十大新型临床决策支持系统
什么技术成就了当前电子健康记录应用的智能化?是临床决策支持(CDS)系统。所以，现在是时候考虑挑选新的CDS供应商了。是时候重组CDS系统了吗?
CDS是EHR运转良好的关键。EHR、电子处方系统、计算机化医嘱录入系统和药物调配系统都离不开CDS。具体来说，CDS能够帮助医生做出准确诊断，正确回答问题，并在整个治疗和处理过程中测试初步的临床决策，防止医疗过错的发生，同时也能够在错误发生之后及时制止。第1期EHR规范化使用标准允许技术产品纳入医疗保险和医疗补助的报销范围，只是在已经推出的五项要求的基础上新加了一项标准。第2期相关标准或许会在2014年推出，届时可能会颁布至少五项规定。不难看出，美国政府非常希望CDS能够融入EHR，成为其重要组成部分。
KLAS 集团已经揭示了CDS的五大要素: 医嘱模式、多参数转化、护理计划、参考内容和药物信息数据库。不同的供应商采用不同的技术生产自己的CDS产品，但是他们都有一个共同点：拥有一个非常专业的临床知识体系来充分保证患者安全。下面我们将逐个谈论10大CDS开发供应商。如果你现有的CDS不能够提供令人满意的临床服务，那么你可以根据下面的介绍做出新的明智选择了。
Archimedes Model
CDS系统Archimedes IndiGO以“个体化指导和决策”为目标，是由Archimedes Model 设计推出的商业产品。它的CDS系统具有充分科学依据，是由Kaiser Permanente 数学医师及Archimedes创始人David Eddy博士开发完成的。他们通过数学方程式对临床、诊治和生理学资料进行分析，然后根据分析结果设计出一个计算机模型，生成诊治方案和人体生理标准。
本项技术由Robert Wood Johnson基金会在2007年提供资金支持，共历时5年，花费总资金达1560万美元。为了真正实现“个体化指导”的目标，IndiGO 采用30多种不同变量来分析患者个人的具体信息。这些变量具体包括高危致病因素、既往病史、治疗信息，有条件的话，还包括提示不同疾病的生物标记物。个体化指南也会自动分析其推荐的治疗是否超出医保报销范围，达到帮助控制医疗费用的目的。IndiGO还与HER及疾病登记处开展合作，并采纳这些数据库的信息以发现危险人群并就如何预防发病提供建议。不仅如此，这个CDS系统还能汇总病人的具体治疗方案，帮助完善疾病统一管理。总部设在旧金山的
Archimedes集团称，这将是医生们迫切需要的CDS系统，因为设计者已经加入责任医疗机构并采用患者为中心的居家医疗模式。
Autonomy医疗
Autonomy 医疗集团起源于英国剑桥大学，现在是Hewlett-Packard的附属公司，它主要通过主攻疾病诊断方面来开发CDS系统，这与常见的以提供治疗和用药决策为主的CDS开发策略不同。Autonomy已经面世的CDS产品—Auminence，依靠一个“实用医疗”的平台，对病人病史、现有症状和医生获得信息等临床资料进行分析。该系统在临床所提供的患者资料中，寻找与之对应的可能疾病类型，并列出各类型发生的统计概率。它还能作出鉴别诊断，以帮助医生确诊疾病。所有分析结果以操作盘形式呈现。有意思的是，Autonomy任命Joseph Britto博士作为医疗技术主管，要知道他曾经在同样是诊断决策支持系统开发公司的Isabel医疗集团(下文详述)任职。Britto博士在2010年推出了Auminence。(Britto也从此成为独立的临床信息学咨询顾问。)
DiagnosisOne
DiagnosisOne主力打造了一个名为“智能路径”的临床应用平台，该平台主要覆盖的CDS 的要素包括医嘱模式、分析学和公共医疗记录与监管项目，同时它是由Microsoft、Oracle 和Red Hat三方软件组合而成的。此CDS智能咨询模块可以浏览所有病人信息，发现诊疗漏洞，而有效治疗方案是其开发重点。DiagnosisOne智能咨询操作板与EHR相仿，能够在医生录入诊断信息后及时更新患者信息。这个系统作用主要是提高医生工作效率，并使之符合有意义使用的各项要求，比如CDS、患者教育和医疗信息交换等。该公司总部位于马萨诸塞州洛厄尔市。
DXplain
波士顿市马萨诸塞州综合医院计算机科学实验室是DXplain的发源地，它从1986年就投入使用，并在1987年实现全美通行。经历了这些年的发展壮大，它的知识体系已经从最初的大约500个病种扩大到现在的2,400个，还有5,000个临床新发现和230,000个资料点。至今这个系统还在美国医院中普遍应用。在这个诊断支持系统中，当用户将信息输入文本框后，系统就会充分利用这些信息，在它的知识库中寻找可靠的医疗证据及同义词，改正拼写错误，从而扩大搜索范围、寻找匹配项。最后，Dxplain就可以根据患者的症状、体格检查、检验结果和其他诸多因子列出各种可能诊断。临床医生可以点击“重点关注”键来突出某些重要信息以得到正确诊断。
Elsevier
Elsevier CDS 是英荷出版巨头Reed Elsevier集团的子公司,它可以充分利用母公司庞大的医疗信息资源，比如医疗杂志、书籍和在线文献如医疗咨询工具等。CDS 部门在集合公司内部技术和资料的同时，也采纳了其收购方的多项技术。特别是，Elsevier在2006年与药物数据库开发商金标准、2007年与护理计划提供商CPM资源中心及2008年与临床分析公司MEDai先后开展了广泛合作。Elsevier CDS 产品涉及领域较多，大概可以分为4大类：分析和报告;药物参考和用药支持;循证指南，临床资料和工具;学习和工作管理。比较著名的Elsevier CDS 品牌包括Mosby's、金标准、Pinpoint和首席顾问。
Isabel 医疗
