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【 雷鋒網注：醫療信息化系統在窮國和富國之間并不均衡，圖為肯尼亞的醫院和流動診所。圖片來源：hospitalrun.io 所有者：hospitalrun 】
在醫療系統，特別是放射科，最常見的工作就是拍片子，包括X片、核磁共振成像（MRI）、CT 掃描等等。
然而，使用和查看這些片子都價格不菲。打印出膠片且不用說，即使在電腦上查看，也要使用昂貴的工作站，以及專有的軟件，據美國加州一家醫院統計，他們每年要花2000萬美元，平均到每張片子要花費 1 美元。
這些看片軟件往往是由飛利浦、三星這樣的大公司出品的，很多窮國都用不起。
另外，膠片的數字文件，一般也只在一家醫院的信息系統里共享。如果病人要轉院，這些數字文件一般是采取光盤的方式來拷貝，效率低下，還容易拷錯。萬一用的軟件和文件格式不一樣，麻煩就更大了。
COVID-19 的全球大流行，也在推動遠程醫療協作以及醫療軟件的普惠開源。
OHIF 基金會推出開源閱讀器
開放健康影像基金會(Open Health Imaging Foundation,OHIF）近日發布了他們最新的開源項目：OHIF 醫學影像閱讀器（OHIF Medical Imaging Viewer），使得醫生可以完全基于 Web 瀏覽器查看醫學影像，并且放到 GitHub 開源，目前已獲得 940 顆星和 669 個分叉。[1]
【 雷鋒網注：圖片來源：ohif.org 所有者：OHIF 】
項目目前由戈登J.哈里斯醫生（Gordon J. Harris）主持，他是哈佛醫學院放射學教授，3D 影像服務主任，麻省總醫院放射學計算機輔助診斷實驗室主任。
【 雷鋒網注：圖片來源：advancedimaginglabs.com 所有者：advancedimaginglabs 】
哈里斯醫生發表了 100 余篇科學論文，并開發將醫學圖像計算機分析應用于診斷，治療計劃和臨床試驗的軟件和服務。他的主要研究興趣包括針對精神疾病和神經疾病的結構和功能性腦成像研究，包括酒精中毒和中風，以及對腫瘤的定量跟蹤以進行臨床護理和臨床試驗。
這個開源項目有一定的資金支持，主要來自于美國國立衛生研究院，美國國立癌癥研究所，以及癌癥研究信息技術計劃（ITCR）。
目前的資金撥款能夠用到 8 月份，可以資助兩名全職開發人員，還已申請接下來為期5年的資金資助的續簽。
具體的開發工作，則由位于波士頓的一家叫 Radical Imaging 的公司來完成。在 GitHub 上，該公司的高級開發人員丹尼·布朗（Danny Brown）貢獻了主要的代碼。
閱讀器能干啥
OHIF Viewer 這款閱讀器，可以從大多數來源和格式中檢索和加載圖像，以 2D 或 3D 渲染，允許對觀察值進行操作、注釋和序列化；支持國際化，OpenID，脫機使用，熱鍵以及更多功能。
【 雷鋒網注：圖片來源：ohif.org 所有者：OHIF 】
這些數據文件的格式，都遵循 DICOM 標準，DICOM 是世界上部署最廣泛的醫療保健信息標準之一。有數以億計的 DICOM 圖像當前用于臨床治療。
簡單的說，DICOM 將信息分組成了數據集。在一張胸部X片的文件里，還包含患者的ID等信息，相當于圖像加了標簽和描述。還可以是多維多幀的圖像，此外還自帶灰度顯示標準，確保在不同的顯示器上顯示相同的灰度圖像。
GitHub 上提供了閱讀器演示和詳細的部署文檔。可以直接查看，也可以用幾個 include 標簽，就方便的將閱讀器嵌入到任何網頁或 Web 程序，然后連接數據源。可以在任何平臺上使用，包括臺式機、筆記本、平板、移動設備，甚至樹莓派。
開源的好處
開源帶來的好處也顯而易見，它可以大大降低成本，同時促進協作的產生。
以前的圖像分析平臺是基于工作站的，需要在每臺計算機上安裝和更新，醫院的部署成本很高。將圖像分析功能調整為基于 Web 的開源平臺，將有助于促進更多醫院廣泛使用。
平臺也使得研究人員、圖像軟件開發人員、臨床醫生和患者，都能夠在自由可用且可公開擴展的環境中訪問臨床試驗圖像，這將促進廣泛的醫生之間的遠程圖像查看和協作圖像咨詢。
開放的標準和閱讀器，也很方便和醫院信息化系統結合，包括電子病歷（EHR）和醫院信息系統（HIS）。比如 HosipalRun，就是一個開源的醫院信息系統，它可以部署在地球上最偏遠地區的診所。[2]
【 雷鋒網注：圖片來源：hospitalrun.io 所有者：hospitalrun 】
此外，大量的醫學影像數據也促進了云端醫療API和存儲，比如谷歌就專門提供 Google Cloud Healthcare 的 API 服務。這和傳統的醫療圖像檔案系統（PACS）形成差別，方便醫學成像大數據在未來更多的結合人工智能的力量。
網友評論
網友 shpidoodle 評論說，我太喜歡這個主意了，我是護理人員，拿出影像光盤從一所醫院轉移到另一所醫院實在令人厭倦。而醫生還得等待光盤上傳到系統。任何地方出錯，患者就需要再次進行檢查。
網友 codeVerine 則說，五年前，我用 ebrain.js 做過類似的東西，對原理有一定了解。我希望能夠貢獻自己的力量。[3]
引用來源：
[1] https://github.com/OHIF/Viewers
[2] https://github.com/HospitalRun/
[3] https://www.reddit.com/r/reactjs/comments/fj76zf/do_something_to_lower_worlds_healthcare_cost/
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