Les flux de travail d'imagerie médicale s'appuient largement sur les systèmes PACS (Picture Archiving and Communication Systems) pour stocker, récupérer, afficher et distribuer des images DICOM. Dans de nombreuses institutions, les systèmes PACS propriétaires commerciaux dominent. Mais une question persistante se pose de plus en plus : quand est-il pratique d'utiliser un PACS open source ? Dans quelles conditions cela a-t-il du sens et quand devient-il un handicap ?
Dans cette analyse approfondie, nous examinerons :
• Ce qui est considéré comme un Pacs open source et le paysage des projets disponibles
• Les cas d'utilisation dans lesquels les Pacs Open Source se démarquent
• Les limites et les risques auxquels vous devez faire face
• Modèles hybrides et voies d'augmentation
• Comment une plateforme telle que Postdicom s'intègre et complète votre parcours vers l'open source
Le terme « PACS open source » doit être précisé. À la base, il s'agit de logiciels dont le code source est ouvert, modifiable et distribuable sous des licences ouvertes autorisées, pour gérer les fonctions PACS (stockage DICOM, indexation, extraction, requêtes, etc.). Mais dans la pratique, tous les « PACS » open source ne sont pas créés de la même manière.
Certains sont des serveurs DICOM légers (par exemple Orthanc) plutôt que des systèmes de radiologie complets. D'autres sont des frameworks modulaires autour desquels vous créez (par exemple Dicoogle) avec des plugins personnalisés. Certains sont des prototypes qui mettent l'accent sur l'utilisation de la recherche plutôt que sur la préparation clinique. Selon des études comparatives, les noms les plus matures sont Orthanc, DCM4CHE (ou DCM4CHEE/dcm4chee), DCMTK et Dicoogle.
Orthanc, par exemple, est largement utilisé en tant que serveur DICOM open source avec API REST, prise en charge des plugins et fonctionnalités de stockage/requête DICOM. Dicoogle propose une architecture d'archivage modulaire ciblant l'enseignement, la recherche et l'extension par plug-in. (dicoogle.com)
Ainsi, lorsque les gens parlent de PACS open source, ils peuvent faire référence à :
• Un serveur d'archives et de requêtes Dicom minimaliste
• Un cadre modulaire dans lequel vous ou votre équipe créez des modules de visualisation, des modules d'intégration et une logique de flux de travail
• Une pile complète « serveur PACS + visionneuse + support de création de rapports » construite à partir de composants open source
Il est essentiel de comprendre de quelle « saveur » vous parlez avant de juger de la faisabilité.
Vous ne choisissez pas automatiquement l'open source simplement parce que c'est gratuit. La décision dépend de votre échelle, de votre tolérance au risque, de vos capacités informatiques et de vos besoins fonctionnels. Voici les scénarios et les conditions dans lesquels un PACS open source peut être une bonne option.
Si vous travaillez dans un hôpital universitaire, un centre de recherche en imagerie ou un établissement d'enseignement, le PACS open source est souvent une solution naturelle. Vous pouvez avoir besoin de flexibilité pour expérimenter (par exemple, intégrer l'inférence artificielle, le prétraitement personnalisé, les politiques de stockage hybride, les pipelines de recherche). Vous n'aurez peut-être pas besoin d'une certification complète du fournisseur ou d'une assistance clinique 24 h/24 et 7 j/7. Les projets open source tels que Dicoogle sont explicitement conçus dans un souci de modifiabilité et d'extension de la recherche.
Lorsque votre mission est l'innovation plutôt que les flux de travail des patients à enjeux élevés, le fait de disposer du code source pour adapter, étendre et déboguer constitue un avantage considérable.
Si votre centre d'imagerie est petit, génère un volume limité et n'a pas les moyens de payer les coûts de licence initiaux d'un PACS commercial, l'open source peut réduire les obstacles à l'adoption. Une solution légère telle qu'Orthanc (faisant office de serveur PACS) peut suffire pour le stockage, l'interrogation et la simple révision des études.
Toutefois, cela fonctionne mieux lorsque votre combinaison de modalités est modeste, que vos exigences d'intégration sont limitées et que votre personnel est à l'aise pour gérer l'infrastructure informatique.
