CN115315753A - 放射学质量仪表板数据分析和洞察引擎 - Google Patents

放射学质量仪表板数据分析和洞察引擎 Download PDF

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CN115315753A CN202180023916.7A CN202180023916A CN115315753A CN 115315753 A CN115315753 A CN 115315753A CN 202180023916 A CN202180023916 A CN 202180023916A CN 115315753 A CN115315753 A CN 115315753A
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T·P·哈德尔
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Abstract

一种非暂时性计算机可读介质(26)存储能够由至少一个电子处理器(20)读取且执行以结合具有显示设备(24)和至少一个用户输入设备(22)的工作站(18)来提供对一个或多个放射学数据库(30、32)的统计分析的指令。指令包括:能够由至少一个电子处理器读取且执行以提供用于选择和处理存储在一个或多个放射学数据库中的检查数据的多个不同的分析服务(39)的指令;以及能够由至少一个电子处理器读取且执行以通过在工作站上提供具有用于有序分析服务序列的用户选择、配置和执行的菜单和/或图形用户界面(GUI)对话框(40)的GUI(28)并提供有序分析服务序列中的分析服务之间的数据持久性来引导用户创建和执行工作流(38)的用户引导指令。

Description

放射学质量仪表板数据分析和洞察引擎
技术领域
下文总体上涉及放射学领域、放射学阅读领域、放射科性能评估领域、放射学报告质量评估领域、以及相关领域。
背景技术
医院或其他大型医学机构的放射科执行针对不同解剖结构(例如,头部、肺部、四肢等)的大量成像检查(“检查”),以用于不同目的(肿瘤学、心脏病学、肺病学、骨折评估等),并且使用通常具有不同成像模态的不同成像设备,诸如磁共振成像(MRI)、计算机断层摄影(CT)、正电子发射断层摄影(PET)、超声等。放射科雇用操作成像设备的成像技术员的工作人员和阅读成像检查的放射科医师的工作人员。在大的放射科中,可能存在多个工作班次,使得成像设备在长的时间间隔内运行(在一些情况下,每天高达24小时),并且同样地,可能存在多个放射科医师工作班次来阅读大量生成的成像检查。
评估这种复杂放射科的工作产品是困难的。通常,随时间定义和跟踪一些关键性能指标(KPI)。作为非限制性示例,KPI的一些示例可以包括:每天执行的成像检查次数;每项成像检查的放射科医师阅读时间;重复成像检查次数;等等。
在许多医院中,这种KPI分析被委托给质量管理者或技术员,他们在常规日常责任之上执行分析任务。因此,几乎没有时间可用于跳入数据中并获得对模式的更深理解。质量管理者或技术员可以接受业务教育或培训,尤其是在医院管理方面。在一些情况下,质量管理者或技术员可能已经从放射科工作人员内部提升到放射科管理。具有这种背景的质量管理者或技术员通常在计算机科学和数据分析方面具有有限的或不存在的培训,因此不能胜任执行消除可能能够不利地影响放射科工作产品的各种因素之间的歧义所需的类型的深入KPI分析。此类因素能够包括但不限于以下各项的各种组合:特定成像技术员或放射科医师表现不佳;特定的成像设备表现不佳;特定成像模态的表现不佳;特定工作班次的表现不佳;非最佳成像检查工作流;检查调度问题;信息技术(IT)系统缺陷;等等。相反,时间有限且缺乏计算机和数据分析科学专业知识的质量管理者或技术员通常应用预包装的KPI分析工具,这些工具不足以从这些许多潜在且紧密相关的因素当中分离和识别特定的工作产品限制因素。
下文公开了克服这些和其它问题的某些改进。
发明内容
在一个方面中,一种非暂时性计算机可读介质存储能够由至少一个电子处理器读取且执行以结合具有显示设备和至少一个用户输入设备的工作站来提供对一个或多个放射学数据库的统计分析的指令。指令包括:能够由至少一个电子处理器读取且执行以提供用于选择和处理存储在一个或多个放射学数据库中的检查数据的多个不同的分析服务的指令;以及能够由至少一个电子处理器读取且执行以通过在工作站上提供具有用于有序分析服务序列的用户选择、配置和执行的菜单和/或图形用户界面(GUI)对话框的GUI并提供有序分析服务序列中的分析服务之间的数据持久性来引导用户创建和执行工作流的用户引导指令。
