一种手术治疗质量共享式控制方法及系统与流程

本发明涉及一种手术治疗质量共享式控制方法，同时也涉及相应的手术治疗质量共享式控制系统，属于医疗信息化技术领域。

背景技术：

以肿瘤放疗为例，目前的手术疗效质量管理模式是：首先，配备具有一定资质和经验的专职人员。以单个医院内的放疗科或介入科为一个独立单元，美国和中国的一部分医院都会配备一定数量的专职的放射剂量物理师，与放射医生或者介入放射医生一起根据肿瘤的影像学和病理学资料来制定放射治疗计划，估计药物用量、药物介入的位置等。然后，由本科室内的手术医生，根据前述放射治疗计划，实施放射治疗。再次，在手术治疗完成后，患者在本科室完成手术后的影像检查对本次放射治疗进行人工评估(质量控制)。最后，在一定时间间隔后，患者回到原治疗科室做影像学检查(随访和疗效评估)。

上述手术疗效质量管理模式的缺陷是：

1.无法快速持续优化治疗效果：现有质量管理模式下，医生对治疗效果的反馈主要来自于本医院治疗的患者身上的观察。医生的学习提升需要大量病例，现有模式造成各个医院之间形成信息孤岛，因此医生的进步慢，治疗水平良莠不齐，患者得到的治疗不尽人意；

2.患者寻求“第二意见”非常困难：美国虽然鼓励患者和医生寻求“secondopinion(第二意见)”，但是实际上在目前的质量管理模式下非常难于实现。因为患者的资料都由医院保存，没有分享途径，如果要在本次治疗的医院外寻求“第二意见”，可能需要重新开始所有检查，以前的资料无法使用，延误时间，浪费人力，大部分患者无法承担额外增加的费用而选择放弃第二意见；

3.治疗标准不统一，并且缺乏客观性：一家医院完成制定治疗计划，实施计划、评估疗效，外界同行以及患者无法进行深入了解、评价或者监督，无法形成统一的治疗标准，不利于提升业界整体治疗水平，也不利于降低医患矛盾；

4.增加治疗成本：以单个医院的科室为独立单元，分配专职人员，其服务的患者数量有限，效率低下，间接增加治疗成本。

在专利号为zl201410407755.3的中国发明专利中，提供了一种基于云平台的医疗影像数据共享的方法、云平台和系统，云平台与至少一个医疗影像设备相连。该方法包括如下步骤：接收至少一个医疗影像设备发送的医疗影像和/或扫描数据；在云平台上存储至少一个医疗影像设备的医疗影像和/或扫描数据。采用该发明提供的技术方案，可以实现与云平台相连的所有医疗影像设备之间的医疗影像和/或扫描数据的共享。但是，该发明只能实现数据共享，本身并不进行分析或提供治疗建议，因此对提高手术疗效的贡献不大。

技术实现要素：

本发明所要解决的首要技术问题在于提出一种手术治疗质量共享式控制方法。

本发明所要解决的另一技术问题在于提出一种手术治疗质量共享式控制系统。

为实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供一种手术治疗质量共享式控制方法，包括以下步骤：

上传合格的术前医学影像及基本信息；

建立新病例档案；

分析所述术前医学影像，制定治疗计划；

存储和上传术后医学影像；

根据所述术前医学影像、所述治疗计划、所述术后医学影像，进行疗效评价；

将疗效评价反馈到所述新病例档案中保存。

其中较优地，对所述新病例档案中的所述术前医学检查影像、所述治疗计划、所述术后医学影像，所述疗效评价进行分析，形成治疗方案标准；

在下一次制定新治疗计划时，使用所述治疗方案标准作为所述新治疗计划。

其中较优地，通过对新病例的术前医学影像提取影像学征象，分析所述术前医学影像，并根据所述影像学征象和所述基本信息，制定治疗计划。

其中较优地，根据所述影像学征象搜索类似病例；

根据搜索到的类似病例的治疗方案，给出所述新病例的治疗计划建议。

其中较优地，对所述术后医学影像，进行影像学征象的提取，然后将所述术后医学影像的影像学征象，与所述术前医学影像的影像学征象进行对比，得到所述疗效评价。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种手术治疗质量共享式控制系统，包括后台系统和与所述后台系统通过网络连接的专家接入系统、医院接入系统；其中，所述后台系统可以执行以下步骤：

接收到合格的术前医学影像及基本信息；

建立新病例档案；

分析所述术前医学影像，制定治疗计划；

接收到术后医学影像；

根据所述术前医学影像、所述治疗计划、所述术后医学影像，进行疗效评价；

将疗效评价反馈到所述新病例档案中保存。

利用本发明提供的手术治疗质量共享式控制方法及系统，可以自动提取病症特征，根据不同患者的不同病情提出治疗方案标准(指南)并持续优化，从而对各地医生的手术治疗质量进行共享式控制，促进手术质量的提升。