作为英国的诊断支持系统提供商，Isabel Healthcare是在一个非常特殊的机缘下发展起来的。当三岁的女儿Isabel 1999年因为误诊在伦敦一家医院死亡后，Jason Maude并没有因此而提起诉讼。他主动找到女儿Isabel曾经的主管医师Joseph Britto，合作开发了一个可以预防误诊的临床技术系统。Isabel系统为医生提供一个联网清单，在其录入症状和检验结果后，作出准确诊断，主要是防止医生忽略可能存在的罕见疾病，造成误诊。(当时Maude 的女儿所患的坏死性筋膜炎也是一种罕见疾病，是一种食肉性细菌病，关于此病的详细论述出现在Atul Gawande医生的一本书《并发症：一个外科医生的笔记》中。) Isabel 拥有超过100,000篇文献的数据库和“知识内核”，可以单独使用或者可以直接连接到EHR 上获取病人信息。
PKC
PKC代表着问题与知识的连接，是Lawrence Weed博士的杰作，他是问题导向的医疗记录和临床进展记录的SOAP(主观、客观、分析和计划)通路的创始人。Weed从来都不热衷于循证医学，因为他认为那是始终以概率为根基的。相反，他更喜欢在某个病人的成组问题出现时计算机辅助完成的医学知识“集合”，因为他坚信这样一个理论：在诊疗过程中，人类的大脑能够唤起并应用所有相关知识来解决病人当前问题。Weed现在已经离开了他亲手创立的公司，但是他的理论思想仍旧渗透在PKC的产品中, 虽然现在的佛蒙特州伯灵顿市的供应商们一直声称他们是基于循证理论。在PKC众多产品中，Advisor是专为医生设计的CDS系统，可以产生不尽相同的诊断和治疗方案。一个名为Profiler的患者采访器可以从患者本人和现存问题中直接完成病史等信息的采集工作。这个项目可以作为SOAP记录的主观部分而被收入患者个人HER或个人健康档案中。
汤姆森路透社Micromedex
汤姆森路透社曾经有意转让它的医疗部股份，但是最终并没有谈成，所以这个全球媒体巨头目前还是CDS的主要供应商，它的Micromedex部门还在继续运转。事实上，汤姆森路透社在这次发布转让声明的一个月前，还新推出了定点照护CDS Micromedex 2.0 版。根据汤姆森路透社的统计，全球83个国家超过3,500家医院都在使用Micromedex临床数据，主要用于用药安全、健康和疾病管理、患者教育、药物毒理学等方面。Micromedex设有专门的iphone和ipad应用程序，帮助用户进行药物查询和药物交叉反应检测。其他手机或电脑用户比如安卓和黑莓用户也可以进入Micromedex 2.0数据库获取其他方面的临床可用信息。
Wolters Kluwer医疗
Wolters Kluwer 医疗集团拥有两大CDS品牌：UpToDate数据库和ProVation医嘱模式，提供以循证医学为基础的CDS内容和治疗计划生成软件。UpToDate公司成立于1992年，在2008年被Wolters Kluwer收购，它已经囊括了19个医学专业的9,000个分项，包括最近研发的普通外科专用模块。始终自主运营的UpToDate公司自称拥有149个国家的450,000 位医生用户。ProVation是一个以医疗循证为指导的CDS系统。正如《医疗信息周刊》所言, ProVation 已经“完成了大部分资料搜集的外勤工作，现在就可以连同UpToDate内容一起安装在每家医院的EHR和CPOE系统中。它借鉴使用的标准来自HL7和InfoButton API等，也同时纳入了正确的医学术语系统, 包括SNOMED CT、RxNorm、LOINC、CPT编码和ICD-9等”。
Zynx 医疗
Zynx 医疗的突出优势表现在住院和急诊医疗方面,它将500多种CDS规则和1,100 个医嘱模板合成为大量的软件包。作为一个在线共享资源，ZynxEvidence提供了近150个基于循证医学的模块，方便医生录入计算机化医嘱。当连接到某个EHR时,Zynx系统将会进行及时提醒，其中一项就是根据病人具体情况作出个体化治疗计划。Zynx 医疗当初是由洛杉矶市Cedars-Sinai医疗系统的医疗服务研究中心主管、UCLA内科医生Scott Weingarten和曾就职于Wolters Kluwer医疗、现任Zynx医疗设备网总裁Nancy Greengold共同创办的。而自2004年开始，Zynx医疗已经被出版业巨头Hearst并购。
临床决策支持系统研究初探 胡安邦① 廖邦富① ①成都成电医星数字健康软件有限公司，610047，成都市武侯区武科东四路11号慧谷5栋4号 摘 要 临床决策支持系统是电子病历最高层次的应用之一。本文介绍运用循证医学和语素级临床汉语言解析引擎进行临床决策支持系统的研究，特别是对临床诊断决策支持的研究。关键词 临床决策支持 电子病历 CDSS 语素解析 1 概述 目前国内电子病历系统已经得到广泛的认同和应用。虽然大部分电子病历的应用还停留在如何记录和保存电子病历上。但是业界比较领先的电子病历公司，已经在研究电子病历质量控制、语素或语义解析、临床决策支持（Clinicl Decision Suport System简称CDSS）等涉及到电子病历核心技术方面的内容。 电子病历系统除了应采集到全面、精细、结构化的电子病历数据外，必须辅助医护人员进行临床决策，才是电子病历应用的核心和最终目标。理想状况下，临床上任何医疗活动应该有CDSS支持，所有的医疗决策和操作，都是通过电子病历系统对病人信息进行了充分的智能化分析，遵循最优路径的方式来进行。达到智能化或智慧型的电子病历。 智慧型的电子病历最重要的特征就是有完备CDSS支撑。国际上先进国家已经有许多著名CDSS，如：Archimedes Model,Autonomy,DiagnosisOne,Dxplain等，已经广泛应用于临床。而我国目前该领域在临床应用中也有一些小规模的片段性的应用，但还没有真正起步。国外的CDSS要完全引入我国，由于医疗过程和语言的不同，远远不是翻译就能够解决的问题。CDSS 知识库的移植也是一个浩瀚的工程。国内电子病历的CDSS还远没有成形，要达到智慧型电子病历还任重道远。 CDSS是涉及医学各方面的智能化体系，包括疾病诊断、治疗、护理、手术、用药等方面的决策支持，循证决策的支持，鉴别诊断的支持，预防误诊误治的支持，预后康复方面的支持，为医务人员提供诊断治疗工具和资料等。在CDSS的功能方面，必须具有对临床医疗的建议、提醒、报警、计算、预测等。其重点在诊断，治疗的决策。对于CDSS的研究，其知识库来源、决策方法和电子病历的结构化解析是必须的基础研究工作。 