Lorsque vous souhaitez tester de nouvelles fonctionnalités (plugins d'IA, suivi d'assurance qualité avancé, flux de travail personnalisés) avant de vous lancer dans un système commercial complet, l'open source vous permet d'expérimenter. Vous pouvez créer des modules sur une base stable, les tester et décider ultérieurement de migrer ou de les intégrer à un PACS commercial.
Vous pouvez commencer par ingérer un sous-ensemble de modalités ou une utilisation spécifique (par exemple, l'archivage des radiographies pulmonaires) en open source, tandis que votre PACS principal gère toutes les opérations.
Parfois, le PACS open source n'est pas l'intégralité de votre système mais un microservice ou un composant. Par exemple :
• Utilisez un serveur Dicom open source pour l'ingestion de modalité et l'archivage de base, tout en tirant parti d'une interface de visualisation commerciale
• Utilisez des Pacs Open Source localement ou dans une succursale d'un hôpital pour collecter des études, puis transférez-les vers un système commercial central
• Utilisez des packs open source pour les dossiers de recherche ou le stockage d'analyses secondaires, sans toucher aux principaux packs cliniques
Dans ces rôles hybrides, le PACS open source permet de réduire les coûts, d'accroître la flexibilité et de décharger certaines tâches sans compromettre les opérations de base.
L'utilisation de PACS open source n'est pas une solution miracle. Vous devez faire face aux risques pratiques et cliniques de front. Passons en revue les pièges les plus courants afin que vos attentes restent fondées.
Même parmi les projets les plus connus, tous les modules ne présentent pas une stabilité de niveau commercial. Certaines fonctionnalités PACS open source (par exemple, les frameworks de plug-ins, le clustering, la mise à l'échelle de l'entreprise, la haute disponibilité, la fédération entre sites) peuvent nécessiter une personnalisation ou un développement supplémentaire.
Une étude comparant les projets PACS open source a révélé que si Orthanc, DCM4CHE, DCMTK et Dicoogle obtiennent de bons résultats, aucun ne correspond parfaitement au PACS commercial complet en termes de préparation à l'entreprise, tous indicateurs confondus.
Avant de vous engager, vous devez tester des cas extrêmes : simultanéité élevée, charge de requêtes importante, études multi-tranches de grande envergure, réplication multisite, reprise après sinistre.
Les projets open source s'appuient sur le soutien de la communauté, des forums et des contributeurs bénévoles. Il se peut qu'il n'y ait pas de SLA garanti, de personnel d'assistance dédié ou de résolution des correctifs. Si votre serveur PACS tombe en panne au milieu des heures cliniques, vous devrez peut-être le déboguer vous-même ou faire appel à un tiers.
De plus, la documentation peut être à la traîne par rapport aux fonctionnalités. Vous pouvez trouver des lacunes, des exemples manquants ou des API de plug-in obscures.
Dans de nombreuses juridictions, les PACS utilisés pour le diagnostic primaire doivent être conformes aux réglementations relatives aux dispositifs médicaux (FDA, CE, réglementations sanitaires locales). Les logiciels libres peuvent ne pas être certifiés ou validés en bonne et due forme. Si votre système est destiné à un usage diagnostique (plutôt qu'à un usage éducatif ou de recherche), l'utilisation de composants open source peut nécessiter des étapes de validation supplémentaires, un examen réglementaire, une gestion des risques et une documentation d'assurance qualité.
Si le fournisseur que vous choisissez n'est pas responsable ou certifié, votre institution peut supporter des risques, notamment en cas de litige ou d'audit.
Vous devrez intégrer le RIS, le HIS, l'EMR, les moteurs de reporting, les listes de travail relatives aux modalités, les commandes, les interfaces HL7 ou FHIR. Les PACS commerciaux fournissent souvent des connecteurs, des intégrations testées par les fournisseurs et des modules d'interface. Avec l'open source, vous pouvez consacrer plus d'efforts à l'écriture d'adaptateurs, à la maintenance des ponts FHIR/HL7, à la gestion des erreurs et aux mises à niveau.
Vous devez garantir la robustesse de l'interface, la mise en file d'attente, la restauration des erreurs, la surveillance et la compatibilité des versions.
