CN112562817B - 将影像结构化报告的标签反馈给影像ai的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统，包括标签反馈模板配置模块为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签反馈模板由与影像AI模块的功能相关联的所有标签组成；反馈时机设置模块基于诊断领域，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机；标签发送模块判断标签反馈时机的种类，当到达标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块。本发明还公开了一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法。本发明能将影像结构化报告的语义学标签反馈给影像AI，使其自动持续迭代，极大地降低AI持续改进的成本。

Description

将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统及方法
技术领域
本发明涉及医疗信息领域，更具体地，涉及一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统及方法。
背景技术
影像AI能生成大量的测量值和关键图像，特别适合在影像诊断的第一阶段进行生理和病理影像特征的提取。结构化报告是将诊断数据维度、诊断推理逻辑内置到报告模板当中的诊断知识库。其每个数据元素都有清晰的医学含义，推理逻辑都是按照金标准或者专家共识来编制的。结构化报告特别适合进行提取影像生理特征和病理特征之后的推理工作，包括参考诊断/鉴别诊断，以及跨临床科室的知识推理。影像AI与结构化报告产品前后整合是非常合理的应用。
作为临床决策支持CDSS产品，影像AI的持续迭代极为重要。目前没有一种方式能实现影像AI半自动、自动化地迭代。当前影像AI的迭代方法是通过将影像数据拷贝回企业，再由医生阅读报告之后对影像的生理/病理特征进行验证来实现的。这种方法效率极低，成本极高。除此之外还存在着两个技术问题：首先是各个医疗机构的业务量远超企业能进行持续跟踪的能力，即便抽取部分病例进行迭代也存在着抽取原则是否有效、抽取数量大大超过企业人力资源供给能力的问题；其次医院的影像数据隐私保护越来越严格，很难将患者的图像全部拷贝回企业进行分析。
因为存在着上述困难，所以当前影像AI企业基本上是只卖产品，没有持续迭代和改进的承诺与服务。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统及方法，能够解决现有技术中存在的无法使影像AI自动进行迭代、成本增高的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一方面，本发明提供了一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统，包括标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块、影像结构化报告模块、标签发送模块和复数个影像AI模块，其中，标签反馈模板配置模块，分别与反馈时机设置模块和标签发送模块相连，用于基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签反馈模板由与影像AI模块的功能相关联的所有标签组成，并对每个标签反馈模板进行单独存储；反馈时机设置模块，分别与标签反馈模板配置模块和标签发送模块相连，用于基于诊断领域，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机，标签反馈时机有三种类型：第一标签反馈时机为在审核报告完成后；第二标签反馈时机为在患者的疾病得到终局结论时；第三标签反馈时机为在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后；影像结构化报告模块，与标签发送模块相连，由复数个控件组成，每个控件有与之对应的标签，用于供影像医生撰写影像报告，并输出诊断数据，供临床医生查看；标签发送模块，分别与标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块、影像结构化报告模块和每个影像AI模块相连，用于判断标签反馈时机的种类，当到达标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块；每个影像AI模块，与标签发送模块相连，用于基于诊断数据，进行持续迭代。
优选地，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置。
另一方面，本发明还提供了一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法，包括：标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签反馈模板由与影像AI模块的功能相关联的所有标签组成，并对每个标签反馈模板进行单独存储；反馈时机设置模块基于诊断领域，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机，标签反馈时机有三种类型：第一标签反馈时机为在审核报告完成后；第二标签反馈时机为在患者的疾病得到终局结论时；第三标签反馈时机为在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后；影像结构化报告模块由复数个控件组成，每个控件有与之对应的标签，用于供影像医生撰写影像报告，并输出诊断数据，供临床医生查看；标签发送模块判断标签反馈时机的种类，当到达标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块；每个影像AI模块基于诊断数据，进行持续迭代。
优选地，该方法还包括：为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置。
本发明的技术效果：
