Info Radiologia
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Backend di Informazioni Radiologiche

Modello Backend App di Informazioni Radiologiche
Gestisci ordini di imaging, metadati di studio, flussi di lavoro delle modalità e reportistica del radiologo da un unico backend

Un backend di Informazioni Radiologiche pronto per la produzione su Back4app per richieste di imaging, metadati di studio DICOM, flussi di lavoro di lettura degli specialisti e consegna dei rapporti. Usalo per accelerare portali di radiologia, liste di lavoro e integrazioni ospedaliere su web e mobile.

Punti chiave

Questo modello ti fornisce un backend focalizzato sulla radiologia per flussi di lavoro dal prelievo al report, in modo che il tuo team possa spedire più rapidamente il software per le operazioni di imaging con contratti di dati coerenti.

  1. Modello di dati orientato all'imagingModella richieste, studi, radiologi e report in una struttura amichevole per i flussi di lavoro progettata per le operazioni di radiologia.
  2. Tracciamento dei metadati DICOMMemorizza i metadati chiave a livello di studio come numero di accesso, modalità, UID dello studio, parte del corpo e timestamp di acquisizione per indicizzazione e ricerca.
  3. Supporto per il ciclo di vita del reportGestisci report in bozza, in revisione, emendati e finalizzati con tracciamento delle assegnazioni e dei tempi di elaborazione.
  4. Audit e tracciabilitàTraccia chi ha creato, aggiornato, revisionato o finalizzato contenuti diagnostici per supportare la governance e la risoluzione dei problemi.
  5. API multipiattaformaServe elenchi di lavoro di radiologia e schermi di reportistica tramite REST e GraphQL con Live Queries opzionale per le modifiche di stato.

Che cos'è il modello di backend dell'app Radiology Information?

Back4app è un backend gestito per la rapida consegna dei prodotti. Il modello di backend dell'app Radiology Information modella richieste di imaging, metadati degli studi DICOM, assegnazioni di radiologi e flussi di lavoro per i report in modo che i team possano fornire sistemi di radiologia più rapidamente e con meno lavoro infrastrutturale.

Ideale per:

Sistemi informativi di radiologiaPortali di richiesta imagingIndicizzazione dei metadati DICOMBanchi di letturaFlussi di lavoro per report diagnosticiMVP per la salute e strumenti interni

Panoramica

I flussi di lavoro di radiologia dipendono da una precisa coordinazione tra l'acquisizione degli ordini, l'acquisizione degli studi, l'indicizzazione dei metadati, l'assegnazione degli specialisti e i tempi di risposta dei report.

Questo modello definisce ImagingRequest, Study, Radiologist, Report e AuditEvent con regole di proprietà e Live Queries opzionale in modo che i team possano implementare flussi di lavoro di radiologia rapidamente e in sicurezza.

Funzionalità principali per le informazioni radiologiche

Ogni scheda tecnologica in questo hub utilizza lo stesso schema delle informazioni di radiologia con ImagingRequest, Study, Radiologist, Report e AuditEvent.

Accettazione richiesta di imaging

Monitora le richieste con riferimenti ai pazienti, dettagli del clinico ordinante, priorità, indicazione e modalità richiesta.

Registrazioni di studio e metadati DICOM

Memorizza gli identificatori di studio, il numero di accesso, la modalità, lo UID dello studio, la parte del corpo, la data di esecuzione e lo stato.

Registro e assegnazione dei radiologi

Mantieni i profili degli specialisti, le sottospecialità, gli indicatori di disponibilità e i collegamenti agli utenti autenticati.

Flusso di lavoro del report diagnostico

Gestisci le fasi di bozza, revisione, modifica e report finale con timestamp e contesto del revisore.

Eventi di audit e tracciamento dei tempi di risposta

AuditEvent cattura azioni operative come cambiamenti di assegnazione, finalizzazione del report e correzioni ai metadati.