在另一方面中,一种对存储在一个或多个放射学数据库中的检查数据的统计分析方法包括:从一个或多个放射学数据库检索检查群组的检查数据;提供示出检查数据的关键性能指标(KPI)的GUI;在GUI上提供允许用户定义或修改至少一个KPI的一个或多个GUI对话框;以及更新在GUI上示出的KPI以包括至少一个定义或更新的KPI。
在另一方面中,一种装置被配置为提供对一个或多个放射学数据库的统计分析。该装置包括工作站,该工作站具有:至少一个用户输入设备;显示设备;以及至少一个电子处理器,其被编程为:从一个或多个放射学数据库检索检查群组的检查数据;在显示设备上提供示出检查数据的KPI的GUI;在GUI上提供允许用户定义或修改至少一个KPI的一个或多个GUI对话框;更新在GUI上示出的KPI以包括至少一个定义或更新的KPI。
一个优点在于提供建议用于用户分析放射学数据库的不同分析工作流的装置。
另一个优点在于为用户提供引导用户通过一系列分析工作流步骤的装置。
另一个优点在于为用户提供向用户提供交互式决策点的装置,其中,用户能够提供附加过滤器或参数以通知工作流的下一步骤。
另一个优点在于使放射科医师能够将他们自己的知识应用于放射学报告的分析。
如在阅读和理解本公开后对本领域普通技术人员将变得显而易见的,给定实施例可以不提供前述优点中的任何一个,提供前述优点中的一个、两个、更多个或全部,和/或可以提供其他优点。
附图说明
本公开可以采取各种组件和组件的布置以及各种步骤和步骤的安排的形式。附图仅用于说明优选实施例的目的,并且不应被解释为限制本公开。
图1图解性地示出了根据本公开的用于分析放射学报告的说明性装置。
图2示出了由图1的装置执行的示例性流程图操作。
图3图解性地示出了由图1的装置生成的示例输出。
具体实施方式
下文涉及一种提供仪表板或其它图形用户界面(GUI)的装置,其允许放射科质量管理者或其它分析人员对存储在图片归档与通信系统(PACS)中的图像执行各种分析,这些图像可能与其它信息有关,例如来自放射信息系统(RIS)数据库的患者人口统计信息或存储在PACS中的放射学发现。
这种仪表板的用户可能是放射科管理者等,他们可能具有医学/放射学专业知识,但不太可能具有统计数据分析的背景或开发关键性能指标(KPI)的复杂统计分析的时间。
为了服务这样的用户,所公开的系统和方法提供辅助分析/洞察引擎。为此,提供了各种组件分析服务。例如,可以提供分析服务以根据诸如成像模态、成像解剖结构、患者人口统计特征、检查原因、检查日期范围等特征来定义群组。可以提供另一种分析服务以从定义的群组中随机抽取指定大小的样本群体。可以提供分析服务以构建样本群体的指定特征的各种可视化。
此外,仪表板提供用于使用户与这些各种服务交接的一组GUI对话屏幕。例如,GUI对话屏幕可以被提供有径向按钮、下拉列表和/或其他GUI对话框,用户可以通过其选择定义群组的特征。可以提供另外的GUI对话屏幕用于选择KPI的定义、用于选择要显示的可视化等。还提供GUI对话屏幕以呈现分析结果,例如以显示由可视化服务生成的可视化。
在本文公开的一些实施例中,提供了分析工作流储存库。当用户通过在各种GUI对话屏幕上工作来构建工作流时,所得工作流被存储并且能够在适当标识的名称下被保存到储存库中。随后,用户(或者,在一些实施例中,访问储存库的任何用户)能够检索工作流并按原样重新运行它,或者能够在运行它之前通过经由GUI对话屏幕(其最初具有根据所检索的工作流填充的值)调节参数来修改所检索的工作流。
参考图1,示出了用于对放射数据执行统计分析的说明性装置10。装置10包括电子处理设备18,诸如工作站计算机或更一般地计算机。工作站18还可以包括服务器计算机或多个服务器计算机,例如互连以形成服务器集群、云计算资源等,以执行更复杂的图像处理或其他复杂的计算任务。工作站18包括常见的组件,诸如电子处理器20(例如,微处理器)、至少一个用户输入设备(例如,鼠标、键盘、跟踪球等)22和显示设备24(例如,LCD显示器、等离子显示器、阴极射线管显示器等)。在一些实施例中,显示设备24能够是与工作站18分离的组件,或者可以包括两个或更多个显示设备。
