# FHIR SR 1

## Medical image sharing
- 在亞洲地區發展標準 FHIR 及 DICOM 4.0 案例:
-- 情境 1. 標準化醫護表單及 [Image SR](https://hackmd.io/y3HAfYBoS-qT3gdwxDp3jQ?view)
-- 情境 2. 影像檢查轉介: GP 診所或醫院看診，轉介到專業放射科做檢查，檢查結果雲端分享。例如
-- 情境 3. 醫學影像委由專家或 AI 判讀: 影像上傳雲端、授權調閱、
## 醫學影像報告模式
- 目前醫師打影像報告有兩種輸入模式:
1. 提供文書編輯介面，讓醫師輸入報告說明，產生 plain text 報告
2. 提供點選介面，方便醫師選擇影像發現及其特徵，可產生結構化報告(Structured Reporting)

## Steps for developing FHIR SR
現行公告之 [FHIR breast image report](https://build.fhir.org/ig/HL7/fhir-breast-radiology-ig/) 其規範周詳但複雜；建議先以 [FHIR diagnosticReport 紀錄乳篩 BIRAD 分期](https://chat.openai.com/share/7ef71bdc-9103-4c65-8451-7bce6026c8db)。乳篩diagnosticReport 可有 result 欄位參考到影像發現 observation, [影像發現 observation 可再參考到影像發現及標記](https://hackmd.io/@victoriatjia/fhir-sr#132-FHIR-SR)。這不僅可在乳篩影像應用，也可用在其他影像檢查，但要確立整理的規格就很多，需要更多人參與了解後，再來整理。
## What is standard SR
- 基於 DICOM [Part 16](https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/chtml/part16/ps3.16.html)或 FHIR 規範發展 SR
- FHIR SR 範例: [Mammography findings](
https://build.fhir.org/ig/HL7/fhir-breast-radiology-ig/StructureDefinition-MGFinding.html)、[FHIR Skin Wound Assessment Implementation Guide STU1](https://cimi.hl7.org/submissions/september_2018/skinwoundig/fullcimi/site/index.html)、[confluence: Lower+Extremity+Skin+Wound](
https://confluence.hl7.org/display/FHIR/Lower+Extremity+Skin+Wound+Assessment+FHIR+IG#LowerExtremitySkinWoundAssessmentFHIRIG-Scopeofcoverage)

## Why standard SR
- 影像結構化報告是精準醫療、智慧醫療、國際醫療 (自動翻譯報告結果) 的基礎
- 醫學(放射及病理)影像是臨床診斷重要的依據，影像發現結構化，有利於臨床處置精確化，以及後續的分析探討。如 [QIBA 影像量化分析](https://www.rsna.org/research/quantitative-imaging-biomarkers-alliance)、 [IHE AIR](https://www.ihe.net/uploadedFiles/Documents/Radiology/IHE_RAD_Suppl_AIR.pdf)
- 標準化利於跨系統整合、巨量臨醫資料收集、以及發展的系統複製、擴散、商品化應用
- 設計完善的結構化報告表單，可節省醫師打報告的時間。並利於他人了解報告內容

## How to define and implement standard SR
1. 需先定義標準化 SR 模板
2. 基於標準 SR 模板，開發輸入介面
3. 輸入介面與影像檢視與報告流程整合

以下以 FHIR 及 DICOM web 為範例
## 定義 FHIR SR template
- 採用通用規範: 病人過去病史、問題狀況、就醫原因等
- 使用 FHIR resources 管理醫學影像、標記、發現、及報告
-- 影像標記 (FHIR annotation observations)(補充範例)
--- 以 SVG 表示標記輪廓曲線及幾何圖形
--- FHIR annotation observations 包含 SVG 標記並參考到被標記的醫學影像
-- 影像發現 (FHIR finding observations)(補充範例)
--- 影像發現參考到影像及影像標記(2D or 3D)標記，被影像報告參考
--- 每個影像發現可能包含的內容:病變種類、部位、特徵、程度、量測(大小及與其他組織相對位置)等
--- 需針對檢測部位及影像類別，定義各種影像發現、發現特徵、及各種描述特徵的編碼
-- 影像報告 (FHIR diagnosticReport)
--- 此次影像的總結報告、臆斷、及建議處置
--- 參考到影像發現

註:
1. 醫學影像存放在 DICOMweb server，影像標記、發現、報告可存放在 FHIR server
2. 產生結構化文件，利於分析判讀。但須針對每種影像檢查、每種影像發現設計輸入見面，其開發耗時。若提供 plain text 輸入，則開發容易，且可輸入各式報告內容
3. 影像結構化報告範圍廣泛，國際 DICOM 及 FHIR 僅有少數幾種影像結構化報告範例，但尚有許多檢查，並無標準報告規範。病理影像及基因檢測也需結構化、標準化報告。可參考現行規範，在其他專業領域擴充應用。