Perché costruire il tuo backend per informazioni radiologiche con Back4app?

Back4app ti offre un contratto backend sicuro per le operazioni di imaging, in modo che il tuo team possa concentrarsi su worklist, esperienze di lettura e consegna dei report invece di preoccuparsi della plumbing del backend.

  • Entità pronte per il flusso di lavoro: Classi predefinite per richieste, studi, radiologi e report ti aiutano a implementare flussi radiologici comuni senza dover progettare tutto da zero.
  • Metadata ricercabile e governance: Salva campi DICOM strutturati ed eventi di audit affinché gli studi siano più facili da trovare, instradare e rivedere tra i team.
  • Flessibilità in tempo reale e API: Usa Live Queries per aggiornamenti della coda di lettura mentre esponi REST e GraphQL per integrazioni ospedaliere, adiacenti a PACS o notifiche.

Standardizza le richieste di imaging e i flussi di reporting su web e mobile con un contratto backend e riduci il time-to-market per i prodotti radiologici.

Vantaggi principali

Un backend di workflow radiologico che ti aiuta a spedire più velocemente preservando struttura, visibilità e controllo.

Implementazione del workflow di imaging più rapida

Parti da un modello pre-costruito da richiesta a report in modo da poterti concentrare sui portali dei medici, sulle code di lettura e sull'UX diagnostico.

Metadata strutturati fin dal primo giorno

Archivia i campi di studio chiave correlati a DICOM in uno schema canonico per filtraggio, instradamento e integrazioni a valle.

Flussi di revisione e approvazione chiari

Modella esplicitamente gli stati del ciclo di vita del report in modo che la bozza, la revisione, la modifica e la finalizzazione siano facili da gestire.

Visibilità della lista di lavoro in tempo reale

Live Queries può mostrare immediatamente gli studi assegnati di recente, le modifiche di priorità o i rapporti finalizzati sugli schermi pertinenti.

Strato di integrazione estensibile

Collegati ai sistemi di programmazione, ai servizi di notifica, ai portali o ai flussi di lavoro di archiviazione tramite REST o GraphQL.

Impiego dell'intelligenza artificiale per la creazione rapida

Usa il prompt dell'AI Agent per creare il backend, generare record realistici e accelerare dimostrazioni o progetti pilota.

Pronto a snellire i flussi di lavoro della radiologia?

Lascia che l'AI Agent di Back4app crei il backend delle informazioni radiologiche e fornisca richieste, studi, specialisti e rapporti campione da un unico prompt.

Gratuito per iniziare — 50 suggerimenti per Agent AI/mese, nessuna carta di credito richiesta

Stack Tecnico

Tutto incluso in questo template di backend per Informazioni Radiologiche.

Frontend
13+ tecnologie
Backend
Back4app
Database
MongoDB
Autenticazione
Autenticazione integrata + ruoli
API
REST e GraphQL
In tempo reale
Live Queries

Diagramma ER

Modello di relazione tra entità per lo schema delle informazioni di radiologia.

Visualizza sorgente del diagramma
Mermaid
erDiagram
    ImagingCenter ||--o{ Modality : "operates"
    ImagingCenter ||--o{ ImagingRequest : "receives"
    User ||--o{ ImagingRequest : "orders"
    Modality ||--o{ ImagingRequest : "scheduled_for"
    ImagingRequest ||--o{ DicomStudy : "produces"
    DicomStudy ||--o{ Report : "interpreted_as"
    ImagingRequest ||--o{ WorklistItem : "creates"
    User ||--o{ WorklistItem : "assigned"
    User ||--o{ Report : "authors"
    User ||--o{ AuditEvent : "actor_of"

    User {
        String objectId PK
        String username
        String email
        String password
        String role
        String displayName
        String specialty
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ImagingCenter {
        String objectId PK
        String name
        String code
        String location
        String contactNumber
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Modality {
        String objectId PK
        Pointer imagingCenter FK
        String name
        String type
        String dicomAETitle
        String status
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ImagingRequest {
        String objectId PK
        String patientId
        String patientName
        String accessionNumber
        String studyDescription
        String priority
        String status
        Pointer requestedBy FK
        Pointer imagingCenter FK
        Pointer scheduledModality FK
        Date scheduledAt
        String clinicalIndication
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    DicomStudy {
        String objectId PK
        Pointer imagingRequest FK
        String studyInstanceUID
        Number seriesCount
        Number instanceCount
        String modalityType
        String bodyPartExamined
        Date performedAt
        String pacsLocation
        String metadataStatus
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Report {
        String objectId PK
        Pointer dicomStudy FK
        Pointer radiologist FK
        String status
        String findings
        String impression
        Boolean criticalFlag
        Date signedAt
        Number version
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    WorklistItem {
        String objectId PK
        Pointer imagingRequest FK
        Pointer assignedTo FK
        String queueType
        String status
        Date dueAt
        String notes
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    AuditEvent {
        String objectId PK
        Pointer actor FK
        String action
        String targetClass
        String targetId
        String details
        Date timestamp
    }

Flusso di integrazione

Flusso da Auth a CRUD per il login in radiologia, recupero delle richieste di imaging, registrazione degli studi e finalizzazione dei rapporti.

Visualizza sorgente del diagramma
Mermaid
sequenceDiagram
  participant User as Radiology Staff
  participant App as Radiology Information App
  participant Back4app as Back4app Cloud

  User->>App: Sign in to worklist
  App->>Back4app: POST /login (username, password)
  Back4app-->>App: Session token + user role

  User->>App: Open today's imaging queue
  App->>Back4app: GET /classes/WorklistItem?include=imagingRequest,assignedTo
  Back4app-->>App: Worklist items with request context

  User->>App: Register completed scan and DICOM metadata
  App->>Back4app: POST /classes/DicomStudy (imagingRequest, studyInstanceUID, seriesCount, modalityType, metadataStatus)
  Back4app-->>App: DicomStudy object + objectId
  App->>Back4app: PUT /classes/ImagingRequest/{id} (status: completed)
  Back4app-->>App: Updated ImagingRequest

  User->>App: Draft and sign specialist report
  App->>Back4app: POST /classes/Report (dicomStudy, radiologist, findings, impression, status: signed, signedAt)
  Back4app-->>App: Signed Report saved
  App->>Back4app: POST /classes/AuditEvent (action: report_signed, targetClass: Report, targetId)
  Back4app-->>App: AuditEvent saved

  Back4app-->>App: Live Query events (new urgent requests, signed reports)
  App-->>User: Real-time queue and report status updates

Dizionario dei dati

Riferimento completo a livello di campo per ogni classe nello schema delle informazioni di radiologia.

CampoTipoDescrizioneRichiesto
objectIdStringAuto-generated unique identifierAuto
usernameStringLogin username for clinicians and radiology staff
emailStringUser email address
passwordStringHashed password (write-only)
roleStringRole in the workflow (admin, scheduler, technologist, radiologist, referring_physician)
displayNameStringFull name displayed in the radiology workspace
specialtyStringClinical specialty such as neuroradiology or orthopedics
createdAtDateAuto-generated creation timestampAuto
updatedAtDateAuto-generated last-update timestampAuto

9 campi in User

Sicurezza e autorizzazioni

Come ACL, ruoli e strategia CLP proteggono le richieste di imaging, i metadati degli studi e i rapporti dei specialisti.

Accesso basato sui ruoli

Utilizza ruoli come admin, radiologo, tecnico e coordinatore per definire le azioni CRUD e la visibilità dello schermo.

Permessi consapevoli dell'assegnazione

Limita la redazione dei report e gli aggiornamenti degli studi agli specialisti o al personale operativo assegnati, preservando i percorsi di revisione controllati.