我们把循证医学作为构建CDSS知识库和决策方法的基础。对于电子病历的结构化解析，我们首先研发的临床语言解析引擎[2]，已经获得国家方面专利,使整个研究有了较好的基础。 2 CDSS与循证医学结合的研究 2.1 把循证医学的临床证据作为建立CDSS知识库的基础 智慧型电子病历是我们对电子病历系统研究的重点。对于智慧型电子病历中CDSSD 研究，知识库的正确性对于CDSS至关重要。我们把循证医学中高级的证据作为CDSS知识库的信息来源基础。循证医学的核心思想，就是在医疗决策中，将临床证据、个人经验、患者的实际状况三者结合起来，进行疾病的诊断和治疗。其中，临床证据主要来自大样本的随机对照临床试验(randomized controlled trial，RCT)，经过系统性评价(systematic review)或荟萃分析(meta-analysis)，对大量临床证据的总结、分析、评价，形成的各种证据（甚至金标准），可以作为构建CDSS知识库的可靠、正确的基础。 2.2 以循证医学的理论指导诊断治疗决策研究 对于CDSS的研究，还在循证医学理论指导下，作为研究CDSS诊断决策，治疗决策，预后决策的基础方法。对这几个方面研究的功能和解决方案描述如下： 诊断决策：将循证医学中的各种诊断和治疗证据，用元素和语素形式进行整理，构建
决 策 支 前言: 随着时代的发展，知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战 突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾 即使是很专业的医学领域的知识更新和增长 ，也超出医师的学习和掌握限度 ，大量的信息 和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况 于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系 (Cli nical Decisi on- Mak ing Support System, CDSS)指能为医生的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。 另一方面，药物 的多样性和患者信息的不同使药物治疗复杂化 ,故此药物治疗需要完善的信息支持系统 ，临 床决策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。 现已表明，较好地使用了决策支持系统 (DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的 ，人们将决策支持系统运用到复杂的 药物治疗中，可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息资料，有助于医师做出正确 有效的诊断决策，以提高药物治疗的效率? 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统， 也熟悉那些用来跟踪药物处方及 重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信 息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。 尽管电子健康记录系统能够获取、转换、 显示和分析某些信息，但是， 如果不能筛选和 提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。 在这一点上，临床决策支持系统有了进一步 的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后， 在计 算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议 (Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001 )。在 1994 年约翰斯顿(Johnston ) 等人的研究报告中，维亚孜( Wyaath )和斯比格尔特(Spiegelhalter )给"临床决策支持 系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情生成具体建议的活性知识系统” 。 亚马特亚库(Amatayakul )相信，临床决策支持系统可以在诊疗过程中提供的一种实时帮助， 而且能够发掘外部的知识资源。作为一种复杂的计算机化的管理系统， 它还可以根据现有的 知识生成各种可供选择的诊疗和护理建议( Ran dolph et al )。 那么，临床决策支持系统的基本功能都有哪些？根据兰道夫( Randolph et al )2001 年的研究报告，表 6.1概述了波莱尔(Pryor )的建议。 医师们日益感到难以跟上 但绝非根本解决方法。因为
中国医疗设备 2016年第31卷 08期 V OL.31 No.08 87 医院数字化 DIGITALIZED HOSPITAL 近年来，随着医院规模的不断扩张，医疗数据也呈爆发式增长。如何从海量的业务数据中发掘有价值的信息，构建智能化数据库，从而辅助医疗工作者决策，是当前研究的热点。20世纪90年代初期， 我院就着手建立信息系统，至今已有医院信息系统（HIS ） 、临床检验系统（LIS ）、医学影像系统（PACS ） 、放射信息系统（RIS ）、办公自动化（OA ）系统和手术、麻醉、重症等8大系统和40多个子系统。虽然医院在信息化建设方面取得显著进步，信息系统也得到广泛使用，但是其工作理念和方式却相对落后，亟需科学化的辅助手段[1]。在医学信息领域里，用计算机辅助进行决策、诊断、推理的软件被称为临床决策支持系统[2]。我院于2014年开始部署建设临床决策支持系统，对医疗数据进行分析处理，辅助临床医疗决策。 