醫療PACS影像存儲解決方案

PACS已經成為現代醫學放射學的基本技術和重要基礎設施，在臨床診斷、醫院科研等方面發揮著重要的作用。

現代醫院都配置了數量眾多的X光機、CT、MRI、超聲等設備，醫生越來越依賴于各種醫療影像技術進行診斷。隨著醫療影像設備的廣泛使用，以及設備本身日益先進，醫院的醫療PACS數據量預計每年增長15%，五年翻一番，并呈加速增長的態勢，三甲綜合性醫院或胸科、肺科、骨科等三甲?？漆t院，一年的新增拍片量在50TB ~ 60TB。并且，根據國家電子病歷保存相關規定，醫療機構保管保存醫療影像數據時間要求不少于15年。

無論從業務發展還是合規要求，醫療影像數據的存儲都對存儲系統提出了需求。

目前醫院對醫療PACS數據普遍采用傳統陣列存儲FC SAN或NAS，并采用在線、近線、離線的三級存儲架構。

這種PACS存儲架構普遍面臨以下問題：

1. 性能/容量擴展困難

• PACS影像的典型特征是大部分文件都是小文件，其中MR文件平均大小為60KB左右；CT文件平均大小為300KB左右,也是小文件。長期以來，小文件存儲都是存儲系統面臨的挑戰：小文件讀寫性能低；當存儲的文件數量增多時性能會不斷下降。
• 目前在線存儲使用傳統陣列存儲時，PACS圖像調閱的速度僅為每秒80幅左右。典型的MR檢查，平均每次檢查產生約3000~5000張小圖片，調閱圖片需要數十秒以上；
• 在大型醫院的業務高峰期，數百位門診、臨床醫生同時閱片時，對存儲系統產生高并發訪問，閱片等待時間更長。

2. 系統架構復雜、數據訪問不便

三級存儲架構下，PACS影像數據分散保存在三套不同的存儲系統中。這會導致以下問題：

• 在患者進行復查時，醫生需要調閱半年前或一年前的檢查影像，這些影像位于近線存儲中，需要將這些影像先遷移到在線存儲中再調閱，不僅操作繁瑣，難以讓醫生立即調閱；
• 三級架構導致的數據隔離，難以將積累的大量PACS數據用于如AI輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷等科研活動，使數據價值難以充分發揮；
• 不同存儲系統之間的數據難以統一管理，數據遷移工作繁重。

3. 總體擁有成本較高

傳統中高端陣列存儲設備的購置成本較高，尤其是后期擴容成本難以控制。此外，分級存儲帶來的數據遷移工作量大；三套存儲的運維也增加了醫院信息中心的運維成本。

碧海分布式存儲相對于傳統陣列存儲,在大規模在線擴展、百億級小文件管理、高性能數據吞吐、敏捷化運維管理、TCO成本優化等方面具有技術優勢，可以有效解決醫療PACS目前在存儲上遇到的性能、數據孤島、運維困難、成本較高等問題。在醫聯體或大型醫療機構PACS系統這樣超大數據量且高并發調取、運維管理要求敏捷化的領域，成為存儲架構的選擇。

碧海分布式存儲進一步對PACS影像存儲進行了針對性優化，如采用小文件合并技術和高并發FTP網關，使得其性能要顯著高于傳統存儲和同類分布式存儲。在醫院門診高峰期的高并發環境下（ftp峰值連接數達到10000），PACS系統依然能穩定保持較高的調閱速度。

碧海分布式存儲采用基于NoSQL技術的分布式元數據管理，可管理文件數量達到100億規模，性能隨存儲節點數線性提升，可存儲大型醫療機構6年以上的PACS影像文件。

使用碧海分布式存儲后，原來在線、近線、離線三層架構簡化為一套存儲，所有PACS影像都可在線調閱，并且調閱性能無差異，排除了PACS數據孤島，有效支撐影像大數據分析、AI輔助診療等科研和新興業務需求。

碧海分布式存儲的平滑在線擴容能力，使隨需擴容成為可能。存儲硬件的升級換代，只需要將新節點上線、舊節點下線、數據自動遷移就能實現，再也無需人工數據遷移。

由于PACS影像年數據量在快速增長，并且PACS影像按合規要求保存時間更長，PACS影像數據的存儲成本問題逐漸顯現出來。采用性能和擴展性更高，TCO成本更經濟的分布式存儲成為越來越多醫聯體或大型醫療機構的考慮方案。