Storia di audit protetta

I registri AuditEvent devono essere solo in append e protetti dalla cancellazione lato client, in modo che la cronologia del flusso di lavoro rimanga affidabile.

Schema (JSON)

Definizione dello schema JSON grezzo pronta per essere copiata in Back4app o utilizzata come riferimento per l'implementazione.

JSON
{
  "classes": [
    {
      "className": "User",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "username": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "email": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "password": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "role": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "displayName": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "specialty": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ImagingCenter",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "name": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "code": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "location": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "contactNumber": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Modality",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "imagingCenter": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ImagingCenter"
        },
        "name": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "type": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "dicomAETitle": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ImagingRequest",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "patientId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "patientName": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "accessionNumber": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "studyDescription": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "priority": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "requestedBy": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "imagingCenter": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ImagingCenter"
        },
        "scheduledModality": {
          "type": "Pointer",
          "required": false,
          "targetClass": "Modality"
        },
        "scheduledAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "clinicalIndication": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "DicomStudy",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "imagingRequest": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ImagingRequest"
        },
        "studyInstanceUID": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "seriesCount": {
          "type": "Number",
          "required": false
        },
        "instanceCount": {
          "type": "Number",
          "required": false
        },
        "modalityType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "bodyPartExamined": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "performedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "pacsLocation": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "metadataStatus": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Report",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "dicomStudy": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "DicomStudy"
        },
        "radiologist": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "findings": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "impression": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "criticalFlag": {
          "type": "Boolean",
          "required": false
        },
        "signedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "version": {
          "type": "Number",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "WorklistItem",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "imagingRequest": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ImagingRequest"
        },
        "assignedTo": {
          "type": "Pointer",
          "required": false,
          "targetClass": "User"
        },
        "queueType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "dueAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "notes": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "AuditEvent",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "actor": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "User"
        },
        "action": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "targetClass": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "targetId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "details": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "timestamp": {
          "type": "Date",
          "required": true
        }
      }
    }
  ]
}

Costruisci con AI Agent

Utilizza l'agente AI di Back4app per generare un'app completa di Radiology Information da questo template, inclusi frontend, backend, autenticazione, liste di lavoro e schermi del flusso di lavoro dei report.

Back4app Agente AI
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Crea un backend di Radiology Information su Back4app con questo schema e comportamento esatti.

Schema:
1. ImagingRequest: requestNumber (String, richiesto), patientId (String, richiesto), patientName (String), orderingClinician (String), priority (String: routine, urgente, immediato), modalityRequested (String), clinicalIndication (String), status (String: richiesto, programmato, eseguito, annullato), objectId, createdAt, updatedAt.
2. Study: imagingRequest (Puntatore a ImagingRequest, richiesto), accessionNumber (String, richiesto), studyInstanceUID (String, richiesto), modality (String), bodyPart (String), performedAt (Data), dicomMetadata (JSON), status (String: in coda, acquisito, lettura, riportato), objectId, createdAt, updatedAt.
3. Radiologist: user (Puntatore a User integrato, richiesto), fullName (String), subspecialties (Array), active (Boolean), contact (JSON), objectId, createdAt, updatedAt.
4. Report: study (Puntatore a Study, richiesto), author (Puntatore a Radiologist), reviewer (Puntatore a Radiologist, opzionale), status (String: bozza, in revisione, modificato, finale), findings (String), impression (String), finalizedAt (Data, opzionale), objectId, createdAt, updatedAt.
5. AuditEvent: actor (Puntatore a User), targetClass (String), targetId (String), action (String), details (JSON), timestamp (Data) — solo append.

Premi il pulsante qui sotto per aprire l'agente con questo prompt del template precompilato.

Questo prompt di base descrive lo schema e i comportamenti di radiologia; puoi selezionare suffissi specifici per la tecnologia successivamente.

Distribuisci in pochi minuti50 prompt gratuiti / meseNessuna carta di credito richiesta

API Playground

Prova gli endpoint REST e GraphQL contro lo schema delle informazioni di Radiologia. Le risposte utilizzano dati fittizi e non richiedono un account Back4app.

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Utilizza lo stesso schema di questo modello.

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Espandi ogni scheda per i passi di integrazione, i modelli di stato, esempi di modello dei dati e note offline.

Flutter Backend delle informazioni radiologiche

React Backend delle informazioni radiologiche

React Nativo Backend delle informazioni radiologiche

Next.js Backend delle informazioni radiologiche

JavaScript Backend delle informazioni radiologiche

Android Backend delle informazioni radiologiche

iOS Backend delle informazioni radiologiche

Vue Backend delle informazioni radiologiche

Angular Backend delle informazioni radiologiche

GraphQL Backend delle informazioni radiologiche

REST API Backend delle informazioni radiologiche

PHP Backend delle informazioni radiologiche

.NET Backend delle informazioni radiologiche

Cosa Ottieni con Ogni Tecnologia

Ogni stack utilizza lo stesso schema backend di Informazioni di Radiologia e contratti API.

Struttura dati unificata per la radiologia

Modelli di dati standardizzati per richieste di imaging e studi DICOM.

Monitoraggio dei report in tempo reale per la radiologia

Monitora lo stato dei report e delle richieste di imaging in tempo reale.

Condivisione sicura per i flussi di lavoro di radiologia

Condividi in modo sicuro dati sensibili di imaging e report con utenti autorizzati.

REST/GraphQL APIs per la radiologia

Accedi e gestisci i tuoi dati in modo efficiente con API flessibili.

Gestione dell'assegnazione ai radiologi

Snellisci l'assegnazione dei compiti ai radiologi per una maggiore efficienza.

Framework estensibile per la radiologia

Personalizza e estendi facilmente il backend per soddisfare esigenze specifiche della radiologia.

Confronto del Framework Informatico di Radiologia

Confronta la velocità di configurazione, lo stile SDK e il supporto AI attraverso tutte le tecnologie supportate.

FrameworkTempo di ConfigurazioneBeneficio della RadiologiaTipo di SDKSupporto AI
Circa 5 minCodice sorgente unico per le informazioni radiologiche su mobile e web.Typed SDKCompleto
Under 5 minutesDashboard web veloce per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
~3–7 minApp mobile cross-platform per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
Configurazione rapida (5 min)App web renderizzata dal server per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
~3–5 minIntegrazione web leggera per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
Circa 5 minApp nativa Android per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
Under 5 minutesApp nativa iOS per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
~3–7 minInterfaccia web Reactive per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
Configurazione rapida (5 min)App web enterprise per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto
Under 2 minAPI flessibile GraphQL per le informazioni radiologiche.GraphQL APICompleto
Configurazione veloce (2 min)Integrazione REST API per le informazioni radiologiche.REST APICompleto
~3 minBackend PHP lato server per le informazioni radiologiche.REST APICompleto
~3–7 minBackend .NET per le informazioni radiologiche.Typed SDKCompleto

Il tempo di configurazione riflette la durata prevista dal bootstrap del progetto alla prima lista di lavoro di radiologia popolata con dati di ImagingRequest e Study.

Domande frequenti

Domande comuni sulla costruzione di un backend per Informazioni di Radiologia con questo template.

Cos'è un backend di informazioni di radiologia?
Cosa include questo modello di informazioni di radiologia?
Come aiuta Live Queries i dashboard di radiologia?
Come posso prevenire richieste di imaging duplicate?
Quali campi dovrei tenere traccia per la governance dei report?
Posso supportare revisione a più fasi prima della firma finale?
Come aiuta l'Agente AI con i dati di esempio?
Quali opzioni di backup sono disponibili per i report e i dati di audit?
Come posso supportare studi urgenti o STAT?

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