À petite échelle, le PACS open source peut fonctionner correctement. Mais lorsque le volume augmente, que la charge de requêtes augmente, que les utilisateurs de plusieurs sites accèdent simultanément et que la latence devient critique, des faiblesses en termes de performances peuvent apparaître. La conception du partitionnement, de la mise en cache, de l'architecture distribuée, du clustering de basculement, de la réplication et de l'équilibrage de charge sont des tâches complexes.
Les projets open source peuvent nécessiter la création d'un clustering personnalisé ou l'utilisation de composants externes (par exemple, le clustering de bases de données, les files de messages, les couches de réplication).
Vous avez également besoin de sauvegarde, de reprise après sinistre (réplication géographique), de niveaux d'archivage et de mécanismes permettant de déplacer les données entre les classes de stockage. Toutes ces « fonctions d'entreprise » peuvent nécessiter une ingénierie importante.
Si vous êtes en train de débattre, voici une méthode structurée pour évaluer si le PACS open source convient à votre situation :
1. Criticité clinique : si une panne ou une interruption de service peut mettre en danger les soins aux patients ou entraîner un risque juridique, s'appuyer uniquement sur des sources ouvertes non prises en charge peut être risqué sans couvrir les contrats de support ou les systèmes de secours.
2. Expertise informatique et personnel Avez-vous du personnel capable de gérer, de déboguer, d'étendre et de sécuriser les composants PACS open source ? Si oui, l'open source devient plus viable. Sinon, le logiciel « gratuit » peut coûter plus cher en main-d'œuvre cachée.
3. Volume, complexité et modalités Plus il y a de modalités, plus le nombre d'images est élevé, plus le traitement est complexe (3D, MIP, post-traitement avancé), plus le système est sollicité. Le Pacs Open Source a plus de chances de réussir lorsque la complexité est modérée.
4. Environnement réglementaire et besoins de certification Si votre juridiction exige la certification, l'auditabilité et la traçabilité des appareils, vous devez évaluer comment les composants open source peuvent satisfaire aux exigences de validation, de documentation et de système qualité.
5. Demandes d'intégration Si vous avez besoin d'une intégration approfondie avec Ris, Emr, Billing, Ai Systems ou des partenaires externes, les coûts de création ou de maintenance des modules d'interface peuvent vous faire économiser.
6. Feuille de route en matière de croissance et d'évolutivité Si vous vous attendez à une croissance rapide ou à une réplication multisite, assurez-vous que la solution open source que vous avez choisie peut évoluer ou être migrée ultérieurement.
7. Plan de sortie et Vendor Fallback planifient toujours la manière dont vous pouvez migrer ultérieurement. Votre architecture open source ne doit pas vous enfermer dans des silos de données ou des formats propriétaires. Gardez vos données exportables dans des formats standard Dicom.
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Il est utile de parler de ce qui a été fait dans la pratique.
• Un laboratoire de recherche hospitalier a configuré Orthanc comme archive principale pour la tomodensitométrie et l'IRM utilisées dans les études de cohorte, avec une interface Web sur mesure pour les chercheurs. Ils ne l'utilisent pas pour les rapports cliniques, mais il gère tout le reste. Parce qu'ils possèdent et étendent le code, ils ajoutent des pipelines personnalisés pour la segmentation et l'IA générative.
• Dans le cadre d'un projet, Dicoogle a été déployé sur AWS pour héberger un serveur Dicom sécurisé. La migration s'est concentrée sur la configuration sécurisée, le stockage basé sur TLS et S3. Le blog d'AWS a documenté la façon dont l'entreprise a configuré Dicoogle sur l'infrastructure AWS.Le blog d'AWS
• Dans le cadre d'une évaluation comparative, des options Pacs open source ont été évaluées pour un hôpital guinéen. Orthanc, DCM4che, Dcmtk et Dicoogle se sont classés parmi les plus performants, mais chacun avait des compromis en termes de support, d'évolutivité ou de fonctionnalités d'entreprise.
Ces exemples montrent que le PACS open source peut être utilisé et est utilisé, mais généralement dans des environnements restreints, contrôlés ou hybrides plutôt que comme des remplacements complets des systèmes de radiologie commerciaux (encore).
