基于云平臺(tái)的 ADDH 影像協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

張文娟，柴象飛，魏勝梅，鄒小廣，夏雨薇，賀嘉嘉，周廣全，李文強(qiáng)，郭輝

1. 喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院 a. 網(wǎng)絡(luò)信息中心；b. 黨政辦；c. 關(guān)節(jié)骨科，新疆 喀什 844000；2. 慧影醫(yī)療科技（北京）有限公司，北京 100192；3. 廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息科，廣東 廣州 510000

引言

成人發(fā)育性髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良（Adult Developmental Dysplasia of the Hip，ADDH）是指由于早年生長(zhǎng)發(fā)育時(shí)期的疾患導(dǎo)致髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良、結(jié)構(gòu)異常，其特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)發(fā)育不規(guī)則導(dǎo)致患者步態(tài)和功能異常，主要包括股骨頭和髖臼的發(fā)育不良、髖關(guān)節(jié)半脫位以及髖關(guān)節(jié)脫位三種情況[1-2]，在我國(guó)ADDH發(fā)病率高達(dá)0.39%,影像學(xué)檢查是ADDH早期篩查及診斷的重要依據(jù)[3]。

基于醫(yī)院信息化系統(tǒng)建設(shè)，現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)檢查影像集中存儲(chǔ)管理和調(diào)閱服務(wù)，但由于現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏專(zhuān)業(yè)影像標(biāo)注工具，同時(shí)患者臨床、病理等檢查數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)，導(dǎo)致無(wú)法面向臨床、科研和教學(xué)提供便捷的影像標(biāo)注和數(shù)據(jù)管理服務(wù)。如今醫(yī)療信息數(shù)據(jù)化、智能化建設(shè)已成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的主流方向，對(duì)多中心影像標(biāo)注數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的需求逐漸升高。

1 需求分析

ADDH影像學(xué)分型可指導(dǎo)治療方案的選擇，目前常采用的分型方法有CE角的測(cè)量、Eftekhar分型、Crowe分型、Kerboul 分型和Harto filakidis分型等，主要通過(guò)測(cè)量標(biāo)注中心邊緣角、髖臼指數(shù)、SHARP角、Shenton線、髖臼前后緣等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估確定，具有數(shù)據(jù)獲取容易、檢查經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)小、分型效果直觀等優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也有文獻(xiàn)指出，上述傳統(tǒng)分型方法存在量化程度較低，未能對(duì)股骨頭幾何形態(tài)等情況進(jìn)行較好評(píng)估的問(wèn)題[3-7]。目前的第三方開(kāi)源標(biāo)注軟件如ITK-SNAP、ImageJ、3D-Slice、MITK等，基本可以滿足臨床標(biāo)注需求，但缺乏數(shù)據(jù)接口，無(wú)法接入臨床診斷工作流，需要使用者手動(dòng)導(dǎo)入影像進(jìn)行測(cè)量標(biāo)注任務(wù)，標(biāo)注后的影像數(shù)據(jù)也無(wú)法集中管理，整體流程處理效率較低。特別是當(dāng)前人工智能影像組學(xué)方法的興起，可量化ADDH影像中不同骨骼區(qū)域的形態(tài)學(xué)、灰度及紋理特征，完善傳統(tǒng)分型方法的不足。因此，急需開(kāi)發(fā)一套滿足醫(yī)學(xué)影像存儲(chǔ)需求，與醫(yī)院影像歸檔和通信系統(tǒng)（Picture Archiving and Communication System，PACS）、放射科信息系統(tǒng)（ Radiology Information System，RIS）等系統(tǒng)安全對(duì)接的ADDH影像協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)，具備臨床所需的測(cè)量與標(biāo)注工具，以及骨骼區(qū)域形態(tài)學(xué)、灰度、紋理等影像組學(xué)高維特征自動(dòng)提取功能。

同時(shí)，診斷過(guò)程中產(chǎn)生的標(biāo)注數(shù)據(jù)，可作為后續(xù)ADDH影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品的必備“養(yǎng)料”?，F(xiàn)今國(guó)內(nèi)外尚無(wú)多中心的標(biāo)準(zhǔn)化ADDH 影像數(shù)據(jù)庫(kù)，因此在ADDH影像協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，需要以云平臺(tái)為載體，連接多中心，統(tǒng)一影像采集、處理及診斷流程，形成跨平臺(tái)、多模式、可定制、標(biāo)準(zhǔn)化接口的ADDH影像數(shù)據(jù)庫(kù)，充分利用和挖掘醫(yī)療信息，更好的服務(wù)于醫(yī)療類(lèi)科研和醫(yī)療衛(wèi)生管理提供便利，具有重大的社會(huì)意義和現(xiàn)實(shí)意義。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

研究基于云平臺(tái)的 ADDH 影像協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)。首先，需要實(shí)現(xiàn)ADDH影像閱片與各指標(biāo)值的測(cè)量標(biāo)注基礎(chǔ)功能，同時(shí)可根據(jù)標(biāo)注的不同骨骼區(qū)域自動(dòng)計(jì)算高通量影像組學(xué)特征，輔助臨床獲取精準(zhǔn)ADDH影像學(xué)分型。其次，為構(gòu)建多中心標(biāo)準(zhǔn)化ADDH影像數(shù)據(jù)庫(kù)，需要開(kāi)展云平臺(tái)建設(shè)，在確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全使用情況下，打通不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)壁壘。最終，需要制定ADDH標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建指南，保證數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量。

2.1 總體設(shè)計(jì)

異構(gòu)系統(tǒng)間醫(yī)療信息共享是構(gòu)建ADDH影像協(xié)同標(biāo)注云平臺(tái)的關(guān)鍵部分，設(shè)計(jì)云平臺(tái)專(zhuān)用接口服務(wù)用于異構(gòu)系統(tǒng)間的醫(yī)療信息交互。接口服務(wù)的架構(gòu)上包括兩層：底層的接口服務(wù)和上層的數(shù)據(jù)整理服務(wù)。底層接口服務(wù)基于醫(yī)用信息系統(tǒng)集成框架，首先在多中心醫(yī)院部署前置機(jī)服務(wù)器用于連接醫(yī)院PACS系統(tǒng)和云存儲(chǔ)中心系統(tǒng)，在DICOM、HL7等標(biāo)準(zhǔn)消息基礎(chǔ)上，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)的信息共享接口，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)患者交叉索引、患者信息查詢、患者影像閱片、影像測(cè)量標(biāo)注與特征分析、文檔共享、流程共享等標(biāo)準(zhǔn)模式下的消息交互；異構(gòu)系統(tǒng)只需遵循標(biāo)準(zhǔn)化消息的定義，即可與接口服務(wù)進(jìn)行通訊，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，從而降低了異構(gòu)系統(tǒng)間的交互成本。上層數(shù)據(jù)整理服務(wù)，是將標(biāo)準(zhǔn)化接口接收到的應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換組合，轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)后進(jìn)行存儲(chǔ)，從而提高后續(xù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用效率，見(jiàn)圖1。

圖1 異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享及跨區(qū)域協(xié)同服務(wù)

同時(shí)，采用容器+微服務(wù)架構(gòu)，整合系統(tǒng)服務(wù)應(yīng)用生態(tài)，為系統(tǒng)應(yīng)用提供按需使用，快速伸縮的計(jì)算與存儲(chǔ)資源。構(gòu)建平臺(tái)級(jí)應(yīng)用，按不同維度拆分多個(gè)微服務(wù)，每個(gè)微服務(wù)獨(dú)立docker運(yùn)行、運(yùn)維、伸縮容，見(jiàn)圖2。

圖2 容器+微服務(wù)架構(gòu)圖示

2.2 ADDH影像閱片、測(cè)量標(biāo)注及特征分析

系統(tǒng)支持ADDH醫(yī)學(xué)影像一站式測(cè)量標(biāo)注、數(shù)據(jù)管理與特征分析服務(wù)，可兼容CT、MRI、X光、鉬靶、PET/CT等多種設(shè)備影像數(shù)據(jù)以及RT結(jié)構(gòu)文件，影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入平臺(tái)時(shí)可選擇是否脫敏，影像上傳到云平臺(tái)后可按模態(tài)自動(dòng)歸類(lèi)整理。使用平臺(tái)內(nèi)植入的Web PACS，可以直接進(jìn)行閱片操作，閱片頁(yè)如圖3所示。

圖3 影像閱片頁(yè)