1 决策支持系统构建方案 临床决策支持系统基于多种数据挖掘技术方法，构建分析决策模型，并针对HIS 、LIS 、RIS 、PACS 、EMR （电子病历）系统等海量医疗数据进行挖掘分析，为临床诊疗 的客观与规范化提供决策支持[3-4]。2014年10月，我院委托北京天鹏恒宇科技发展有限公司，着手开始医院的临床决策支持系统建设。该系统通过引入临床数据库，采用数据挖掘和联机分析处理等技术，将决策信息展示给终端用户，并具有为临床医生提供建议、提醒、报警、计算、预测等方面的功能[5]。1.1 系统架构 医院原有的信息系统虽然能够为医疗决策提供部分支持，但由于系统分散，决策内容单一，其应用范围受到较大限制。知识库的建设不仅仅是将分散在各个系统的数据进行集成，还需要对医院的业务流程和数据集进行标准化处理[6]。本系统将数据库转化为基于共享机制的数据模型，对数据库知识进行综合分析、统一处理后，再按不同维度展示给终端，有利于提升医疗质量和决策准确性。系统框架分为3层，分别是数据层、处理层、展示层。数据层将各医疗业务数据进行结构化转换[7]，并统一加载到数据仓库中，然后对外提供标准接口，便于数据提取；处理层采用数据挖掘与分析工具，对仓储中提取的数据知识进行清洗过滤，并利用一定规则转化为决策信息；展示层是真正 临床决策支持系统建设研究 Research on Construction of a Clinical Decision Making Support System [摘 要] 目的 为临床应用提供知识库信息化工具，辅助医疗决策。方法 基于医院现有信息资源，利用数据挖掘、联机处理等技术构建医疗知识库的智能决策平台，并多维度展现医疗信息。结果 我院70多个科室均部署了临床决策支持系统，通过近6个月的跟踪反馈，基本达到预期目标。结论 临床决策支持系统应随着信息化技术的发展不断完善。[关键词] 临床决策支持系统；知识库；数据挖掘；医院信息化 Abstract: Objective To provide the knowledge base informatization tools so as to assist medical decisions. Methods Based on the existing information resources of the hospital, an intelligent decision-making platform of medical knowledge was constructed by using multiple technologies, including data mining and online processing. Medical information was displayed multi-dimensionally. Results After six-months follow-up, the clinical decision-making support system was deployed in over 70 departments, and has achieved basic expectations. Conclusion The clinical decision-making support system should be continuously perfected with the development of information technology. Key words: clinical decision-making support systems; knowledge base; data mining; hospital informatization [中图分类号] TP311.13 [文献标志码] A doi ：10.3969/j.issn.1674-1633.2016.08.026[文章编号] 1674-1633(2016)08-0087-02 邵伟，王颖，闫国涛，赵妍 邯郸市中心医院 信息科，河北 邯郸 056002 SHAO Wei, WANG Ying, YAN Guo-tao, ZHAO Yan Department of Information, Handan Central Hospital, Handan Hebei 056002, China 收稿日期：2015-12-31 修回日期：2016-01-13 作者邮箱：616402758@https://www.doczj.com/doc/713983719.html,
管理信息系统与决策支持系统 基于华北电力大学学生社团的管理信息系统 姓名：孟令虎 班级：自动化1203 学号：201209020216 时间：2014/12/29
学生社团管理信息系统使用报告 一．背景意义 社团管理信息系统加强师生、学生组织及组织成员之间的沟通交流，增进了解的新渠道，是各级学生组织开展网络思想政治教育、记录工作情况及成果的一个全新工作平台。 学校社团信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS),本系统主要完成对社员管理、社员查询、社团查询等方面。系统可以完成对各类信息的浏览、查询、添加、修改等功能。由于系统数据的组成对存储安全性要求较高，因此系统的开发工具选择了Microsoft Access200数据库，Microsoft Access具有强大的数据处理功能，再通过需求分析，开发出适用于华北电力大学的社团信息管理系统。 二．系统软件简介 该系统可以有多个用户。通过用户登录验证进入系
统主界面。在系统主界面可以选择查询功能，可以选择添加信息记录的功能。当查询结果不满意，可以选择另外的查询方法，可以实现多种查询方法。当查询出某一个社团的主要功能后，可以选择查看与该社团相关的信息。通过选择添加记录的功能可以修改基本表中的信息。 三．系统介绍 1.登录系统 1.1系统的登录账号及密码分别为 user1：1610484 passward1：1610484 user2：201209020216 passward2：201209020216 效果图如下： 1.2当密码或账号输入错误时可以提示密码或账号错