## Code and terminology
- Image procedure type(影像檢查項目)
--使用 Loinc/Radlex: [LOINC/RSNA Radiology Playbook User Guide](https://loinc.org/kb/users-guide/loinc-rsna-radiology-playbook-user-guide/)、 [RadLex Playbook](http://playbook.radlex.org/playbook/SearchRadlexAction)、[The LOINC RSNA radiology playbook - a unified terminology for radiology procedures](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6016707/)
-- 使用 SNOMED: [FHIR](https://www.hl7.org/fhir/valueset-procedure-code.html)、[ISP](http://hl7.org/fhir/uv/ips/ValueSet-procedures-uv-ips.html)
- 影像發現描述編碼
- 發現部位、量測、特徵(形狀、邊緣、顏色、緻密程度等)
-- 如 [FHIR mammo findings](https://build.fhir.org/ig/HL7/fhir-breast-radiology-ig/StructureDefinition-MGFinding.html)，目前各式影像發現特徵描述，要對應到 SNOMED 或 LOINC 編碼，很費工，且不實用，或可採用影像醫學領域慣用詞彙做編碼，如 [RSNA 各式影像發現描述 https://www.radelement.org/home]。基因檢測發現，也有類似的問題及需求。
-- [影像發現部位編碼建議](https://hackmd.io/LIW2QsVxTauVdEmF5pQ2qQ?view)

## HTML image finding
- 影像發現入門練習
- [簡報](https://drive.google.com/file/d/1pbHlO4N7p064UKkDGYXkXdTljgOQS4ZX/view?usp=drive_web)、[範例程式](https://drive.google.com/drive/folders/1oy_QlocGrxEdJdoSngu_fUFcMDZH9RRs)，同學可練習在範例程式修改新增輸入內容，**這很有用**
--- 修改步驟: 1.網頁新增輸入、2. 若為新項目，JSON observation component 新增項目 3. 擴充 JS 程式範例將網頁輸入結果加到 JSON 物件當中 4. VS code 啟動瀏覽器開啟此網頁，測試可否產生 JSON 資料並上傳到 FHIR server
- 彬彬版 [練習簡報](https://docs.google.com/presentation/d/1T2capmXK634iS7FRWOd8BQ7U36jIoNv8a5VxvP3RuZk/edit?usp=share_link)、[影片](https://drive.google.com/file/d/1guf_s7oM5z3Rai_jF3lUhGO3qCJxc-Ij/view?usp=sharing)

## [FHIR 醫學影像檢查流程](https://hackmd.io/RrrVG92wTUaRI1BSwUqTfw?view)
### 放射醫師打報告的步驟
1. 查詢要打報告的病人 (註)
2. 調閱病人歷次檢查影像影像清單(Get imagingStudy)
3. 調閱影像(WADO-RS retrieve)
4. 產生影像標記、發現、及報告(Post annotation and finding observation and diagnosticReport)

註: 可基於 serviceRequest(HIS 產生)、Encounter (RIS 產生)、ImagingStudy(儀器產生) 查詢需打報告的病人。可由流程及工作安排，設定各醫院報告代打查詢條件
## 發展標準化、結構化報告的挑戰
- 應用繁多:人體不同部位、不同儀器產生之影像，不同組織、不同檢體處理之病理影像，皆須定義其特定的結構化報告
- 跨領域合作: 需醫資與醫學專業領域人員合作訂立
- 影像結構化報告範圍廣泛，國際 DICOM 及 FHIR 有某些種類之影像結構化報告，但尚有許多檢查，並無標準報告規範。病理影像及基因檢測也需結構化、標準化報告。可參考現行規範，在其他專業領域擴充應用

## Processes for creating FHIR SR
## Display FHIR SR result
- victoriatjia FHIR SR: https://hackmd.io/@victoriatjia/fhir-sr
- 可以試試看使用此 patient ID 來查詢: misac.patient01
-- https://victoriatjia.github.io/FHIR_ImageExam/report-reviewer.html


## 延伸應用
- [病灶管理 Image based lesion management](https://hackmd.io/xw8wX7e3RvqxlhbJN9vlVA?view)
- [影像委外分析(含 AI)及報告代打](https://hackmd.io/@victoriatjia/fhir-teleradiology)
- [影像立體定位及量化分析](https://hackmd.io/s6vtumooQ2OyUwxhENR5QQ?view)

## reference
- [Chest X ray and CT Structured Report:SR](https://hackmd.io/i86jnrj-T-uF2FENq2P7nw?view)
- [RSNA FHIR SR](https://hackmd.io/iG3PcF3BSnWELSGcBz7P1A?view)