电子处理器20与一个或多个非暂时性存储介质26可操作地连接。作为非限制性说明性示例,非暂时性存储介质26可以包括以下中的一个或多个:磁盘、RAID或其他磁存储介质;固态驱动器、闪存驱动器、电可擦除只读存储器(EEROM)或其它电子存储器;光盘或其他光学存储设备;它们的各种组合;等等;并且可以是例如网络存储设备、工作站18的内部硬盘驱动器、它们的各种组合等等。应当理解,本文对非暂时性介质或媒介26的任何引用应被广泛地解释为包括相同或不同类型的单个介质或多个介质。同样,电子处理器20可以被体现为单个电子处理器或两个或更多个电子处理器。非暂时性存储介质26存储由至少一个电子处理器20可执行的指令。这些指令包括生成用于在显示设备24上显示的图形用户界面(GUI)28的可视化的指令。
工作站18还与一个或多个放射学数据库(诸如RIS 30和PACS 32(以及其他,例如EMR、EHR等等))通信。工作站18被配置为检索关于放射学检查的信息(例如,从RIS),和/或在检查期间获取的图像(例如,从PACS),以执行存储在RIS 30和PACS 32中的数据的统计分析。可选地,工作站18还被配置为检索检查数据。
非暂时性计算机可读介质26被配置为存储能够由工作站18的至少一个电子处理器20读取且执行的指令,以执行所公开的操作来分析来自RIS 30和PACS 32的数据。为此,非暂时性计算机可读介质26能够包括存储设备利用数据、日志文件分析、临床度量、自动图像质量评估、报告和图像(其能够是远程存储在RIS 30和/或PACS 32中的文件的参考或副本)的分析数据库34。该数据以及来自RIS 30和/或PACS 32的数据能够由在至少一个电子处理器20中实现的分析和洞察引擎36分析。分析和洞察引擎36被配置为创建由具有如由分析和洞察引擎36引导的各种用户定义的配置的分析服务39的各种组合组成的动态数据工作流38。此外,非暂时性计算机可读介质26被配置为存储与工作流38相对应的多个GUI对话框40(例如,弹出窗口或包括显示设备24的整个屏幕的窗口)用于经由GUI 28在显示设备24上显示。GUI对话框40能够显示检查群组的可视化42和/或群组的KPI。非暂时性计算机可读介质26还包括被配置为存储工作流和由用户生成的报告的分析工作流储存库44。
在一些实施例中,指令包括提供由分析和洞察引擎36可执行的用于选择和处理存储在RIS 30和/或PACS 32中的检查数据的多个不同的分析服务39的指令。分析服务39能够包括例如用于定义检查群组的群组定义服务、用于从RIS 30和/或PACS 32检索检查群组的检查数据的检查数据检索服务(其中,检查群组是预定义检查群组或由群组定义服务定义的检查群组)、用于定义一个或多个关键性能指标(KPI)的KPI定义服务、用于对由检查数据检索服务检索的检查数据计算至少一个KPI的KPI计算服务以及用于在工作站的显示设备24上显示由检查数据检索服务检索的包括由KPI计算服务计算的至少一个KPI的检查数据的概要的呈现服务,其中,至少一个KPI包括至少一个预定义KPI和/或由KPI定义服务定义的至少一个KPI。
在其它实施例中,指令能够包括能够由分析和洞察引擎36读取且执行以通过在工作站上提供包括用于有序分析服务序列的用户选择、配置和执行的菜单和/或GUI对话框40(由用户在分析和洞察引擎36的引导下从多个分析服务39中选择)的GUI 28并提供有序分析服务序列的分析服务之间的数据持久性来引导用户创建和执行一个或多个工作流38的用户引导指令。(如本文所使用的,术语“数据持久性”指的是所检索的数据被“持久存储”,即至少被存储在RAM中,然后被加载到KPI计算服务中;同样,由KPI定义服务定义的KPI被持久存储并加载到KPI计算服务中,等等)。
在一些示例中,用户引导指令引导用户创建和执行工作流,其中,有序分析服务序列至少包括按顺序执行的群组定义服务、KPI计算服务和呈现服务。即,操作顺序包括GUI28引导用户创建群组、计算该群组的KPI以及在GUI上显示KPI。在其它示例中,用户引导指令引导用户创建和执行工作流38,其中,有序分析服务序列还包括在KPI计算服务的执行之前KPI定义服务的执行(以及可选地,在计算KPI之前定义KPI)。
在其它实施例中,指令还包括能够由分析和洞察引擎36读取且执行以将工作流38保存到工作流储存库44、从工作流储存库检索工作流并执行所检索的工作流的工作流归档指令。例如,工作流归档指令能够调用用户引导指令以引导用户在执行所检索的工作流38之前修改所检索的工作流。
如上所述,装置10被配置为执行用于分析存储在RIS 30和/或PACS 32中的数据的统计分析方法或过程100。非暂时性存储介质26存储能够由工作站18的至少一个电子处理器20读取且执行的指令,以执行所公开的操作,包括执行统计分析方法或过程100。在一些示例中,方法100可以至少部分地由云处理来执行。