误。 2.欢迎界面及主界面 2.1欢迎界面 当密码及账号全部输入正确时进入欢迎界面，延时3秒钟，自动跳入主界面。 延时界面如下： 2.2主界面 主界面中可以实现查询功能，以及选择增加记录的功能。
临床决策支持系统前言： 随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系( Clinical Decision- Making “临床决策支持系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情生成具体建议的活性知识系统”。亚马特亚库（Amatayakul）相信，临床决策支持系统可以在诊疗过程中提供的一种实时帮助，而且能够发掘外部的知识资源。作为一种复杂的计算机化的管理系统，它还可以根据现有的知识生成各种可供选择的诊疗和护理建议（Randolph et al）。
那么，临床决策支持系统的基本功能都有哪些？根据兰道夫（Randolph et al）2001年的研究报告，表6.1概述了波莱尔（Pryor）的建议。 表6.1 临床决策支持系统 Bayesian theorem 的方法和Belief networks。另外，近期的已经在国外的临床中具体应用的事件监视器(Event Monitor)也都是基于规则的决策支持系统。这些系统通过事先定义好的规则来实时地监视病人的相关信息，一旦规则中的前提条件得到满足，相关规则将被触发，相应采取规则中规定的行动，或是对诊断或是对治疗提供决策支持。 2) 系统功能
临床决策系统也可以按其设计的所能完成的系统功能来划分。主要有两大类主要的功能：一是帮助决策什么是对的判断，例如临床诊断，早期的Leeds Abdominal Pain、DXplain和QMR等医学诊断系统即属此类。二是帮助医生决策下一步应该做做么事，例如做什么检查，用什么药，要不要手术等，最典型的一个例子就是决策分析树，即根据概率分析医生下一步应该怎样做。 3) 建议方式 临床决策系统的建议方式分为主动和被动两种。主动的方式为系统主动地给医生提 早 例 （Critiquingmodel）顾问式在流程中不断地与医生进行交互获得必要信息，最终生成最后的建议，例如在MYCIN 系统中，需要用户不断地与计算机进行信息交互，最终计算机才能给出最后的决策意见。而批评式的系统事先根据相关信息生成一个决策建议，如果医生的决策与之不符，则给出系统的决策建议，适用于医生愿意自己决策而只是需要系统对自己的决策进行再次确认的情况，前面提到的事件监视器系统即属于批评式的。 6) 决策支持程度
决策支持系统试题答案 一、问题题(每题7分，共35分) 1.决策支持的能力体现在： 1)模型的决策支持 模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象。模型方法是制定决策的基本 方法。 2)“如果—将怎样(what-if)”分析的决策支持 对模型中方程、变量、参数作各种各样的假设，并通过模型计算，研究最优解会有 怎样的变化。 3)决策问题方案的决策支持 通过多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力 4)自动生成决策问题方案的决策支持 利用计算机的系统快速原型技术自动生成决策支持系统方案。包括决策资源（数据、模型等）的利用，能提高辅助决策效率，同时能快速改变决策方案，能提高辅助决 策效果。 5)知识推理与智能技术的决策支持 知识推理是人工智能核心，利用专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习等人工 智能技术达到利用知识辅助决策的效果。 2.模型库一般由模型字典库和模型文件库两部分组成。 模型库管理系统的功能包括： 1)模型的存储管理：包括模型的表示、模型存储的组织结构、模型的查询和维护等功 能。 2)模型的运行管理：包括模型程序的输入与编译，模型的运行控制，模型对数据的存 取。 3)支持模型的组合 能支持多模型的组合，形成决策支持系统方案。 3.知识发现过程如图： 即由三部分组成：数据准备、数据挖掘、结果评价 数据挖掘是知识发现中最重要的步骤，它是从数据中挖掘出知识的原型：模式 数据挖掘的主要方法有： 1)归纳学习方法：信息论方法和集合论方法
2)关联规则挖掘 3)仿生物技术：神经网络和遗传算法 4)公式发现 5)统计分析方法 6)模糊数学方法 7)可视化技术 4. 说明研究综合决策支持系统的必要性： 1)数据仓库虽然未明确提出使用数学模型，但实际上数据仓库中的综合数据是利用汇 总模型来完成的，数据仓库中的历史数据用于预测是要通过预测模型来完成的。故 数据仓库中已经使用了数学模型。 2)对于银行数据仓库建立以客户为中心的个性化服务，是需要建立有关的数学模型： ①分销渠道分析模型②客户的利润评测模型③客户关系（信用）优化模型④风险评 估模型等。 3)模型库是传统决策支持系统的核心部件。 4)以数据仓库为核心的新决策支持系统和传统决策支持系统的模型库的结合，体现了 综合决策支持系统的特点。 从以上分析可以说明研究综合决策支持系统是很有必要的。 5. 说明网络环境的综合决策支持系统的发展趋势： 现在的数据库产品和数据仓库产品都是以服务器形式在网络环境上提供服务。这样 极大的提高了他们的服务能力。 对于传统的决策支持系统向网络环境上的发展，需要将模型库和知识库向服务器方向发展。即建立模型服务器和知识服务器。人机交互综合部件以客户端形式出现。在客户端上通过控制程序对网络上的模型服务器上的模型以及知识服务器的知识进行组合形成网络环境的传统决策支持系统。 对于新决策支持系统，为实现对数据仓库服务器的有效利用。已经逐步在研究数据挖掘与联机分析处理的服务器。这将形成网络环境的新决策支持系统。 将网络环境的传统决策支持系统与网络环境的新决策支持系统结合起来将形成网络环境的综合决策支持系统。这是决策支持系统的发展方向。 网络环境的综合决策支持系统结构图如下：