附图说明

图1为本发明的第一实施例中，手术治疗质量共享式控制方法的流程示意图；

图2为本发明的第二实施例中，手术治疗质量共享式控制方法的流程示意图；

图3为本发明提供的手术治疗质量共享式控制系统的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术内容做进一步的详细说明。

在医疗临床中，确定治疗方案需要全面综合地评估病情。本发明中首先以影像这类数字化的信息为例说明如何实现评估。事实上，本发明实施例提供的手术治疗质量共享式控制系统作为医疗平台，可以接收所有数字化的患者信息资料，结合影像、基本信息(病史、用药史、年龄等)、医生面诊信息等，基于大数据中的相似病例或者大数据形成的治疗方案标准，自动提供治疗方案建议给专家审核。

<第一实施例>

如图1和图3所示，本手术治疗质量共享式控制方法，主要适用于ct、pet-ct、mr等检查。这些检查设备可以分布在各个医院，检查的影像通过医院接入系统或者患者接入系统上传到后台系统。如图3所示，本手术治疗质量共享式控制系统包括分布式的多个后台系统、医院接入系统、患者接入系统以及专家接入系统，均通过网络进行数据交互，形成共享。上述方法包括以下步骤。

s1：上传合格的术前医学影像。

患者、医生或者护士，通过各自的接入系统上传合格的术前医学影像，作为医疗治疗治疗管理的基础。本领域普通技术人员可以理解，上传术后医学影像的操作也可以由检查设备，例如ct机，自动上传。本发明中的后台系统接收到上传的术前医学影像之后，先根据医学影像评价标准进行合格审查。

对手术治疗质量，大部分是基于影像资料进行判断和评价的。合格的医学影像评价标准(评片标准)，包括基本要求和质量要求。

基本要求，包括：

1.标识正确和完整(例如，左右标志正确检查号、检查日期、检查医院、被检者姓名、性别、年龄、图像放大比例或比例尺等信息完整)；

2.用片尺寸合理、分格规范、照射野大小控制适当(例如，不小于11×14英寸)。

3.图像放大比例一致(例如，正位片与侧位片或斜位片放大比例一致；同一部位不同时间摄片放大比例一致；成人胸片放大比例不小于65％)。

4.无体外伪影(例如，内衣扣、金属线)。

5.无运动伪影。

6.特殊检查体位应标注(例如腹部立位、水平侧位)。

7.胶片无污片、划片、粘片、指纹。

质量要求，包括：

1.密度合适：x线照片中，背景密度范围控制在0.25～2.0之间，人体组织影像密度标准因部位体位不同而异。

2.层次分明，对比度高：骨骼能辨别骨皮质、骨小梁、肌肉、关节腔的层次；腹部能分辨肾脏、腰大肌、腹壁脂肪线；胸部能分辨肺野与纵膈、肺野与胸壁、外带肺纹结构的层次；脊柱能分辨椎体与软组织、椎体的各组成部分，骨小梁可见；头部能分辨颅板和颅腔、颅腔和岩部、颅腔与窦腔的层次。

3.摄影体位标准正确：组织影像应符合正常的解剖投影，无重叠或者即使有重叠也能分辨出轮廓，无失真。

4.照射野大小合适：被检部位影像全部在照片上显示,但不应过多包含非检查部位尤其是内分泌腺。重点组织界限清楚，脊柱应含相邻椎体，四肢长骨应至少包括1个邻近关节，肋骨应包括第1或第12肋骨。

服务器接收到术前医学影像，基于上述评价标准，判断是否合格。对于合格的术前医学影像，才进入下一步分析，对于不合格的则发出提示，要求重新上传。

s2：建立病例档案

服务器接收到合格的术前医学影像，对该术前医学影像建立病例档案。

服务器存储有病例库(数据库)，包括病例的基本信息和特征信息。在建立病例档案的过程中，一方面是将患者、医生或者护士上传时填写的基本信息，例如患者id号、姓名、住院号、医院代码等，保存下来(数据共享时，需要对这些信息进行保密处理)；另一方面是存储术前医学影像的特征。术前医学影像的特征，是《ct检查报告单》、《mri诊断报告单》等检查报告单中的“检查部位”、“检查方法”和“影像所见”的内容。其中，“影像所见”的内容，可以用标准化方式逐项输入(例如，血流信号：强/无；边缘界清：是/否)，或者通过文字识别及提取的方式进行。

s3：分析病灶区检查影像，制定治疗计划

如图3所示，合格的术前医学影像被分配给专家(可以是一人，也可以是多人)，专家通过专家接入系统获得该术前医学影像。然后，专家对术前医学影像进行分析，提出治疗计划，并将治疗计划上传/输入到本手术治疗质量共享式控制系统中。这里的治疗计划，是指医生根据目前的治疗指南，制定治疗计划，如放射剂量，化疗剂量、穿刺路径等等。