Il n'est pas toujours nécessaire de choisir « tout open source » ou « entièrement propriétaire ». Souvent, la meilleure solution est d'opter pour un modèle hybride ou augmenté qui combine les forces des deux.
Dans les succursales ou les sites distants, vous pouvez installer des serveurs PACS open source légers pour collecter les données de modalité localement, puis les transférer vers un PACS commercial central ou cloud. Cela permet de réduire les pics de bande passante ou les problèmes de latence du WAN, tout en maintenant les opérations principales sur des systèmes approuvés.
Vous pouvez gérer votre PACS commercial à des fins de lecture diagnostique et utiliser un PACS open source pour les niveaux de stockage secondaires, les archives d'assurance qualité, les ensembles de données de recherche ou les environnements de développement. Cela permet d'isoler le risque des fonctions cliniques de base tout en vous donnant la flexibilité nécessaire pour innover.
Vous pouvez commencer par placer une modalité (par exemple, échographie ou radiographie) dans un PACS open source et observer les performances, la fiabilité et l'acceptation par les utilisateurs. Entre-temps, maintenez votre PACS actuel pour la tomodensitométrie et l'IRM jusqu'à ce que la confiance reprenne. En cas de succès, vous pouvez vous développer progressivement.
Certains fournisseurs et intégrateurs proposent des configurations PACS open source avec des services d'assistance, de maintenance et de mise à niveau payants. Ce modèle hybride « cœur ouvert et services » peut vous offrir la flexibilité de l'open source avec la fiabilité d'un support commercial.
Une fois tous les avantages/inconvénients exposés, parlons de l'intérêt d'un PACS géré dans le cloud tel que PostDicom, en particulier en conjonction avec des approches open source.
Si vous avez expérimenté ou prototypé un PACS open source dans votre laboratoire ou sur le site de votre succursale, vous souhaiterez peut-être déplacer l'imagerie de production vers un PACS cloud stable et entièrement pris en charge. PostDICOM propose un environnement PACS cloud qui préserve l'intégralité des fonctions DICOM, intègre des rapports et inclut un visualiseur de diagnostic certifié CE.
Vous pouvez acheminer les modalités de base (tomodensitométrie, IRM) vers PostDICOM tout en conservant votre système open source pour les tâches secondaires ou de recherche. Cela vous apporte à la fois sécurité et flexibilité.
Si votre établissement ne dispose pas de la capacité informatique nécessaire ou si vos exigences cliniques nécessitent un système clé en main avec SLA, support, auditabilité et flux de travail certifié, PostDicom pourrait être mieux adapté qu'un logiciel open source pur. Vous bénéficiez de la maintenance, des emplacements cloud régionaux, de la redondance intégrée et de la responsabilité du fournisseur.
Vous pouvez d'abord tester ses fonctionnalités et ses performances à l'aide d'un essai gratuit. PostDicom propose un essai gratuit (souvent 7 jours) afin que vous puissiez vérifier le comportement de vos flux de travail d'imagerie avant de vous engager pleinement.
Même si vous vous en tenez au PACS open source à long terme, vous souhaiterez peut-être conserver la possibilité d'exporter ou de répliquer vers PostDicom pour une sauvegarde hors site, un partage ou une reprise après sinistre. Comme PostDICOM prend en charge le DICOM standard et les API d'intégration, vous pouvez créer des scripts de pontage ou des transferts intermédiaires.
Le PACS open source peut être un choix judicieux pour la recherche, l'enseignement ou les installations d'imagerie à petite échelle où la flexibilité et le coût sont les plus importants. Mais pour les environnements cliniques qui ont besoin de fiabilité, de conformité et de support, cela peut échouer sans ressources supplémentaires. La meilleure approche est souvent hybride, en utilisant des outils open source pour l'expérimentation et en les associant à une solution gérée et sécurisée telle que PostDicom pour les opérations cliniques. PostDICOM propose un PACS cloud évolutif avec des fonctionnalités DICOM complètes et un support professionnel. Essayez-le dans le cadre d'un essai gratuit pour voir comment il s'intègre à votre flux de travail d'imagerie.