参考图2,并继续参考图1,统计分析100的说明性实施例被图解性地示出为流程图。在操作102处,在显示设备24上显示的GUI 28上提供一个或多个GUI对话框40,用于根据临床特征来定义检查群组,临床特征包括成像模态、一个或多个患者的成像解剖结构、患者人口统计特征、检查原因和检查日期范围中的一个或多个。
在操作104处,从RIS 30和/或PACS 32检索检查群组的检查数据。在操作106处,在GUI 28上显示检查群组数据的KPI。在操作108处,在GUI上显示一个或多个GUI对话框40以允许用户定义或修改所显示的KPI中的至少一个。在操作110处,在GUI上更新KPI以包括所定义或更新的KPI。
在一些实施例中,在提供GUI 28以示出KPI之后,能够提供GUI对话框40,用户可以通过GUI对话框修改定义群组的临床特征。能够基于修改后的临床特征在GUI 28上更新检查群组。
在其他实施例中,在提供GUI 28以示出KPI之后,能够提供GUI对话框40,通过该GUI对话框能够显示检查组和/或KPI的可视化42。能够基于修改后的临床特征在GUI 28上更新检查群组。可视化42能够基于经由至少一个用户输入设备22来自用户的一个或多个用户输入来更新。
在一些实施例中,方法100还能够包括操作112,其中,基于定义所定义或修改的KPI和/或检查群组的用户输入来生成一个或多个工作流38。工作流38然后能够被存储在储存库44中。在一些示例中,能够从储存库44中检索一个或多个工作流38,并执行该一个或多个工作流以重新创建或重新生成示出检查数据的KPI的GUI 28。
以下是方法100的示例。放射学模态质量管理者启动放射学质量仪表板GUI 28,并提供针对其科室和模态的KPI的默认视图。管理者在GUI 28上选择KPI,以基于跨各种解剖结构的特定模态、检查原因和患者人口统计来进一步探索。分析和洞察引擎36在GUI 28上提供对KPI有贡献的每种数据类型的图形概要,以及对先前针对相同KPI或对KPI有贡献的任何数据类型执行的先前分析工作流38的选择。放射学模态质量管理者能够选择先前执行的工作流38来探索数据,或者基于他们自己的参数和过滤器来创建新的工作流。分析和洞察引擎36引导质量管理者通过按数据类型创建新工作流的每个步骤,请求参数或过滤器以在每个步骤处应用。一旦工作流38已经完成并且分析完成,管理者就能够保存和命名工作流以及最终报告。分析的最终视图是交互式的,并且能够实时调节在工作流期间应用的任何过滤器或参数以进一步探索数据。
参考图3,示出了在GUI 28上提供的可视化42的说明性示例。在可视化42中,一组定量指标50示出了在非暂时性计算机可读介质26和/或数据库30中的数据上的快速概观。如图2所示,示出了四个定量指标50,并且能够包括例如报告的总数(例如,2545个检查)、具有质量特征A的那些报告的百分比(例如,89%)、具有质量特征B的那些报告的百分比(例如,82%)、具有质量特征C的那些报告的百分比(例如,97%)等。可视化42还包括一个或多个标绘图52,一个或多个标绘图52表示检测到的质量特征中的特征。例如,图2示出了作为条形图的四个标绘图52:(i)示出每个放射科医师检测质量特征A的次数的条形图;(ii)示出每个放射科医师检测质量特征B的次数的条形图;(iii)示出获取检查的一天中的时间的条形图;以及(iv)示出每个成像系统(例如,X射线系统)的检查次数的条形图。此外,一个或多个注释特征54、56能够被包括在可视化42中以突出显示标绘图52中的离群值。例如,条形图之一中的离群值条能够用颜色突出显示(表示为“54”),并且还可以用诸如表示为“56”的箭头的符号来标识。这些仅仅是示例,并且不应被解释为限制。
已经参考优选实施例描述了本公开。在阅读和理解了前面的详细描述之后,其他人可以想到修改和变更。示例性实施例旨在被解释为包括落入所附权利要求或其等同物的范围内的所有这样的修改和变更。

Claims (20)

1.一种非暂时性计算机可读介质(26),存储指令,所述指令能够由至少一个电子处理器(20)读取并且执行,以结合具有显示设备(24)和至少一个用户输入设备(22)的工作站(18)来提供对一个或多个放射学数据库(30、32)的统计分析,所述指令包括:
能够由所述至少一个电子处理器读取并且执行以提供用于选择和处理存储在所述一个或多个放射学数据库中的检查数据的多个不同的分析服务(39)的指令;以及