由于这些专家是专职处理影像分析工作，所以专业水平容易通过培训和大量练习得到精进，可以快速持续优化治疗水平；而且，由于专家不是固定服务特定医院的患者，所以工作量足够多，降低成本；患者如果寻求“第二意见”，也可以在本手术治疗质量共享式控制系统中选定第二专家来提供治疗计划。由于本手术治疗质量共享式控制系统共享数据，所以该第二专家可以直接查看术前医学影像，不需要重新检查。

s4：进行术后医学影像检查，并存储和上传术后医学影像

医生根据治疗计划实施手术后，由患者或者医生、护士，上传术后医学影像。本领域普通技术人员可以理解，上传术后医学影像的操作也可以由检查设备，例如ct机，自动上传而无需人工上传。

s5：根据术前医学影像、手术治疗方案、术后医学影像，进行疗效评价

专家通过专家接入系统，获得术后医学影像以及术前医学影像、治疗方案，将术后医学影像以及术前医学影像进行对比，从而判断治疗效果，进行疗效评价。专家，通过专家接入系统，将疗效评价输入或上传到后台系统。在后台系统中，将术前医学影像、治疗计划、术后医学影像，与疗效评价一同存储。

对于实体肿瘤的疗效评价，有who(世界卫生组织)和recist(responseevaluationcriteriainsolidtumors,实体肿瘤的疗效评价标准)两套评价标准，具体对比如表1所示。

表1：who和recist肿瘤疗效评价标准对比

手术治疗方案与治疗计划往往存在不同，因此需要医生上传。主要包括手术过程中的影像资料及信息，例如放射剂量，化疗剂量、穿刺路径、血压、病史、消融电极的电压等。

本手术治疗质量共享式控制系统上的专家根据患者术前医学影像、手术治疗方案、术后医学影像等资料，对本次治疗的实施情况进行评价，按照新阶段的临床指南进行评级，并且提供评级原因，上传或输入到本手术治疗质量共享式控制系统。

专家的术后疗效评估结果，被本手术治疗质量共享式控制系统自动分别发送给相关人员，例如实施手术的医生或患者。而且，术后疗效评估结果保存到该病例档案中。

s6：进行随访医学影像检查，并存储和上传随访医学影像

与步骤s4类似，患者按期进行随访医学影像检查，由检查设备或者由医生、护士、患者上传检查的影像和检查报告的内容。

s7：根据随访医学影像，评估疗效，并发送给相关人员

与步骤s5类似，专家通过本手术治疗质量共享式控制系统接收到随访医学影像，根据前医学检查影像、治疗计划、随访医学影像，进行随访疗效评估，并上传本手术治疗质量共享式控制系统。而且，随访疗效评估结果保存到该病例档案中。

通过将术前医学影像、术后医学影像、治疗计划、治疗方案、疗效评价，统一存储在后台系统中，任何一位获得管理权限的医生，均可以学习该病例的全程信息，从而提高医生技能，甚至第三方可以根据这些资料对该病例的治疗是否是医疗事故进行客观判断。如果患者在上传术前医学影像并从第一专家获得第一治疗计划后，寻求第二意见，则第二专家给出的第二治疗计划也会存储在后台系统中。实施手术的医生，可以通过医生接入系统看到第一治疗计划和第二治疗计划，因此可以选择最优方案，或者结合两者得到更优的第三治疗方案，提高疗效。

<第二实施例>

随着病例的数量的增加，云平台可以对不同病例的治疗方案和对应治疗效果进行分析，采用专家或人工智能手段分析出提高疗效的因素，从而提出针对特定病症的优化治疗方案，形成新的治疗指南。更进一步，随着治疗方案的不断优化，本手术治疗质量共享式控制系统可以不断优化算法，最终可以根据特定患者的病情，用人工智能进行临床治疗方案、放射剂量、穿刺路径等的方案制定，成为行业内的标准治疗方案。