临床决策支持系统 前言： 随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到 难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非 根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的 学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存 储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床 决策支持系( Clinical Decision- Making Support System, CDSS) 指能为医生 的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。另一方面, 药物的多样性和患者 信息的不同使药物治疗复杂化, 故此药物治疗需要完善的信息支持系统,临床决 策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。现已表明, 较好地使用了决策支 持系统(DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的, 人们将决策支持系统运用到复杂的药物治疗中, 可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息 资料, 有助于医师做出正确有效的诊断决策, 以提高药物治疗的效率. 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统，也熟悉那些用来跟踪药物处方及重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。 尽管电子健康记录系统能够获取、转换、显示和分析某些信息，但是，如果不能筛选和提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。在这一点上，临床决策支持系统有了进一步的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后，在计算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议（Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001）。在1994年约翰斯顿（Johnston）等人的研究报告中，维亚孜（Wyaath）和斯比格尔特（Spiegelhalter）给“临床决策支持系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情
临床辅助决策支持系统（CDSS）招标要求及技术参数
一、项目总体方案 1、总体目标 临床辅助决策支持系统是基于我院医疗大数据平台和医院海量真实病历数据，结合医学文献、临床知识库等资源，利用分布式存储和计算、自然语言处理、机器学习等技术构建的，面向临床医生的辅助决策和推荐系统，系统支持自动从医生工作站获取当前就诊的患者信息，并从辅助诊疗、病历分析、知识推荐等角度在医生诊疗过程提供辅助决策。 2、基本功能需求 （1）诊断推荐 根据输入的患者信息和主诉现病史等信息，当医生下诊断时，自动推荐疑似诊断，并提供这些诊断的典型症状以及医院内相似病历，并提供相关推荐依据。 （2）检查检验推荐 根据医生当前初步诊断结合患者基本信息、一诉五史，当医生下处置时，自动推荐合适的检验、检查项，并挖掘展示这些检查检验项在医院的相似病历中开立占比，以及相关文献参考，帮助医生进一步确诊。 （3）治疗方案推荐 根据医生当前诊断及患者基本信息、一诉五史，在医生下医嘱时，推荐最佳的治疗方案，并提供这些治疗方案在医院的相似病历中的占比，以及相关文献参考等推荐依据。
（4）智能提醒 依据患者基本信息、一诉五史，结合医院临床历史数据，在医生下诊断或开具不适合患者病情的医嘱处置时，自动预警提示。 （5）病历分析 根据医生在工作站输入的性别、年龄、主诉、现病史、诊断、检查检验、用药等信息，基于医院历史数据找出相似病历及其各个维度的统计数据。 （6）历史数据实时统计分析 根据条件对医院历史数据进行实时统计分析，包括相关病种数量、性别比例、年龄分布、病因分布、疗效比较、并发症、好转率、不良反应、平均住院日、平均住院费用、平均术前时间、手术率、复诊率等不少于20个相关性指标，将这些数据的统计分析结果实时展示在系统界面上，供医生参考。
临床决策支持系统综述报告 引言: 临床决策支持系统(clinical support decisionsvstens，CDSS)是指将临床数据做为输入信息，将推论结果作为输出，有助于临床医生决策并被用户认为具有一定“智能”的任何软件。大量研究表明，CDSS的应用可以有效解决临床医生知识的局限性、减少人为疏忽(特别是药物定量方面)、相对降低医疗费用等，从而为医疗质量提供了保证。尽管CDSS有很多优点，真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数不多，其主要原因是技术问题，如：不确定知识的表示与推理的困难、知识更新的困难、知识库的透明性问题以及与其它医学信息系统以及医生的工作模式相融合等问题。 历史发展： 我将系统地回顾电子病历中临床决策支持方法。根据Musen 和Shortliffe等，人临床决策支持系统可以按五个维度（Dimension）进行分类，另外，如果将不直接给出建议而只是给出相关信息的系统也划入临床决策支持系统，那么临床决策支持系统可以按以下六个维度进行分类（表一）： 表一临床决策支持系统的分类维度
