深信服EDS存储全新“黑科技”，让PACS阅片“预判走位”？

最近，由国家卫生健康委员会医院管理研究所主办，由《中国数字医学》杂志社召开的2021中华医院信息网络大会(2021CHINC)在杭州召开，来自全国各地的医疗信息化管理者、专家学者聚集在一起，深刻应邀出席安全、云计算、IT基础设施建设等多方面的医疗信息化解决方案

随着医疗行业信息化建设程度的加深，以医疗影像文件为代表的非结构化数据量逐年上升，对医院PACS系统的数据容量和性能提出了很大的挑战，基础的数据存储越来越受到业界的关注，PACS需要强大的存储能力

在数据重压下PACS性能问题强调

PACS影像文件的阅读速度直接影响医生的阅读效率按单个500KB的影像文件大小计算，50TB已经超过1亿的文件量，在没有算法优化的情况下，数亿级的文件量会直接延迟文件的读取。

患者一次检查会产生多个影像，放射科医生读电影时，电影终端需要加载这些影像，医生播放或拉动患者的影像阅览时，电影终端按照摄影顺序逐一阅读影像。从存储中读取某个影像的时候过高的话，医生会有卡尔顿的感觉，会影响读书体验，严重的话会极大地影响工作效率。患者的等待时间变长，在业务高峰，数百名门诊医生、临床医生同时读电影时，性能问题更加严重。

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在数据访问速度也是一种有效的加速方式。数据预取技术是指系统根据用户的历史性和相对集中的访问规则，预测将来访问的资源。在PACS影像系统中，医生在某个时间只访问某个患者的影像，同一组影像往往保存在同一目录下，创建时间相对接近。基于对这一特性的洞察，深信不疑EDS推出全新的智能缓存提取技术，内置预测模块，预测模块监测目录，根据客户端在目录中产生的阅读文件操作生成预测序列，预测线程根据预测序列将影像文件阅读加载到内存中。

为了实现更正确的预读，EDS根据目录和时间的不同，也提供了预读机制。

基于目录的预加载:大部分情况下，目录只保管患者的某个检查结果，单次检查产生的文件数量少时，将目录整体的文件加载到内存中。但是，在某些情况下，由于PACS的应用设计不合理，一个目录保存了多个患者的检查结果，文件数可能达到数十万个，不能采用目录的预加载机制，需要根据时间预加载。

根据时间预加载:某患者的检查结果，其影像制作时间比较接近，通过制作时间将目录内的文件分组(例如，以5秒为间隔，以制作时间为文件分组)，在某个组中的文件在短时间内读取3个以上时，将整个组中的文件加载到存储器上通过这两种不同的预读机制，开发者_如何学Python创造更流畅的阅读体验。

如今，医疗影像数据量愈发庞大，影像科室和临床科室的调阅影像、影像处理、三维重建等应用对数据相应的速度要求进一步提高，PACS医学影像系统的性能问题也会凸显，深信服EDS存储将基于性能进一步研发探索，为PACS提供更为强大的数据存储支持。