内容紹介
PACSはDICOMを核として、異なるベンダー装置から発生した放射線画像の保管・表示を行うツールとして発達してきたが、昨今画像データの爆発的な増加、Non-DICOM画像との統合管理・表示の必要性、画像診断業務自体の業務量の膨大化等の困難な問題が発生し、そのソリューションが求められている。
本稿では、上記課題へのソリューション候補として有力なVNA、AIを紹介し、その現状と将来展望について論じる。またその先のビッグデータの二次利用を視野に入れたグラフデータベースについても紹介する。
PACS has been developed as a tool to archive and display the radiologocal images from different vendor machines using DICOM as a core concept. Recently, explosionally increasing image data volume, necessity for DICOM-non DICOM mixed data archive and display and the rapid increase of the task volume for imaging diagnosis for radiologist have been revealed to be some of the difficult problems to be solved. In this article, the author describes about VNA and AI for the solution to the problems above and also refer to graph database which should be extremely useful for secondary utilization of the medical big data.
目次
本稿では、上記課題へのソリューション候補として有力なVNA、AIを紹介し、その現状と将来展望について論じる。またその先のビッグデータの二次利用を視野に入れたグラフデータベースについても紹介する。
PACS has been developed as a tool to archive and display the radiologocal images from different vendor machines using DICOM as a core concept. Recently, explosionally increasing image data volume, necessity for DICOM-non DICOM mixed data archive and display and the rapid increase of the task volume for imaging diagnosis for radiologist have been revealed to be some of the difficult problems to be solved. In this article, the author describes about VNA and AI for the solution to the problems above and also refer to graph database which should be extremely useful for secondary utilization of the medical big data.