内部决策机制的不同主要取决于临床决策支持系统的内部知识表示方式，针对不同的决策需求存在着不同的知识表示方式，从而形成了不同的决策机制。例如，根据病人的症状体征等的辅助诊断系统常以概率来表达症状与疾病相关性，此类的决策方式主要有基于Bayesian theorem 的方法和Belief networks。另外，近期的已经在国外的临床中具体应用的事件监视器(Event Monitor)也都是基于规则的决策支持系统。这些系统通过事先定义好的规则来实时地监视病人的相关信息，一旦规则中的前提条件得到满足，相关规则将被触发，相应采取规则中规定的行动，或是对诊断或是对治疗提供决策支持。 2) 系统功能 临床决策系统也可以按其设计的所能完成的系统功能来划分。主要有两大类主要的功能：一是帮助决策什么是对的判断，例如临床诊断，早期的Leeds Abdominal Pain、DXplain和QMR等医学诊断系统即属此类。二是帮助医生决策下一步应该做做么事，例如做什么检查，用什么药，要不要手术等，最典型的一个例子就是决策分析树，即根据概率分析医生下一步应该怎样做。 3) 建议方式
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管理信息系统与决策支持系统 ——系统设计 1.管理信息系统概述 管理信息系统（management information system）简称MIS。它是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以企业战略竞优、提高效益和效率为目的，支持企业的高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。 一个完整的MIS应包括：辅助决策系统（DSS）、工业控制系统（CCS）、办公自动化系统（OA）以及数据库、模型库、方法库、知识库和与上级机关及外界交换信息的接口。其中，特别是办公自动化系统（OA）、与上级机关及外界交换信息等都离不开Intranet（企业内部网）的应用。可以这样说，现代企业MIS 不能没有Intranet，但Intranet的建立又必须依赖于MIS的体系结构和软硬件环境。传统的MIS系统的核心是CS（Client/Server——客户端/服务器）架构，而基于Internet的MIS系统的核心是BS（Browser/Server——浏览器/服务器）架构。BS架构比起CS架构有着很大的优越性，传统的MIS系统依赖于专门的操作环境，这意味着操作者的活动空间受到极大限制；而BS架构则不需要专门的操作环境，在任何地方，只要能上网，就能够操作MIS系统，这其中的优劣差别是不言而喻的。 2.管理信息系统的开发原则 ⑴创新原则，体现先进性。计算机技术的发展十分迅速，要及时了解新技术，使用新技术，使目标系统较原系统有质的飞跃。 ⑵整体原则，体现完整性。企业管理可以理解为一个合理的‘闭环’系统。目标系统应当是这个‘闭环’系统的完善。企业完整的实现计算机管理不一定必须在企业的各个方面同时实现，但必须完整的设计系统的各个方面。 ⑶不断发展原则，体现超前性。为了提高使用率，有效的发挥MIS的作用，应当注意技术的发展和环境的变化。MIS在开发过程中应注重不断发展和超前意识。 ⑷经济原则，体现实用性。大而全和高精尖并不是成功MIS的衡量标准。事实上许多失败的MIS正是由于盲目追求高新技术而忽视了其实用性。盲目追求完善的MIS而忽视了本单位的技术水平、管理水平和人员素质。 3.企业管理信息系统建设的几个基本原则
决 策 支 前言: 随着时代的发展，知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战 突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾 即使是很专业的医学领域的知识更新和增长 ，也超出医师的学习和掌握限度 ，大量的信息 和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况 于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系 (Cli nical Decisi on- Mak ing Support System, CDSS)指能为医生的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。 另一方面，药物 的多样性和患者信息的不同使药物治疗复杂化 ,故此药物治疗需要完善的信息支持系统 ，临 床决策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。 现已表明，较好地使用了决策支持系统 (DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的 ，人们将决策支持系统运用到复杂的 药物治疗中，可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息资料，有助于医师做出正确 有效的诊断决策，以提高药物治疗的效率? 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统， 也熟悉那些用来跟踪药物处方及 重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信 息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。 尽管电子健康记录系统能够获取、转换、 显示和分析某些信息，但是， 如果不能筛选和 提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。 在这一点上，临床决策支持系统有了进一步 的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后， 在计 算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议 (Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001 )。在 1994 年约翰斯顿(Johnston) 等人的研究报告中，维亚孜( Wyaath)和斯比格尔特(Spiegelhalter )给"临床决策支持 系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情生成具体建议的活性知识系统” 。 亚马特亚库(Amatayakul )相信，临床决策支持系统可以在诊疗过程中提供的一种实时帮助， 而且能够发掘外部的知识资源。作为一种复杂的计算机化的管理系统， 它还可以根据现有的 知识生成各种可供选择的诊疗和护理建议( Ran dolph et al )。 那么，临床决策支持系统的基本功能都有哪些？根据兰道夫( Randolph et al )2001 年的研究报告，表 6.1概述了波莱尔(Pryor )的建议。 表6.1临床决策支持系统 医师们日益感到难以跟上 但绝非根本解决方法。因为
