ultrasound, devem estar em conformidade com os padrões de DICOM. As imagens que estão no formato DICOM precisam ser acessadas e usadas por meio de aplicativos DICOM especializados.

Serviço DICOM

um serviço DICOM é um serviço gerenciado que precisa de uma assinatura do azure e uma conta de Azure Active Directory a ser implantada no espaço de trabalho APIs de saúde do azure. Ele permite a comunicação baseada em padrões com qualquer ™ sistema habilitado para DICOMweb. O serviço DICOM injeta metadados DICOM em um serviço FHIR ou servidor FHIR, permitindo uma única fonte de verdade para dados clínicos e metadados de imagens.

A necessidade de integrar dados não clínicos com eficiência se tornou agudo. Para tratar pacientes efetivamente, Pesquisar novos tratamentos, diagnosticar soluções ou fornecer uma visão geral eficaz do histórico de integridade de um único paciente, as organizações devem integrar dados em várias fontes. Uma das integrações mais urgentes é entre os dados clínicos e de geração de imagens.

™O FHIR está se tornando um padrão importante para dados clínicos e fornece extensibilidade para dar suporte à integração de outros tipos de dados diretamente ou por meio de referências. Usando o serviço DICOM, as organizações podem armazenar referências a dados de geração de imagens no FHIR ™ e habilitar consultas que cruzam os conjuntos de dados clínicos e de geração de imagens. Isso pode habilitar vários cenários diferentes, por exemplo:

  • Criando coortes para pesquisa. Geralmente, por meio de consultas para pacientes que correspondem a dados em sistemas clínicos e de geração de imagens, como este (que disparou o esforço para integrar ™ dados FHIR e DICOM): "Dê-me todos os medicamentos prescritos com todos os documentos de varredura CT e seus relatórios de Radiologia associados para qualquer paciente mais antigo que 45 que tenha tido um diagnóstico de osteosarcoma nos últimos dois anos."
  • Encontrar resultados para pacientes semelhantes para entender opções e tratamentos de plano. Quando é apresentado um diagnóstico de paciente, um médico pode identificar resultados de pacientes e planos de tratamento para pacientes anteriores com um diagnóstico semelhante, mesmo quando eles incluem dados de imagem.
  • Fornecer uma exibição longitudinal de um paciente durante o diagnóstico. Radiologists, especialmente teleradiologists, geralmente não têm acesso completo ao histórico médico de um paciente e a estudos de geração de imagens relacionados. Por meio ™ da integração do FHIR, esses dados podem ser facilmente fornecidos, mesmo para radiologists fora da rede local da organização.
  • Fechando o loop de comentários com teleradiologists. O ideal é que um radiologist tenha acesso aos dados clínicos de um hospital para fechar o loop de comentários depois de fazer uma recomendação. No entanto, para teleradiologists, isso geralmente não é o caso. Em vez disso, geralmente não é possível fechar o loop de comentários após a execução de um diagnóstico, pois eles não têm acesso aos dados do paciente após a leitura inicial. Sem acesso (ou limitado) a resultados clínicos, eles não podem obter os comentários necessários para melhorar suas habilidades. Como em teleradiologist, coloque-o: "Pegue parathyroid por exemplo. Fazemos mais do que qualquer outra clínica no país e, ainda assim, tenho que imploram e petições para Surgeons dizer o que eles realmente encontraram. De mais de 500 estudos que faço a cada mês, obtenho comentários diretos somente em três ou quatro. " Por meio da integração com ™ o FHIR, uma organização pode criar facilmente uma ferramenta que fornecerá comentários diretos para o teleradiologists, ajudando-os a aprimorar suas habilidades e fazer melhores recomendações no futuro.
  • fechando o loop de comentários para modelos de ia/ML. Os modelos de aprendizado de máquina melhoram quando comentários do mundo real podem ser usados para melhorar seus modelos. no entanto, os provedores de modelo de ML de terceiros raramente recebem os comentários de que precisam para melhorar seus modelos ao longo do tempo. Por exemplo, um ISV o coloca dessa maneira: "nós usamos uma combinação de modelos de máquina e especialistas humanos para recomendar um plano de tratamento para cirurgia de coração. No entanto, raramente apenas obtemos comentários de médicos sobre a precisão de nosso plano. Por exemplo, geralmente recomendamos um tamanho de stent. Adoraríamos receber comentários sobre se nossa previsão estava correta, mas a única vez que ouvimos dos clientes é quando há um grande problema com nossas recomendações. " Assim como os comentários do teleradiologists, a integração com ™ o FHIR permite que as organizações criem um mecanismo para fornecer comentários ao pipeline de readaptação do modelo.

Implantar o serviço DICOM no Azure

O serviço DICOM precisa de uma assinatura do Azure para configurar e executar os componentes necessários. Esses componentes são, por padrão, criados dentro de um grupo de recursos novo ou existente do Azure para simplificar o gerenciamento. além disso, uma conta de Azure Active Directory é necessária. Para cada instância do serviço DICOM, criamos uma combinação de recurso isolado e multilocatário.

Resumo

Este artigo conceitual forneceu uma visão geral do DICOM, da imagem médica e do serviço DICOM.

Próximas etapas

Para começar a usar o serviço DICOM, consulte: