醫療PACS影像的性能挑戰及解決方案

　　1、PACS影像數據存儲的挑戰

　　PACS影像數據占醫院信息化數據總量的80%以上。隨著CT/MR等檢查設備分辨率的不斷提高，如CT檢查設備從早期的64排已經發展到256排，使用人工智能圖像分析術后將掃描切層從5mm減小到1mm， 這些因素使得醫院的PACS影像數據量急速增加。

　　急速增長的PACS影像數據量使得醫院信息化面臨如下嚴峻挑戰：

　　（1）PACS調圖時間長達1~2分鐘

　　十年前，患者檢查產生的圖像大約幾百張，醫生調閱患者PACS圖像只需要10秒左右。

　　目前患者一次檢查產生的圖像數量達到2000幅以上，調圖時間普遍長達1到2分鐘。調圖卡頓是常態，嚴重影響了醫生的工作效率。

　　（2）存儲架構復雜，擴容運維困難

　　目前醫院普遍采用在線/近線/離線三層架構，在線使用SAN存儲，近線/離線使用SAN/NAS或對象存儲。

　　SAN存儲設備擴容困難，需要劃分很多邏輯卷。使用小的邏輯卷，數據風險小，但盤符數量多，而Windows 服務器對盤符數量又有限制;使用大的邏輯卷，盤符數量少，但是數據安全風險大，一旦發生文件系統損壞，檢查修復時間會長達幾周。

　　傳統存儲設備的擴展能力有限，醫院需要不斷購買新的存儲設備，需要不斷做數據遷移，存儲架構復雜，運維負擔繁重。

　　2、性能瓶頸分析

　　PACS系統調圖涉及到多個環節，包括PACS客戶端軟件、醫生端電腦、網絡、存儲設備，它們都對性能有重要影響。

　　（1）PACS軟件

　　本文不關注PACS軟件的核心功能，只從PACS軟件調圖性能角度分析。PACS軟件的并發度對調圖性能有很大影響。比如，用4個線程同時調取4個圖像文件，其性能就是1線程方式的4倍!

　　有一些廠商的舊版本PACS軟件是單線程模式，這時PACS軟件就是系統的主要性能瓶頸。對于這種場景，升級PACS軟件就成為必須要做的工作。

　　（2）醫生端電腦

　　醫生端電腦硬件配置對PACS調圖性能也有一定影響。如果啟用了AI輔助分析，則CPU/GPU的配置對性能就很關鍵。

　　由于每位患者的PACS影像數據量都比較大，無法全部存儲在內存，因此PACS軟件都會把下載的PACS文件先寫入本地硬盤，再從本地硬盤讀取，本地盤的讀寫性能往往會成為瓶頸。

　　醫生端電腦使用SSD固態盤會顯著提升性能。

　　（3）網絡帶寬

　　從網絡角度看，只要做到千兆到桌面，萬兆到核心，網絡就不會成為性能瓶頸。

　　PACS服務器到網絡存儲設備之間數據流量比較大，應使用萬兆以太網，而不是千兆以太網，否則網絡也會成為性能瓶頸。

　　（4）存儲設備

　　在大多數場景下，PACS系統的調圖性能瓶頸主要在于存儲設備，而不在于PACS軟件。目前普遍30~50幅/秒的調圖速度就是傳統存儲設備的正常性能。

　　使用SAN存儲設備時，承擔數據管理功能的文件系統運行在Windows 服務器上，該服務器往往會成為性能瓶頸，大幅增加該服務器的內存會改善性能。

　　3、新一代PACS影像存儲解決方案

　　上海霄云信息科技是國內軟件定義分布式存儲的引領者，為醫療PACS影像帶來了創新的數據存儲解決方案。

　　碧海分布式存儲通過萬兆以太網接入數據中心，現有網絡架構無需調整。碧海分布式存儲所有功能都采用冗余設計，避免單點故障，保證高可用。具有獨有的智能自適應修復技術，在磁盤發生故障進行數據修復時可以保障業務性能不受影響。

　　新的方案具有如下優勢：

　　（1）性能優異，PACS影像調圖速度提升3倍以上

　　碧海分布式存儲的性能顯著優于傳統集中式SAN和NAS存儲，也高于某國際高端集群存儲Ixxxxx。PACS影像調圖速度可達到300幅/秒。

　　（2）一套存儲，數據全部在線

　　經過實際測試，碧海分布式存儲系統能夠做到百億級文件性能衰減小于5%(傳統存儲可管理文件數在億級，Hadoop大數據平臺可管理文件數在10億級)。

　　對于PACS影像數據，100TB對應的文件數量約為2億。目前國內大型三甲醫院的歷史PACS影像數據一般在500TB左右，文件數約為10億。

　　因此，使用碧海存儲可以將幾十年的PACS影像數據全部存儲到一套存儲，PACS系統的存儲架構得以極大簡化，擴容與運維負擔大幅減輕。

　　（3）國產自主研發，非開源存儲軟件，技術先進

　　碧海分布式存儲是如何實現高性能的呢?

　　分布式元數據管理

　　碧海分布式存儲使用創新的技術，基于NoSQL分布式數據庫技術管理分布式文件系統的元數據，消除了傳統集中式存儲的單點性能瓶頸。經過實際測試驗證，能夠存儲百億級以上的文件。

　　針對PACS海量小文件的定制優化

　　碧海分布式存儲針對PACS小文件進行了深度定制優化，減少了小文件元數據規模，對于PACS影像等小文件場景，文件數可壓縮到1/100;將小文件的讀寫合并后寫盤，大幅提高了小文件讀寫性能。

　　高效SSD緩存設計

　　傳統的SAN/NAS的SSD緩存方式在塊設備底層實現，無法獲得文件層的信息，比如哪些內容是目錄，哪些是文件元數據inode等，只有當數據被反復多次訪問時才會保持在SSD中，因此SSD緩存的命中率比較低。

　　碧海分布式存儲系統在系統架構設計中融入了SSD緩存設計，將目錄數據、文件元數據、熱點數據全部保持在SSD中，大幅提高了SSD緩存的命中率，從而能夠在節省成本的前提下大幅提高讀寫性能。

　　對象和文件互通訪問，性能無衰減

　　碧海分布式存儲的底層使用統一方式管理數據，文件和對象無需轉換網關就能夠互通訪問，對象的讀寫性能和文件一樣優異，突破了對象存儲性能低的局限。

　　4、實踐案例

　　上海市胸科醫院是國內最大的胸外科三甲醫院，所有的檢查與診斷都需要拍片，對PACS系統的調閱要求高于很多綜合性大型三甲醫院，每年新增PACS數據量壓縮后達到80TB。

　　之前使用高端存儲HP 3Par，PACS影像調圖速度為50幅/秒，影像科復核醫生在閱片時會發生卡頓。

　　為了更好地支持一線醫生的工作，上海市胸科醫院信息科不斷探索引進新的先進技術，組織PACS廠商衛寧健康與霄云科技一起分析攻關，PACS軟件也進行了深度優化，增加了多種調圖模式，并針對分布式存儲的特點提高了并發調圖線程數。

　　新的方案獲得顯著的提升效果。調圖速度達到300幅/秒，1000幅的CT圖像可在4秒內調閱完畢。影像科復核醫生每天審核的報告數提升了50%。

　　碧海分布式存儲上線2年之后，將歷史影像數據全部遷移到碧海分布式存儲，實現了一套存儲數據全部在線。截至2022年3月，在線數據量達到400TB，文件數達到9.4億。

　　權威第三方測評機構在醫院現場對PACS影像調圖性能進行了評測，結果如下：