下面，结合图2和图3，基于后台系统来介绍如何以人工智能手段实现本发明所提供的方法。

s10：接收到合格的新病例术前医学影像

本发明中的后台系统接收到患者或者医生、护士上传的术前医学影像，首先要按照第一实施例中介绍的方法判断该术前医学影像是否合格。

s11：对新病例的术前医学影像提取病症特征

针对合格的术前医学影像，则需要提取医学影像的特征，作为后续分析的基础。

目前，医院普遍使用pacs(picturearchiveandcommunicationsystem)图像存档及通信系统，包括图像采集设备、存档/处理计算机以及显示工作站等几个部分，将各种医学影像(包括核磁，ct，超声，各种x光机，各种红外仪、显微仪等设备产生的图像)通过各种接口(模拟，dicom，网络)以数字化的方式进行海量存储。对于dsa、ct、mr、cr、dr、pet等大型设备，由于自身产生的图像即为数字化信息，所以可直接或只经标准化就可直接被计算机存档及显示。

针对ct、mr这类数字化影像，在提取医学影像特征的操作中，首先要进行图像配准，其次要提取影像学征象。关于图像配准的具体步骤，可以参考中国专利文献200680028160.0、201180022575.8等。关于提取影像学征象的具体步骤，可以参考中国专利文献201910528661.4、200410015732.4、201110127324.8等，在此不予赘述。

利用上述的医学影像特征提取操作，可以将合格的术前医学影像中的影像学征象提取出来，并与基本信息对应保存在数据库中，作为一个新病例。

s12：根据影像学征象，搜索类似病例或治疗方案标准

根据前述影像学征象提取方法获得的影像学征象，作为判断类似病例的基础，在数据库中搜索具有相同或类似影像学征象的已有病例(类似病例)。可以理解，如果搜索到多个类似病例，则还要根据新病例的基本信息，例如病史、血压、年龄等进一步筛选，得到类似病例。

判断类似病例的条件，可以事先设定，而且针对不同疾病设定不同的判断标准。

s13：判断是否有类似病例或治疗方案标准

如果步骤s12中的搜索结果，有类似病例，则进入步骤s14；如果搜索结果是没有类似病例，则进入步骤s15。

s14：根据搜索到的类似病例的治疗方案(包括，治疗方案标准)，给出新病例的治疗计划建议，发送给专家

如果有些疾病，已经形成了治疗方案标准(指南)，则针对新病例可以直接采用与类似病例相同的治疗方案；如果有些疾病还没有标准方案，则需要比对类似病例的影像学征象的相似度，并根据类似病例的疗效和治疗方案来制定新病例的治疗计划建议，然后进入步骤16。

本手术治疗质量共享式控制系统将此治疗计划建议，发送给专家，由其审核或修改该治疗计划建议(后台系统推荐的治疗方案)，形成新病例的治疗计划，上传后台系统。

s15：由于没有搜索到类似病例或治疗方案标准，后台系统就将将术前医学影像发送给专家，由其读片并制定新病例的治疗计划，上传后台系统。然后进入步骤16。

s16：接收到专家审核通过的新病例的治疗计划

后台系统接收到经过专家审核(s14)或者由专家制定(s15)的新病例的治疗计划。

s17：后台系统将新病例的治疗计划发送给相关人员。

相关人员，例如医生，接收到新病例的治疗计划，然后参考治疗计划实施手术。并且，在手术后的随访期内，安排患者进行复查，拍摄并上传术后医学影像。更优的是，手术过程中的影像资料，也被上传，以辅助判断疗效和实际的治疗方案。

如果随访期内还需要复查，则继续安排患者进行复查，拍摄并上传随访医学影像。

s18：接收到新病例的术后医学影像或者随访医学影像，进行对比分析

后台系统接收到术后医学影像或者随访医学影像，将术后医学影像或者随访医学影像与术前医学影像进行对比分析。

后台系统对术后医学影像或者随访医学影像，进行影像学征象的提取，然后将此影像学征象与术前医学影像的影像学征象进行对比，可以获知病灶大小、数量等的变化，从而判断疗效。

这样，经过一段时间的病例数据积累，本手术治疗质量共享式控制系统通过分析患者基本信息、影像资料、疗效评价等信息，可以分析出针对不同患者的不同病情，采用的不同治疗方案中，最有效的是哪种治疗方案，将此作为治疗方案标准。而且，本手术治疗质量共享式控制系统可以通过自学习，对治疗方案标准(指南)提出优化建议方案。该优化建议方案，可以由本手术治疗质量共享式控制系统自动选择作为新指南来指导新一轮的病例的治疗，给出治疗方案，或由专家审核后，才进入到新一轮的治疗方案标准(指南)优化的流程。经过多次循环，本手术治疗质量共享式控制系统推荐的治疗方案标准(指南)可以达到当前技术水平下的最佳治疗方案，各地的医生基于此最佳治疗方案可以实施并取得最佳疗效，从而提升社会整体医疗水平。因此，本发明通过比对影像资料，可以对各地医生的手术治疗质量进行共享式控制，促进手术质量的提升。

以上对本发明所提供的手术治疗质量共享式控制方法及系统进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质内容的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将属于本发明专利权的保护范围。