180630_JSMIM_医用画像管理セミナー_in_埼玉_GE_大越_rev02.pdf

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1. 病院システム情報基盤を 診療放射線技師の視点で考える 医用画像管理セミナー in 埼玉 30th June, 2018 Atsushi Ohkoshi GE Healthcare Japan
2. 3 Singularity 【特異点】
3. 4 Artificial Intelligence
4. 5 診療放射線技師の 仕事はどう変わる？
5. 6 5年前に想像できた？
6. 「医療従事者」の中の「診療放射線技師」 7 1看護師 767,700人 2医師 210,112人 3看護業務補助者 196,696人 4准看護師 135,799人 5理学療法士 66,151人 6臨床検査技師 52,961人 7薬剤師 46,663人 8介護福祉士 42,987人 9診療放射線技師 42,257人 10作業療法士 39,786人 その他 442,257人 合計 2,043,369人 全体の 2% 全体の10% 全体の54% 50人に1人 数的にはマイノリティ。ですが･･･
7. 「医療従事者」の中の「診療放射線技師」 8 モダリティの操作や 管理を行うため 最も工学的な 知識を持つ職種 出典：https://kyuryobank.com/iryo/houshasen.html
8. データ 分析 病院にとって益々重要性が増す情報システム 9 ネット ワーク データ 管理 活躍の 機会
9. 医療情報(画像)系の資格 11 医療画像情報精度管理士 JARTが認定する5つの資格のひとつ 医療情報技師 （日本医療情報学会） 上級 医療情報技師 （日本医療情報学会） 医用画像情報 専門技師 （日本医療情報学会） （放射線技術学会）
10. 「放射線」の立場から「医療情報」に携わる/貢献する機会は？ 12 放射線 医療 情報 モダリティNWの管理 PACSの管理 RISの管理 線量データの管理 部門データの分析 HISにおける画像運用 サーバインフラの最適化 院内NW全体の管理 システム全体の管理 院内データの分析 医用モニタの精度管理 1 2
11. 例えば、こんな領域から 13 ① 放射線以外も含む 「画像」データの運用・管理 ② サーバやクライアントの仮想化、 管理や保守の一元化、 DR/BCP対策
12. ①放射線以外も含む「画像」データの運用・管理 14 患者さん 主治医 CT/MR画像 読影用Viewer 電子 カルテ 整形画像 マンモ画像 心カテ画像 病理画像 3D画像 デジカメ画像 術中動画 内視鏡画像 整形Viewer マンモViewer 心カテViewer 病理Viewer 3D Viewer 汎用画像Viewer 術中動画Viewer 内視鏡Viewer 各種レポート 各種Webレポート 連携起動 連携起動
13. ①放射線以外も含む「画像」データの運用・管理 15 患者さん 主治医 CT/MR画像 電子 カルテ 整形画像 マンモ画像 心カテ画像 病理画像 3D画像 デジカメ画像 術中動画 内視鏡画像 各種レポート VNA 読影用Viewer 整形Viewer マンモViewer 心カテViewer 病理Viewer 3D Viewer 汎用画像Viewer 術中動画Viewer 内視鏡Viewer
14. VNAって何？ 16
15. VNAとは何か？ 17 VNA A社 放射線画像 （DICOM） B社 被ばく線量 （DICOM-SR） C社 生理検査 （非DICOM） X社 整形専用 ビューア Y社 地域連携 サーバ Z社 データ解析 ツール ベンダー中立に データを収集・提供 ベンダー独自の圧縮や通信を使わず すべて標準規格フォーマット・通信プロトコルで 原本データ管理を一元化し、データ活用の機会を最大化 データをベンダーの ブラックボックスに しない！
16. PACSとVNAは どう違う？ 18
17. ベンダー中立とは言えなかった従来のPACS 19 放射線PACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） 独自圧縮と独自転送で高速化 サーバ(管理)とビューア(活用)は 同一ベンダーでワンセット
18. その結果・・・ 放射線PACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） 循環器PACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） マンモPACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ）
19. まず各システムのアーカイバ―を無くす 放射線PACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） 循環器PACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） マンモPACS Server データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ）
20. それを「VNA」で1つにまとめる 放射線PACS Server データベース Web Server キャッシュ 循環器PACS Server データベース Web Server キャッシュ マンモPACS Server データベース Web Server キャッシュ VNA データベース VNA Viewer 「確定」された 「原本」データ
21. VNAはどんな課題を解決？ 23 ①ベンダーロックイン
22. データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） データベース Web Server キャッシュ アーカイブ （バックアップ） データ移行における「ベンダーロックイン」 放射線PACS Server 現 新 A社 B社 放射線PACS Server 独自圧縮 を変換 運用中 に負荷 夜間の 移行 保守期間 延長 保守費用 アップ 保守期限 終了