整體操作過(guò)程可視化，使用邏輯簡(jiǎn)單易上手，提升交互體驗(yàn)，減輕標(biāo)注負(fù)擔(dān)。包含的測(cè)量及標(biāo)注功能豐富，滿足ADDH診斷分型所需的全部標(biāo)注任務(wù)，可保存標(biāo)注過(guò)的影像指標(biāo)值及對(duì)應(yīng)的患者臨床信息，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)式存儲(chǔ)，便于查詢和調(diào)用。支持單盲、雙盲和多盲標(biāo)注和審核，保證標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。最后還可對(duì)平臺(tái)上的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，運(yùn)用影像組學(xué)技術(shù)挖掘影像深層價(jià)值。

2.2.1 測(cè)量與標(biāo)注服務(wù)

依據(jù)現(xiàn)有分型方法，在系統(tǒng)上完成中心邊緣角、髖臼指數(shù)、SHARP角測(cè)量，標(biāo)注Shenton線、髖臼前后緣等評(píng)估指標(biāo)。系統(tǒng)支持直線測(cè)量、角度測(cè)量、橢圓測(cè)量、矩形測(cè)量、多邊形測(cè)量和像素測(cè)量等測(cè)量項(xiàng)如圖4a所示。支持點(diǎn)標(biāo)注、線標(biāo)注、任意形狀標(biāo)注等標(biāo)注項(xiàng)；具備標(biāo)注名稱(chēng)管理功能，支持各種臨床標(biāo)注場(chǎng)景下的自定義標(biāo)簽，靈活操作滿足多重需求，可以對(duì)已有標(biāo)注進(jìn)行增、刪、改的操作；內(nèi)嵌調(diào)色板，可自主選擇標(biāo)注顏色；支持畫(huà)筆自由標(biāo)注、點(diǎn)選式標(biāo)注，選擇調(diào)節(jié)標(biāo)注錨定點(diǎn)距離；可對(duì)標(biāo)注完成的區(qū)域進(jìn)行編輯、拖動(dòng)、修改；可使用擬合工具和套索工具進(jìn)行半自動(dòng)輔助標(biāo)注；同時(shí)也支持導(dǎo)入第三方軟件的nrrd格式標(biāo)注文件如圖4b所示。

圖4 測(cè)量工具和標(biāo)注工具頁(yè)面

2.2.2 標(biāo)注審核服務(wù)

管理員賬號(hào)可將標(biāo)注結(jié)果給任意賬號(hào)進(jìn)行推送、復(fù)核，數(shù)據(jù)推送記錄可溯源如圖5所示。當(dāng)不同標(biāo)注結(jié)果不一致時(shí)，審核人員可選擇單個(gè)結(jié)果通過(guò)審核，也可使用智能合并功能進(jìn)行去重，標(biāo)注結(jié)果的過(guò)濾可提升審核效率和可信度。同時(shí)，考慮到大量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注時(shí)，項(xiàng)目周期長(zhǎng)，對(duì)標(biāo)注、審核的時(shí)間需要更精確的備注，系統(tǒng)支持即時(shí)保存標(biāo)注和審核日期及操作人員信息，操作及留痕，保證平臺(tái)內(nèi)數(shù)據(jù)安全。

圖5 標(biāo)注/審核結(jié)果互推

2.2.3 特征分析服務(wù)

為避免傳統(tǒng)分型方法存在的量化程度較低的問(wèn)題，在系統(tǒng)上標(biāo)注股骨頭等骨骼區(qū)域，支持提取高通量影像組學(xué)特征，用以描述影像上關(guān)鍵骨骼區(qū)域的形態(tài)學(xué)、灰度及紋理信息。標(biāo)注股骨頭、髖臼等感興趣區(qū)域，可基于平臺(tái)內(nèi)置的“Pyradiomics”函數(shù)包提取高通量影像組學(xué)特征，特征包含四大類(lèi)：① 一階統(tǒng)計(jì)量特征：用于量化圖像中的體素強(qiáng)度分布，即反映所選病變的體素值，該值通常顯示為強(qiáng)度直方圖。分布參數(shù)包括范圍，平均值，中位數(shù)，最小值，最大值，偏度和峰度，可以從強(qiáng)度直方圖中計(jì)算出來(lái)，以預(yù)測(cè)病變的性質(zhì)；② 形狀特征：反映骨骼形狀和大小的三維屬性，將分割的骨骼區(qū)域重建為三維圖像，以進(jìn)一步描述骨骼的幾何形狀。最大和最小三維直徑以及總體積是最常用的參數(shù)；③ 紋理特征：紋理描述了體素與相似（或不相似）對(duì)比值之間的相互關(guān)系。有許多用于紋理提取的方法，最常用是灰度共生矩陣特征；④ 濾波器高維特征：表示強(qiáng)度和紋理信息的變換后的域結(jié)果，濾波器高維特征是根據(jù)復(fù)雜的“波”乘以原始圖像，在此之上提取的強(qiáng)度和紋理特征。