由于本发明中设置了标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块和标签发送模块，标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签发送模块可以根据判断每个标签反馈模板的标签反馈时机，标签反馈时机到达时提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块，使得将结构化报告的标签可以按需反馈给影像AI，影像AI不再需要人工干预来实现影像AI性能的持续迭代，解决了现有技术中存在的需要AI企业将影像数据拷贝回企业，再由医生阅读报告之后对影像生理/病理特征进行验证来实现影像AI迭代导致的效率低下、成本高、很难将患者的图像全部拷贝的问题；影像临床决策支持CDSS系统需要持续迭代才能不断满足业务需求，持续迭代是CDSS业务的灵魂。本发明将影像结构化报告的语义学标签反馈给影像AI，使其自动持续迭代，必将极大地降低AI持续改进的成本，扩展其应用范围和能力，促进各类影像AI与影像结构化报告一起普及；同时，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置，提高了反馈诊断数据的时效性，使得系统运用更加灵活。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了根据本发明实施例一的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统结构示意图；
图2示出了根据本发明实施例一的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统中标签反馈模板界面示意图；
图3示出了根据本发明实施例一的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统中影像结构化报告模块中患者的吸烟史、家族史等诊断数据界面示意图；
图4示出了根据本发明实施例二的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法流程图；
图5示出了根据本发明实施例二的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法中标签反馈模板界面示意图；
图6示出了根据本发明实施例二的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法中影像结构化报告模块中患者的吸烟史、家族史等诊断数据界面示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本发明。
实施例一
图1示出了根据本发明实施例一的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统结构示意图；如图1所示，该系统包括：标签反馈模板配置模块10、反馈时机设置模块20、影像结构化报告模块30、标签发送模块40和复数个影像AI模块50，其中，
标签反馈模板配置模块10，分别与反馈时机设置模块20和标签发送模块40相连，用于基于影像AI模块50的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块50，标签反馈模板由与影像AI模块50的功能相关联的所有标签组成，并对每个标签反馈模板进行单独存储；
反馈时机设置模块20，分别与标签反馈模板配置模块10和标签发送模块40相连，用于基于诊断领域，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机，标签反馈时机有三种类型：第一标签反馈时机为在审核报告完成后；第二标签反馈时机为在患者的疾病得到终局结论时；第三标签反馈时机为在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后；
其中，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置。
其中，达到第二标签反馈时机时，还包括影像结构化报告与病理系统的自动对码或者没有病理的情况下与出院小结的ICD10编码进行对码。
例如，某医院的肺结节AI对应的标签反馈模板设置的标签反馈时机为在审核报告完成后(第一标签反馈时机)和在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后(第三标签反馈时机)的组合设置，则第一标签反馈时机到达时，发送肺结节诊断的标签内容。该患者做为记录，第二标签反馈时机达到时，再自动抽取HIS的病史、住院小结发送到肺结节AI系统。
影像结构化报告模块30，与标签发送模块40相连，由复数个控件组成，每个控件有与之对应的标签，用于供影像医生撰写影像报告，并输出诊断数据，供临床医生查看；
标签发送模块40，分别与标签反馈模板配置模块10、反馈时机设置模块20、影像结构化报告模块30和每个影像AI模块50相连，用于判断标签反馈时机的种类，当到达标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块50；
将影像结构化报告的标签送给影像AI进行持续改进的过程通常发生在影像诊断完成之后，对当前的诊断过程没有任何影响。
为了降低影像AI的管理成本，并非一个影像结构化报告的所有标签都要发给某个特定的影像AI，只要与该影像AI的功能相关联的标签反馈给影像AI即可，比如，肺结节的AI只需反馈肺结节的各类标签即可，肺部淋巴结相关的标签不会反馈给肺结节的AI，但会反馈给淋巴结提取的AI进行迭代。
某些影像AI的迭代需要随访或者病理结果进行迭代，所以影像结构化报告反馈给影像AI的标签大于影像AI提供给影像结构化报告的标签范围，每个标签反馈模板中的标签根据影像AI的功能有可能含有随访或者病理结果。
每个标签反馈模板中的标签都进行语义学定义。比如，肺结节标签定义：部位位置、病灶性质、病灶长径、病灶体积、CT值、病灶标注的坐标、病灶最大长径所在图层的序列号图像号(例如第5序列的第51幅图像)，再包括患者检查、吸烟史、肺癌家族史等患者特殊类数据。
图2示出了根据本发明实施例一的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统中标签反馈模板界面示意图；如图2所示，显示了需要反馈给肺结节AI的标签反馈模板，从影像结构化报告模块中提取相应的诊断数据。
图3示出了根据本发明实施例一的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统中影像结构化报告模块中患者的吸烟史、家族史等诊断数据界面示意图；如图3所示，肺结节AI也需要反馈患者的吸烟史、家族史等诊断数据进行持续迭代，则标签发送模块基于标签反馈模板提取相应的诊断数据发送给肺结节AI。