23. 「VNA」によるロックインの回避 VNA データベース VNA Viewer データベース Web Server キャッシュ データベース Web Server キャッシュ 放射線PACS Server 現 新 A社 B社 放射線PACS Server ※VNAもHW更新は必要 →スケールアウトNAS？ →PACSと更新時期をずらすのも一手
24. VNAはどんな課題を解決？ 26 ①ベンダーロックイン ②データのサイロ化
25. ②データのサイロ化（分断）を回避 27 患者さん 主治医 CT/MR画像 読影用Viewer 電子 カルテ 整形画像 マンモ画像 心カテ画像 病理画像 3D画像 デジカメ画像 術中動画 内視鏡画像 整形Viewer マンモViewer 心カテViewer 病理Viewer 3D Viewer 汎用画像Viewer 術中動画Viewer 内視鏡Viewer 各種レポート 各種Webレポート 連携起動 連携起動 • Viewerごとに見られる データに制限がある • まとめて俯瞰できない • それぞれ操作を 覚えなければならない
26. ②データのサイロ化（分断）を回避 28 患者さん 主治医 CT/MR画像 電子 カルテ 整形画像 マンモ画像 心カテ画像 病理画像 3D画像 デジカメ画像 術中動画 内視鏡画像 各種レポート VNA 時系列 データ分類
27. VNAはどんな課題を解決？ 29 ①ベンダーロックイン ②データのサイロ化 ③データのライフサイクル管理
28. ILM Information Life-cycle Management (Image) 30
29. 医用画像データの法定保存年限 31 法律名 保存年限 医療法 第21条 2年 保険医療機関及び保険医 療養担当規則 第9条 3年/5年 医師法 第24条 5年 じん肺法 第17条 7年
30. 療担規則 第9条 32 第九条 保険医療機関は、療養の給付の担当に関する帳 簿及び書類その他の記録をその完結の日から三年間保存 しなければならない。ただし、患者の診療録にあっては、その 完結の日から五年間とする。 「完結の日」の定義が曖昧
31. 「VNA」が備えるべき主な機能 「ILM」（Image Lifecycle Management）とは？ 移動 圧縮 削除 より安価なメディアに （例えばテープなどに） データを「移動」します より高い圧縮をかける ことで空き領域を 確保します 不要なデータを削除 することで空き領域を 確保します 33
32. 「再圧縮」圧縮アルゴリズムと設定値の例 JPEG Lossy JPEG2000 Irreversible Q = 90 R = 1:5 Q = 80 R = 1:10 Q = 70 R = 1:15 Q = 60 R = 1:20 Q = 50 R = 1:25 Q = 40 R = 1:30 Q = 30 R = 1:40 Q = 20 R = 1:50 Q = 10 ※上記はターゲット値であり、実際の圧縮率は画像ごとに異なります。 → CT / MR → XP
33. 例えば、こんな領域から 35 ① 放射線以外も含む 「画像」データの運用・管理 ② サーバやクライアントの仮想化、 管理や保守の一元化、 DR/BCP対策
34. サーバ仮想化 36 Hardware / Infrastructure
35. Hypervisor（仮想化OS） サーバ仮想化の仕組み 37 SV HW OS Windows App SV HW OS Linux App SV HW OS Windows App SV HW OS Windows App OS Linux App OS Windows App 従来 （ベアボーン） サーバ仮想化 仮想マシン
36. サーバ仮想化のメリット（リソースの最適化） 38 8:30～15:00 13:00～19:00 2:00～5:00
37. サーバ仮想化のメリット（可用性の向上） 39 ハードウェア障害に対して、NODEレベルで仮想マシンを移動することで運用継続性を向上します 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GE Centricity PACS UV100Plus
38. 主なハイパーバイザー（仮想OS）と特長 40 製品名 Hyper V vSphere 提供元 Microsoft vmware 特長 • Windows Server環境で利用 • Windows Serverの標準機能 のため低コスト • お手軽に仮想化を行いたい ユーザー向き • 仮想化管理ツールは System Center • 動作保証をしているゲストOSが豊富 なため、マルチOS環境で利用可能 • 導入実績ナンバー1 • 仮想化管理ツールはvCenter 資料提供・ご協力：アルファテック・ソリューションズ 荒木様
39. VDI Virtual Desktop Infrastructure 41 Hardware / Infrastructure
40. 「VDI」とは？ 42 「VDI」はシンクライアントの一形態 出典：https://it.impressbm.co.jp/articles/-/10941
41. 3つの画面転送方式 43 現在の主流 サーバベース方式 ブレードPC方式 VDI方式 出典：https://it.impressbm.co.jp/articles/-/10941 Xen App Xen Desktop Horizon
42. 一般的な「VDI」のメリット 44 出典：http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1401/06/news007.html
43. 院内でのシステム利用の特徴 45 1.移動が多い 2.デスクトップ PCが多い
44. 一般的なPCでの画面表示 46 資料提供・ご協力：アルファテック・ソリューションズ 荒木様
45. VDI環境における画面表示 47 資料提供・ご協力：アルファテック・ソリューションズ 荒木様
46. 2D Viewer on “VMware Horizon7” 48
47. 3D Viewer on “VMware Horizon7” 49
48. Scale-out NAS Network Attached Storage 50 Hardware / Infrastructure
49. 何が違う？ Scale-up Scale-out vs.