2.3 影像云平臺(tái)建設(shè)

影像云平臺(tái)需要實(shí)現(xiàn)與院內(nèi)系統(tǒng)高效對(duì)接、區(qū)域內(nèi)影像互聯(lián)互通和醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)，并且承載影像標(biāo)注系統(tǒng)的建設(shè)，為區(qū)域內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供相應(yīng)的 SaaS 服務(wù)（軟件即服務(wù)）。面對(duì)不同層級(jí)醫(yī)院對(duì)“影像云”的不同需求，需要對(duì)院內(nèi)不同品牌的PACS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)的信息交互[8]。組建多個(gè)區(qū)域影像醫(yī)療中心，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)影像協(xié)作標(biāo)注、遠(yuǎn)程影像診斷服務(wù)、權(quán)限管理等功能。采用基于云存儲(chǔ)并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的安全技術(shù)，在保障醫(yī)療影像數(shù)據(jù)高效傳輸和共享的前提下，確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全使用；對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行合理分配與優(yōu)化，使其不僅滿足影像標(biāo)注和影像組學(xué)特征分析軟件部署及應(yīng)用，同時(shí)還保證應(yīng)用的穩(wěn)定、高效運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)在影像云平臺(tái)的建設(shè)如圖6所示。

圖6 影像云平臺(tái)

2.4 ADDH影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

對(duì)ADDH影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)建立過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)采集方法、處理流程、標(biāo)注工具及標(biāo)注方法展開(kāi)研究。對(duì)于不同模態(tài)影像，不同型號(hào)設(shè)備及采集環(huán)境，制定相對(duì)一致的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和處理方法，保證使用數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)在受控的應(yīng)用環(huán)境下具有良好的泛化能力。提供適合ADDH的影像標(biāo)注工具及標(biāo)注方法，兼顧標(biāo)注效率與精度，確定影像對(duì)應(yīng)的金標(biāo)準(zhǔn)信息，對(duì)于采用主觀判斷進(jìn)行標(biāo)注的疾病，以診斷共識(shí)或指南為判定標(biāo)準(zhǔn)，采用專(zhuān)家主觀判別進(jìn)行標(biāo)注；對(duì)于有病理或金標(biāo)準(zhǔn)證實(shí)的，采用病理結(jié)果或金標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行標(biāo)注；對(duì)于無(wú)法獲得病理結(jié)果的，應(yīng)用其它影像學(xué)檢查進(jìn)行客觀評(píng)估，有效保障標(biāo)注的準(zhǔn)確度，從而保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

3 應(yīng)用效果

3.1 開(kāi)展了多中心數(shù)據(jù)管理與標(biāo)注

在本平臺(tái)上，不受地域的影響，廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院和喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院兩家醫(yī)院各2名高級(jí)職稱(chēng)骨科專(zhuān)家和2名影像學(xué)專(zhuān)家，分別對(duì)喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院的100例ADDH影像圖片的中心邊緣角、髖臼指數(shù)、SHARP 角、Shenton 線、髖臼前后緣等進(jìn)行專(zhuān)家標(biāo)注，不僅構(gòu)建了結(jié)構(gòu)化ADDH影像標(biāo)注數(shù)據(jù)庫(kù)，標(biāo)注后的影像數(shù)據(jù)還可供影像科及臨床骨科年輕醫(yī)生學(xué)習(xí)及臨床診斷參考（圖7）。