从影像结构化报告到影像AI的反馈消息格式包括：患者信息、检查信息、标签反馈时机的类型、与影像AI对应的标签反馈模板类型等。反馈的通讯协议可使用现有的HL7消息、Web Service等机制。这些反馈标签信息从影像结构化报告的服务器直接发送到特定影像AI的本地局域网服务器。
例如：某肺结节AI系统，支持Web Service模式，系统将根据配置采用Web Service发送标签内容。
每个影像AI模块50，与标签发送模块40相连，用于基于诊断数据，进行持续迭代。
本发明的实施例设置了标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块和标签发送模块，标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签发送模块可以根据判断每个标签反馈模板的标签反馈时机，标签反馈时机到达时提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块，使得将结构化报告的标签可以按需反馈给影像AI，影像AI不再需要人工干预来实现影像AI性能的持续迭代，解决了现有技术中存在的需要AI企业将影像数据拷贝回企业，再由医生阅读报告之后对影像生理/病理特征进行验证来实现影像AI迭代导致的效率低下、成本高、很难将患者的图像全部拷贝的问题；影像临床决策支持CDSS系统需要持续迭代才能不断满足业务需求，持续迭代是CDSS业务的灵魂。本发明将影像结构化报告的语义学标签反馈给影像AI，使其自动持续迭代，必将极大地降低AI持续改进的成本，扩展其应用范围和能力，促进各类影像AI与影像结构化报告一起普及；同时，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置，提高了反馈诊断数据的时效性，使得系统运用更加灵活。
实施例二
图4示出了根据本发明实施例二的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法流程图；如图4所示，该方法包括以下步骤：
步骤S201，标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签反馈模板由与影像AI模块的功能相关联的所有标签组成，并对每个标签反馈模板进行单独存储；
步骤S202，反馈时机设置模块基于诊断领域，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机，标签反馈时机有三种类型：第一标签反馈时机为在审核报告完成后；第二标签反馈时机为在患者的疾病得到终局结论时；第三标签反馈时机为在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后；
其中，该方法还包括：为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置。
其中，达到第二标签反馈时机时，还包括影像结构化报告与病理系统的自动对码或者没有病理的情况下与出院小结的ICD10编码进行对码。
例如，某医院的肺结节AI对应的标签反馈模板设置的标签反馈时机为在审核报告完成后(第一标签反馈时机)和在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后(第三标签反馈时机)的组合设置，则第一标签反馈时机到达时，发送肺结节诊断的标签内容。该患者做为记录，第二标签反馈时机达到时，再自动抽取HIS的病史、住院小结发送到肺结节AI系统。
步骤S203，影像结构化报告模块由复数个控件组成，每个控件有与之对应的标签，用于供影像医生撰写影像报告，并输出诊断数据，供临床医生查看；
步骤S204，标签发送模块判断标签反馈时机的种类，当到达标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块。
将影像结构化报告的标签送给影像AI进行持续改进的过程通常发生在影像诊断完成之后，对当前的诊断过程没有任何影响。
为了降低影像AI的管理成本，并非一个影像结构化报告的所有标签都要发给某个特定的影像AI，只要与该影像AI的功能相关联的标签反馈给影像AI即可，比如，肺结节的AI只需反馈肺结节的各类标签即可，肺部淋巴结相关的标签不会反馈给肺结节的AI，但会反馈给淋巴结提取的AI进行迭代。
某些影像AI的迭代需要随访或者病理结果进行迭代，所以影像结构化报告反馈给影像AI的标签大于影像AI提供给影像结构化报告的标签范围，每个标签反馈模板中的标签根据影像AI的功能有可能含有随访或者病理结果。
每个标签反馈模板中的标签都进行语义学定义。比如，肺结节标签定义：部位位置、病灶性质、病灶长径、病灶体积、CT值、病灶标注的坐标、病灶最大长径所在图层的序列号图像号(例如第5序列的第51幅图像)，再包括患者检查、吸烟史、肺癌家族史等患者特殊类数据。
图5示出了根据本发明实施例二的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法中标签反馈模板界面示意图；如图5所示，显示了需要反馈给肺结节AI的标签反馈模板，从影像结构化报告模块中提取相应的诊断数据。
图6示出了根据本发明实施例二的将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法中影像结构化报告模块中患者的吸烟史、家族史等诊断数据界面示意图；如图6所示，肺结节AI也需要反馈患者的吸烟史、家族史等诊断数据进行持续迭代，则标签发送模块基于标签反馈模板提取相应的诊断数据发送给肺结节AI。
从影像结构化报告到影像AI的反馈消息格式包括：患者信息、检查信息、标签反馈时机的类型、与影像AI对应的标签反馈模板类型等。反馈的通讯协议可使用现有的HL7消息、Web Service等机制。这些反馈标签信息从影像结构化报告的服务器直接发送到特定影像AI的本地局域网服务器。
例如：某肺结节AI系统，支持Web Service模式，系统将根据配置采用Web Service发送标签内容。
步骤S205，每个影像AI模块基于诊断数据，进行持续迭代。