50. Scale-upとは？ 52 現行サーバ サーバ更新 データ量 の増加 ユーザ数 の増加 処理能力 の要求 機能の 追加 CPU メモリ NW HDD
51. Scale-outとは？ 53 現行サーバ データ量 の増加 ユーザ数 の増加 処理能力 の要求 機能の 追加 1つ1つの性能は高くないが 同じ機能を持って分散処理 あたかも1つのサーバのように サーバ増強 耐障害性 も向上 一括買替 が不要
52. 「従来のNAS」と「スケールアウトNAS」 54 出典：https://japan.zdnet.com/pickup/isilon_201101/20424616/ 従来のNAS スケールアウトNAS 増設すると自動的に データ移行＆平準化 数年ごとに一括更新
53. vSAN Virtual Storage Area Network 55 Hardware / Infrastructure
54. ストレージの種類 56 サーバ サーバ サーバ DAS NAS SAN DAS (Direct Attached Storage) NAS (Network Attached Storage) SAN (Storage Area Network) SAN FC Switch FC NAS LAN DAS SCSI LAN LAN LAN
55. 「Virtual SAN」の仕組み 57 出典：https://blogs.vmware.com/jp-cim/2015/11/vsan_01.html
56. 「Virtual SAN」の仕組み 58 出典：https://blogs.vmware.com/jp-cim/2015/11/vsan_01.html
57. 「Virtual SAN」の仕組み 59 出典：https://blogs.vmware.com/jp-cim/2015/11/vsan_01.html キャッシュ キャパシティ
58. HCI Hyper Converged Infrastructure 60 超 集中型 サーバ基盤 Hardware / Infrastructure
59. 何が「Hyper」なの？ 61 出典：http://www.fujitsu.com/jp/products/computing/virtual/tech/term/hci/index.html ここ！
60. 「HCI」の特長 62 資料提供・ご協力：DELL 小野様
61. 政府の医療ICTの方向性 63
62. 政策からの提言：保健医療分野におけるICT活用 June 30, 2018 64 ※保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇談会 資料（厚生労働省）より引用 ICTの技術革新を徹底的に取り入れる →サービスの質を最大化 ICTの活用は、患者・国民によって真に価値の あるべきものへ→バリューベースへの転換 患者・国民本位のオープンなインフラを整備 →産官学のデータ活用を促進
63. 政策からの提言：保健医療分野におけるICT活用 June 30, 2018 65 ※保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇談会 資料（厚生労働省）より引用
64. 厚生労働省からの提言「AI活用の進め方」 June 30, 2018 66 http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo_iryokaigo_dai6/siryou1.pdfより引用
65. 政策からの提言：保健医療分野におけるAI活用 June 30, 2018 67 ※保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇談会 資料（厚生労働省）より引用 (Artificial Intelligence)
66. 厚生労働省からの提言「AI活用の領域」 June 30, 2018 68 http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo_iryokaigo_dai6/siryou1.pdfより引用 画像診断 薬剤鑑査 見守り 記録・入力 対面診断 ロボティクス DL活用領域
67. 69 データの持つ 「価値」の高まり
68. 70 “Data is the new oil.” Virginia Rometty, IBM CEO in a speech to the Council on Foreign Relations, 2013: “I want you to think about data as the next natural resource.”
69. テクノロジー の「活用」 71 膨大な 「データ」
70. データ 分析 病院にとって益々重要性が増す情報システム 72 ネット ワーク データ 管理 活躍の 機会
71. 73 ぜひIT/Digitalの領域でも 活躍の幅を拡げてください