圖7 成人發(fā)育性髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良影像標(biāo)注

3.2 影像數(shù)據(jù)再利用

目前本團(tuán)隊(duì)正利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)已標(biāo)注的結(jié)構(gòu)化ADDH影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，擬在訓(xùn)練出具備ADDH自動(dòng)篩選和診斷的模型，對(duì)20例ADDH的X片的核心參數(shù)進(jìn)行標(biāo)注計(jì)算分型用時(shí)進(jìn)行比較，得出基于云平臺(tái)的 ADDH 影像協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)平均每例用時(shí)（3.0±0.7）min，顯著低于采用第三方輔助工具標(biāo)注的平均每例用時(shí)（13.0±2.6）min，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.001）。本影像協(xié)調(diào)標(biāo)注平臺(tái)較傳統(tǒng)的第三方輔助工具具有明顯的優(yōu)勢(shì)。ADDH自動(dòng)篩選和診斷的模型將應(yīng)用于喀什地區(qū)地、縣、鄉(xiāng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，讓邊遠(yuǎn)地區(qū)的老百姓能獲得更精準(zhǔn)的診療建議和享受到更多優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源，讓醫(yī)生能提高閱片效率，降低漏診幾率，更專(zhuān)注于診療實(shí)質(zhì)。

4 討論

在ADDH臨床治療方案中，癥狀較輕的年輕患者可通過(guò)改變生活方式，避免重體力勞動(dòng)即可，癥狀較輕的高齡患者可選擇非甾體類(lèi)止痛藥物治療，對(duì)于癥狀較重的患者則需要進(jìn)行手術(shù)治療[9]。新疆老百姓健康意識(shí)相對(duì)較弱，薛巧云[10]對(duì)新疆某三甲醫(yī)院 2015 年 1 月至2019 年 6 月間共 766 例DDH患者進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)患者出現(xiàn)步態(tài)異常癥狀時(shí)才進(jìn)行首次就診，平均治療延遲時(shí)間為 11.70年。為了提高早篩能力，從2016年起，新疆已啟動(dòng)全民健康體檢工程，截止到2019年，四年累計(jì)為各族群眾完成健康體檢7081萬(wàn)人次[11]，而醫(yī)務(wù)人員數(shù)量不足[12]，影像診斷工作量也導(dǎo)致了地、縣醫(yī)院影像專(zhuān)家在兼顧日常工作的情況下，難以在規(guī)定時(shí)限內(nèi)完成診斷工作。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外已開(kāi)展肺結(jié)節(jié)[13]、新型冠狀病毒肺炎[14]、骨折[15]、DDH[16]等多項(xiàng)人工智能輔助診斷系統(tǒng)研究，本系統(tǒng)通過(guò)統(tǒng)一制定圖像采集、處理及測(cè)量標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)，最大程度避免了不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間，甚至不同的操作者之間采集和標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存在系統(tǒng)性偏差。本研究提出基于異構(gòu)平臺(tái)數(shù)據(jù)共享與跨區(qū)域協(xié)同等技術(shù)的新型理論和優(yōu)化方法，形成跨平臺(tái)、多模式、可定制、標(biāo)準(zhǔn)化接口的醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注云平臺(tái)。有效解決了異構(gòu)系統(tǒng)間醫(yī)療信息的共享、多中心醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的共享，具備醫(yī)生影像輔助診斷分析時(shí)所需的測(cè)量、標(biāo)注和特征分析等功能，幫助醫(yī)生精準(zhǔn)評(píng)估信息，并建立了ADDH影像標(biāo)注數(shù)據(jù)庫(kù)，為提升ADDH診斷和分型的精度和效率，提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。開(kāi)發(fā)基于多中心協(xié)調(diào)、便捷易用、智能的影像標(biāo)注工具技術(shù)還需要進(jìn)一步突破，提升對(duì)不規(guī)則病灶標(biāo)注的準(zhǔn)確性和易操作性，以適應(yīng)各類(lèi)疾病診斷指標(biāo)和病灶的標(biāo)注。

后續(xù)研究將基于本項(xiàng)目構(gòu)建的ADDH標(biāo)準(zhǔn)化影像數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合人工智能方法，開(kāi)發(fā)智能高效的ADDH輔助診斷算法模型，同時(shí)，基于云平臺(tái)“分級(jí)診療”優(yōu)勢(shì)，解決因基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療資源缺乏，尤其是優(yōu)質(zhì)醫(yī)生的短缺，造成ADDH疾病篩查準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題。提供無(wú)區(qū)域差別的、規(guī)范的、同質(zhì)的ADDH影像篩查診斷服務(wù)，減少醫(yī)療機(jī)構(gòu)間水平差異，提升基層影像診斷服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)ADDH早診斷早治療，可以最大限度保護(hù)關(guān)節(jié)功能，降低醫(yī)保和患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[17]。