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      “一秒千片”背后的存儲革命:CSP格式如何激活病理數據價值

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      病理診斷,被譽為診斷疾病的“金標準”。一份精準的病理報告,往往承載著患者絕大多數的關鍵診療信息,是支撐個體化治療方案的核心基座。近年來,數字病理的快速發展,正在推動病理診斷、科研與教學模式的全面革新。

      然而,由于當前數字病理領域缺乏共享的數據格式與交換標準,各廠商設備產生的數據往往采用私有格式存儲,導致院內跨科室調閱不暢,院際遠程會診與共享更是困難重重。這不僅制約了數字病理的大規模普及,更使得病理數據價值難以被充分挖掘。

      為促進病理數據高效流通與應用,在中華醫學會、中華醫學會病理學分會主辦的CSP2026病理年會上,中華醫學會病理學分會推出了CSP數字病理圖像數據存儲格式規范。該規范通過統一數據規范,一舉打破了廠商私有格式造成的壁壘,可解決數據孤島、統一管理、閱片體驗、存儲成本、AI結果差異等關鍵痛點,從而破除數據流轉的層層阻礙,釋放病理數據的核心價值。

      數字病理建設提速,統一數據格式勢在必行

      數據顯示,我國注冊病理醫生不足2萬人,缺口高達14萬,且其中80%集中于大城市,以至于基層醫院誤診率高達45%~67%。而且傳統人工診斷需逐片閱片,不僅耗時費力、高度依賴醫生經驗,還面臨物理玻片易褪色、存儲成本高、難以支持遠程協作等多重挑戰。

      針對傳統病理診斷的種種問題,數字病理建設已被視為智慧醫院建設的重要切入點。不過,在此過程中,越來越多的醫院逐漸意識到,數字病理的發展離不開統一、高效、安全的數據格式支撐。而相比較其他病理數據格式,CSP格式有如下四大核心優勢:

      首先,極致閱片:提升圖像加載速度,優化用戶閱片體驗。CSP格式通過元數據與數據關聯設計,結合圖形化預判訪問模式,可大幅提升訪問性能,為病理醫生帶來“所想即所見”的流暢閱片體驗。

      其次,AI診斷:適配AI應用特征,提高AI診斷效率。CSP格式提供支持AI算法的圖層標注設計,圖像與標注信息可同步加載、統一管理,消除因格式差異導致的AI結果偏差,為精準、可復現的病理AI模型開發提供堅實的數據支撐,大幅提升AI診斷效率。

      第三,數據安全:增強數據校驗機制,保障數據使用安全。CSP格式增強了數據校驗機制,確保文件在傳輸、存儲、讀取的全流程中保持一致,防止數據損壞或篡改,為病理數據的安全流通與長期歸檔提供了可靠保障。

      第四,存儲成本:優化數據排布方式,節省歸檔存儲空間。CSP格式優化了數據排布方式,幫助醫院存儲和管理更多的病理數據。



      支持CSP格式,華為OceanStor Pacific釋放數據價值

      對于醫療行業來說,數據是實現數字病理乃至智慧病理的基礎所在。CSP格式通過推動病理數據標準化,不僅可打通數據孤島,也將加速向醫療多模態數據湖演進。在這一背景下,作為業界支持CSP格式的專業存儲,華為OceanStor Pacific全閃分布式存儲可幫助醫療行業激活海量非結構化數據,全面釋放病理數據價值。

      尤其在醫療機構走向多中心的今天,影像、病理、基因等多模態數據往往分散存放,數據的跨區調閱通常依賴人工,普遍存在“調不到、調得慢”等問題。而依托華為OceanStor Pacific全閃分布式存儲所構建的融合醫療AI數據湖,可進一步打通數據孤島,解決跨區調閱難題,推動病理診斷從數字化走向智能化。



      具體來說,在高性能方面,具備超低訪問延遲、高IOPS和高吞吐量特性,可以為高并發訪問與海量醫療數據分析提供高性能支撐。同時,通過優化存儲并發性能,可實現“一秒千片”的高速訪問,調閱效率提升高達10倍,并支持CSP格式,可解決多源掃描儀格式不兼容、數據治理困難等難題。

      在降低TCO方面,通過性能與能耗的再平衡,使同等容量下能耗較HDD降低70%。同時,高密機箱設計可顯著提升單位機柜的存儲密度,節約機房空間60%以上;針對CSP場景的病理數據無損壓縮優化算法,壓縮比可達1.8:1,在同等數據規模下可節約30%以上的存儲成本,并保障影像質量。

      在易共享方面,通過構建全局統一的可視化資源池,將分散于多個院區的數字化病理切片、影像及文檔等數據匯總。醫生跨區復診時,通過統一鏈路可直接調閱歷史影像,這種“數據不出域、可用不可見”的模式,不僅將調閱等待時間從小時級縮短至分鐘級,也更好地滿足了醫療數據合規使用要求。



      CSP格式與存儲相互協同,數字病理加速躍遷

      瑞金醫院借助華為OceanStor Pacific分布式存儲技術,已建成國內首個全數字化智慧病理科,每天掃描病理切片6000多片,累計完成近200萬張數字化病理切片。在此過程中,瑞金醫院借助統一CSP格式標準,在兼容主流掃描儀輸出的同時,實現了病理切片無損壓縮與跨平臺無縫調閱。

      由此可見,CSP統一了數字病理圖像格式和數據標準,而以OceanStor Pacific全閃分布式存儲為基礎構建的融合醫療AI數據湖,則為醫療機構構建起統一的數字基礎設施,打通了數據孤島。兩者的協同,不僅從根本上打破了數據整合與應用的壁壘,也為數字病理向智慧病理的躍遷奠定了堅實基礎。

      2025年10月,國家衛健委等五部門發布的《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》明確提出,到2030年推動二級以上醫院普遍開展醫學影像及臨床診療智能輔助決策,并推廣數字病理輔助診斷等應用。在政策的指引下,數字病理建設已從單點突破駛入系統性躍遷的“快車道”。

      乘著國家“人工智能+醫療衛生”政策的東風,包括華為等在內的領先存儲廠商,將加速擁抱CSP格式,并繼續攜手行業伙伴和醫療機構,共同構建更加開放、高效的數字病理體系,讓病理數據真正實現“跨平臺、跨機構、跨領域”共享,為遠程病理會診、區域病理中心建設、病理AI技術研發等提供有力支撐。這不僅將開啟數字病理建設新紀元,更將書寫衛生健康行業高質量發展新篇章。

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