本发明实施例中的标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块和标签发送模块，标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签发送模块可以根据判断每个标签反馈模板的标签反馈时机，标签反馈时机到达时提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块，使得将结构化报告的标签可以按需反馈给影像AI，影像AI不再需要人工干预来实现影像AI性能的持续迭代，解决了现有技术中存在的需要AI企业将影像数据拷贝回企业，再由医生阅读报告之后对影像生理/病理特征进行验证来实现影像AI迭代导致的效率低下、成本高、很难将患者的图像全部拷贝的问题；影像临床决策支持CDSS系统需要持续迭代才能不断满足业务需求，持续迭代是CDSS业务的灵魂。本发明将影像结构化报告的语义学标签反馈给影像AI，使其自动持续迭代，必将极大地降低AI持续改进的成本，扩展其应用范围和能力，促进各类影像AI与影像结构化报告一起普及；同时，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置，提高了反馈诊断数据的时效性，使得系统运用更加灵活。
从以上描述中，可以看出，本发明的上述实施例实现了如下技术效果：本发明的实施例设置了标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块和标签发送模块，标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签发送模块可以根据判断每个标签反馈模板的标签反馈时机，标签反馈时机到达时提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块，使得将结构化报告的标签可以按需反馈给影像AI，影像AI不再需要人工干预来实现影像AI性能的持续迭代，解决了现有技术中存在的需要AI企业将影像数据拷贝回企业，再由医生阅读报告之后对影像生理/病理特征进行验证来实现影像AI迭代导致的效率低下、成本高、很难将患者的图像全部拷贝的问题；影像临床决策支持CDSS系统需要持续迭代才能不断满足业务需求，持续迭代是CDSS业务的灵魂。本发明将影像结构化报告的语义学标签反馈给影像AI，使其自动持续迭代，必将极大地降低AI持续改进的成本，扩展其应用范围和能力，促进各类影像AI与影像结构化报告一起普及；同时，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：第一标签反馈时机、第二标签反馈时机、第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置，提高了反馈诊断数据的时效性，使得系统运用更加灵活。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统，其特征在于，包括标签反馈模板配置模块、反馈时机设置模块、影像结构化报告模块、标签发送模块和复数个影像AI模块，其中，
所述标签反馈模板配置模块，分别与所述反馈时机设置模块和所述标签发送模块相连，用于基于所述影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个所述影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个所述标签反馈模板对应一个所述影像AI模块，所述标签反馈模板由与所述影像AI模块的功能相关联的所有所述标签组成，并对每个所述标签反馈模板进行单独存储；
所述反馈时机设置模块，分别与所述标签反馈模板配置模块和所述标签发送模块相连，用于基于诊断领域，为每个所述标签反馈模板设置标签反馈时机，所述标签反馈时机有三种类型：第一标签反馈时机为在审核报告完成后；第二标签反馈时机为在患者的疾病得到终局结论时；第三标签反馈时机为在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后；其中，所述为每个所述标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：所述第一标签反馈时机、所述第二标签反馈时机、所述第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置；
所述影像结构化报告模块，与所述标签发送模块相连，由复数个控件组成，每个所述控件有与之对应的所述标签，用于供影像医生撰写影像报告，并输出诊断数据，供临床医生查看；
所述标签发送模块，分别与所述标签反馈模板配置模块、所述反馈时机设置模块、所述影像结构化报告模块和每个所述影像AI模块相连，用于判断所述标签反馈时机的种类，当到达所述标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的所述标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有所述标签对应的所述诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的所述影像AI模块；
每个所述影像AI模块，与所述标签发送模块相连，用于基于所述诊断数据，进行持续迭代。
2.一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法，其特征在于，该方法包括：
标签反馈模板配置模块基于影像AI模块的功能和影像结构化报告的标签，为每个所述影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个所述标签反馈模板对应一个所述影像AI模块，所述标签反馈模板由与所述影像AI模块的功能相关联的所有所述标签组成，并对每个所述标签反馈模板进行单独存储；
反馈时机设置模块基于诊断领域，为每个所述标签反馈模板设置标签反馈时机，所述标签反馈时机有三种类型：第一标签反馈时机为在审核报告完成后；第二标签反馈时机为在患者的疾病得到终局结论时；第三标签反馈时机为在患者因相同疾病进行影像学随访检查并且审核报告完成后；其中，所述为每个所述标签反馈模板设置标签反馈时机的方式为：所述第一标签反馈时机、所述第二标签反馈时机、所述第三标签反馈时机中的一种类型，或多种类型组合设置；
影像结构化报告模块由复数个控件组成，每个所述控件有与之对应的所述标签，供影像医生撰写影像报告，并输出诊断数据，供临床医生查看；
标签发送模块判断所述标签反馈时机的种类，当到达所述标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的所述标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有所述标签对应的所述诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的所述影像AI模块；
每个所述影像AI模块基于所述诊断数据，进行持续迭代。
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