能够由所述至少一个电子处理器读取并且执行以通过如下来引导用户创建和执行工作流(38)的用户引导指令:在所述工作站上提供具有用于有序分析服务序列的用户选择、配置和执行的菜单和/或图形用户界面(GUI)对话框(40)的GUI(28),并提供所述有序分析服务序列中的所述分析服务之间的数据持久性。
2.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质(26),其中多个所述分析服务(39)至少包括:
群组定义服务,其用于定义检查群组,
检查数据检索服务,其用于从所述一个或多个放射学数据库(30、32)检索检查群组的检查数据,其中所述检查群组是预定义检查群组或由所述群组定义服务定义的检查群组,
关键性能指标(KPI)定义服务,其用于定义一个或多个KPI,
KPI计算服务,其用于针对由所述检查数据检索服务检索的检查数据计算至少一个KPI,其中所述至少一个KPI包括至少一个预定义KPI和/或至少一个由所述KPI定义服务定义的KPI,以及
呈现服务,其用于在所述工作站(18)的所述显示设备(24)上显示由所述检查数据检索服务检索的检查数据的概要,所述概要包括由所述KPI计算服务计算的至少一个KPI。
3.根据权利要求2所述的非暂时性计算机可读介质(26),其中所述用户引导指令引导所述用户创建并执行所述工作流(38),在所述工作流中所述有序分析服务序列至少包括按顺序执行的所述群组定义服务、所述KPI计算服务和所述呈现服务。
4.根据权利要求3所述的非暂时性计算机可读介质(26),其中所述用户引导指令引导所述用户创建并执行所述工作流(38),在所述工作流中所述有序分析服务序列还包括在所述KPI计算服务的执行之前的所述KPI定义服务的执行。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的非暂时性计算机可读介质(26),其中所述指令还包括:
工作流归档指令,其能够由所述至少一个电子处理器(20)读取并且执行以:
将工作流保存到工作流储存库(44),
从所述工作流储存库检索工作流,以及
执行所检索的所述工作流。
6.根据权利要求5所述的非暂时性计算机可读介质(26),其中所述工作流归档指令还能够由所述至少一个电子处理器(20)读取并且执行以调用所述用户引导指令来引导用户在执行所检索的所述工作流之前修改所检索的所述工作流(38)。
7.一种对存储在一个或多个放射学数据库(30、32)中的检查数据的统计分析方法(100),所述方法包括:
从所述一个或多个放射学数据库检索检查群组的检查数据;
提供示出所述检查数据的关键性能指标(KPI)的图形用户界面(GUI)(28);
在所述GUI上提供允许用户定义或修改至少一个KPI的一个或多个GUI对话框(40);
更新在所述GUI上示出的所述KPI以包括至少一个定义或更新的所述KPI。
8.根据权利要求7所述的方法(100),还包括:
在所述检索之前,在所述GUI(28)上提供用于根据临床特征来定义所述检查群组的一个或多个GUI对话框(40),所述临床特征包括成像模态、一个或多个患者的成像解剖结构、患者人口统计特征、检查原因和检查日期范围中的一项或多项。
9.根据权利要求7所述的方法(100),其中所述至少一个放射学数据库(30,32)包括放射学信息系统(RIS)数据库(30)和图片归档与通信系统(PACS)数据库(32)中的至少一个数据库。
10.根据权利要求7所述的方法(100),其中提供所述一个或多个GUI对话框(40)包括:
在提供示出所述检查数据的所述KPI的所述GUI(28)之后,提供GUI对话框,所述用户通过所述GUI对话框修改定义所述群组的所述临床特征;以及
基于修改后的所述临床特征来更新所述检查群组。
11.根据权利要求7至10中任一项所述的方法(100),其中提供示出所述KPI的所述GUI(28)包括:
提供显示所述KPI和/或所述检查群组的统计可视化(42)的选择的GUI对话框(40);
基于经由至少一个用户输入设备(22)来自所述用户的一个或多个用户输入来更新所述统计可视化。
12.根据权利要求7至11中任一项所述的方法(100),还包括:
基于定义所定义或修改的所述KPI和/或所述检查群组的用户输入来生成一个或多个工作流(38);以及
将所生成的所述一个或多个工作流存储在工作流储存库(44)中。
13.根据权利要求12所述的方法(100),还包括:
检索存储在所述储存库(44)中的、所生成的所述一个或多个工作流(38);以及
