2022年7⽉5⽇，国家卫⽣健康委能⼒建设和继续教育中⼼（以下简称“继续教育中⼼”）发布《关于放射影像数据库建设项⽬课题⽴项评审结果公⽰的通知》，正式拉开影像数据库体系化建设的序幕。

放射影像数据库建设项⽬以国家卫⽣健康委能⼒建设和继续教育中⼼为主办单位，全⾯主导和统筹数据库的体系化建设，计划开展数据采集、数据处理、质量控制、科学研究、产品研发、技术转化、医学数据标准培训等关键数据库建设⼯作。

⽂件内容显⽰，第⼀批放射影像数据库建设项总计13项，包括⼼脑⾎管影像数据库、慢性肝病及原发性肝癌影像数据库、缺⾎性⼼脏病核医学多模态影像数据库、胃肠道疾病影像数据库、急诊影像数据库、慢性阻塞性肺疾病数据库等严重影响我国居民⽣命健康的重⼤疾病数据库，还有8项建设意向被列⼊储备库，有望在后续批次纳⼊建设之中。

放射影像数据库建设背景及规划

时间回到两年前。人工智能产品在医学影像中的应用开始破局，个别产品获得国家药监局给予的三类医疗器械注册证。但从整体上看，数字化、结构化的医疗影像大数据未能形成体系；医学影像数据库依然是制约AI发展的重要因素之一；单任务AI产品的获批面对广泛的临床需求也显得不足。

为打破医学影像数据集缺失这一重要瓶颈问题导致的僵局，国家卫生健康委能力建设和继续教育中心于2020年启动了放射影像数据库建设工作，并聘请刘士远教授担任该项目的专家委员会主任委员，牵头打造国家级高标准医学影像数据库。

“不管从科研、临床教育还是人工智能的发展，我们都需要大样本的多样性、标准化、高标注的数据库，但这样的数据库我们现在非常缺乏。数据的所有权、安全性、伦理等等配套法律、法规的制定和完善也相对滞后。”刘士远教授表示。

在这一背景之下，刘士远团队将第一个项目落足于相对成熟的肺结节，意在通过构建标准化的肺结节医学影像数据库，推动肺部结节筛查及进行良、恶性质的精准鉴别诊断。同时希望通过肺结节数据库的建设，探索形成数据集的基本要素、构建过程、建设标准、标注和质控等环节的专家共识，为后续其他数据库建设提供参考。

截至2021年10月，团队利用基于医疗大数据和AI技术开发的数据平台，完成数据抽取、处理和转化，最终形成了一个高质量的肺结节影像专病数据库。目前该数据的价值及其建造流程已经获得医学界认可。

最初的“打样”取得良好成果后，影像数据库的体系化建设由此展开。

医学影像数据库建设三步走

据重大疾病医学影像数据库建设项目实施方案所述，项目建设期为5年，分三个阶段开展。第一阶段为签约日起-2022年12月底，是标准建立期；第二阶段为2023-2025年，是数据平台建设期；第三阶段为2025-2027年，是开发应用期。

具体而言，第一阶段将建立基于部位或器官疾病的医学影像单病种或多病种图像采集规范与识别标准，图像分割与标注标准，相关数据库建设标准共识；建立数据建设技术队伍，搭建数据库技术和管理平台。

完成标准制定之后，更为重要的是第二阶段建设。该阶段的任务可分为建立符合中国人群特点和临床诊疗规范的多模态、大容量、高质量、丰富度好的医学影像数据库；建立多病种人工智能医学影像数据安全科研服务平台；培训体系建设；技术研发推广及应用四个方面。

重大疾病医学影像数据库第二阶段建设任务及建设内容

实施方案并未给出第三阶段的详细建设任务及建设内容，但若能在给定的时间内完成一、二阶段的任务，医学影像研究及其衍生应用也将得到足够有力的支持，有能力跨入下一个发展阶段。

总的来说，项目计划未来三年，将建立基于部位或器官疾病的医学影像单病种或多病种图像采集规范与识别标准，图像分割与标注标准，相关数据库建设标准共识；建立符合中国人群特点和临床诊疗规范的多模态、大容量、高质量、丰富度好的医学影像数据库，用高质量的国家医学影像数据资源，助力健康中国建设。