执行所检索的所述一个或多个工作流以重新创建示出所述检查数据的所述KPI的所述GUI(28)。
14.一种被配置为提供对一个或多个放射学数据库(30、32)的统计分析的装置(10),所述装置包括工作站(18),所述工作站包括:
至少一个用户输入设备(22);
显示设备(24);以及
至少一个电子处理器(20),其被编程为:
从所述一个或多个放射学数据库检索检查群组的检查数据;
在所述显示设备(24)上提供示出所述检查数据的关键性能指标(KPI)的图形用户界面(GUI)(28);
在所述GUI上提供允许用户定义或修改至少一个KPI的一个或多个GUI对话框(40);以及
更新在所述GUI上示出的所述KPI以包括至少一个所定义或更新的所述KPI。
15.根据权利要求14所述的装置(10),其中所述至少一个电子处理器(20)还被编程为:
基于定义所定义或修改的所述KPI和/或所述检查群组的用户输入来生成一个或多个工作流(38);以及
将所生成的所述一个或多个工作流存储在工作流储存库(44)中。
16.根据权利要求15所述的装置(10),其中所述至少一个电子处理器(20)还被编程为:
检索存储在所述储存库(44)中的所生成的所述一个或多个工作流(38);以及
执行所检索的所述一个或多个工作流以重新创建示出所述检查数据的所述KPI的所述GUI(28)。
17.根据权利要求15至16中任一项所述的装置(10),其中所述至少一个电子处理器(20)还被编程为:
在所述检索之前,在所述GUI(28)上提供用于根据临床特征来定义所述检查群组的一个或多个GUI对话框(40),所述临床特征包括成像模态、一个或多个患者的成像解剖结构、患者人口统计特征、检查原因和检查日期范围中的一项或多项。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的装置(10),其中所述至少一个电子处理器(20)还被编程为:
在提供示出所述检查数据的所述KPI的所述GUI(28)之后,提供GUI对话框,所述用户通过所述GUI对话框修改定义所述群组的所述临床特征;以及
基于修改后的所述临床特征来更新所述检查群组。
19.根据权利要求15至18中任一项所述的装置(10),其中所述至少一个电子处理器(20)还被编程为:
提供显示所述KPI和/或所述检查群组的统计可视化(42)的选择的GUI对话框(40);
基于经由至少一个用户输入设备(22)来自所述用户的一个或多个用户输入来更新所述统计可视化。
20.根据权利要求15至19中任一项所述的装置(10),其中所述至少一个放射学数据库(30、32)包括放射学信息系统(RIS)数据库(30)和图片归档与通信系统(PACS)数据库(32)中的至少一个数据库。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20120130729A1 (en) * 2010-11-24 2012-05-24 General Electric Company Systems and methods for evaluation of exam record updates and relevance
WO2013080165A2 (en) * 2011-11-30 2013-06-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automated algorithm and framework for multi-patient treatment plan access in radiation therapy
US20160105329A1 (en) * 2014-10-09 2016-04-14 Splunk Inc. Defining a service-monitoring dashboard using key performance indicators derived from machine data
US11783262B2 (en) * 2017-11-22 2023-10-10 Canon Medical Systems Corporation Automatic detection and generation of medical imaging data analytics

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