决策支持系统试题 一、填空题 1、一般情况下，DSS工具可分为两大类：语言类和。外壳类 2、DSS生成器是由相关的一组软件和硬件组成的模块，其目的是提供迅速而方便地开发SDSS 的功能。DSS生成器只能用来开发。DSS工具 3、ROMC一词来源于四个面向用户目标，即、、和控制机构。表达操作记忆辅助 4、决策过程分为、、三步。理解设计选择 5、决策支持系统的四库一接口是指、数据库、和。知识库方法库模型库人机接口 6、自然语言处理包括四个步骤：查字典、、和。句法分析语义理解语用分析 7、开发知识库的关键技术是：知识的获取和解释、、以及知识库的管理和维护。知识的表示知识推理 8、DSS所必需的三个主要功能是用户与系统间的对话管理、和。数据管理模型管理 9、DSS的内部资源主要有四类：硬件、软件、和。模型数据 10、系统的柔性是根据对DSS用户、任务、环境等因素的观察提出来的概念模式。柔性可分为4个层次：求解的柔性、、修改的柔性、。适应性柔性发展的柔性11、在对环境条件和资源可用性之间的关系进行分析时，确定待定问题求解情形中有用的动词和宾语集。请求变换器和对话控制两者应反映这一用户词典。词性特征12、语义数据模型主要包括E-R模型、、TAXIS模型、、函数模型、SAM*模型、以及SHM+模型等。RM/T模型 SDM模型事件模型 二、名词解释 1、模型：是以某种形式对一个系统的本质属性的描述，以揭示系统的功能、行为及其变化规律。 2、数据开采：就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 3、元数据：是关于源数据的明确信息，它包括从数据源中所抽取数据的民成、数据内容的定义、创建的日期、数据的来源和源点。 4、知识发现：是指识别出存在于数据库中有效地、新颖的、具有潜在效用的、最终可理解的模型。知识发现的整个过程包括在指定的数据库中用数据开采方法提取模型，以及围绕数据开采进行的预处理和结果表达等一系列的计算步骤。 5、数据仓库：就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。 6、群决策：是相对个人而言的，两个或多个召集在一起，讨论实质性问题，提出解决某一问题的若干方案，评价这些策略各自的优劣，最后作出决策，这样的决策过程称为群决策。 7、分布式决策支持系统：是由多个物理上分离的信息处理特点构成的计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。任一实用的DDSS都包括有机结合起来的硬、软件两部分。 8、智能决策支持系统：是DSS和AI相结合的产物，其设计思想应着重研究把AI的知识推
十大新型临床决策支持系统 什么技术成就了当前电子健康记录应用的智能化?是临床决策支持(CDS)系统。所以，现在是时候考虑挑选新的CDS供应商了。是时候重组CDS系统了吗? CDS是EHR运转良好的关键。EHR、电子处方系统、计算机化医嘱录入系统和药物调配系统都离不开CDS。具体来说，CDS能够帮助医生做出准确诊断，正确回答问题，并在整个治疗和处理过程中测试初步的临床决策，防止医疗过错的发生，同时也能够在错误发生之后及时制止。第1期EHR规范化使用标准允许技术产品纳入医疗保险和医疗补助的报销范围，只是在已经推出的五项要求的基础上新加了一项标准。第2期相关标准或许会在2014年推出，届时可能会颁布至少五项规定。不难看出，美国政府非常希望CDS能够融入EHR，成为其重要组成部分。 KLAS 集团已经揭示了CDS的五大要素: 医嘱模式、多参数转化、护理计划、参考内容和药物信息数据库。不同的供应商采用不同的技术生产自己的CDS产品，但是他们都有一个共同点：拥有一个非常专业的临床知识体系来充分保证患者安全。下面我们将逐个谈论10大CDS开发供应商。如果你现有的CDS不能够提供令人满意的临床服务，那么你可以根据下面的介绍做出新的明智选择了。 Archimedes Model CDS系统Archimedes IndiGO以“个体化指导和决策”为目标，是由Archimedes Model 设计推出的商业产品。它的CDS系统具有充分科学依据，是由Kaiser Permanente 数学医师及Archimedes创始人David Eddy博士开发完成的。他们通过数学方程式对临床、诊治和生理学资料进行分析，然后根据分析结果设计出一个计算机模型，生成诊治方案和人体生理标准。 本项技术由Robert Wood Johnson基金会在2007年提供资金支持，共历时5年，花费总资金达1560万美元。为了真正实现“个体化指导”的目标，IndiGO 采用30多种不同变量来分析患者个人的具体信息。这些变量具体包括高危致病因素、既往病史、治疗信息，有条件的话，还包括提示不同疾病的生物标记物。个体化指南也会自动分析其推荐的治疗是否超出医保报销范围，达到帮助控制医疗费用的目的。IndiGO还与HER及疾病登记处开展合作，并采纳这些数据库的信息以发现危险人群并就如何预防发病提供建议。不仅如此，这个CDS系统还能汇总病人的具体治疗方案，帮助完善疾病统一管理。总部设在旧金山的
CDSS临床辅助决策支持系统介绍 1.概述 基于BMJ的BP开发了临床辅助决策支持系统，将BP深度结构化嵌入到医生的诊疗活动中，以此来提高医生的诊疗水平和服务质量，实现标准化治疗。行心N HIS 的CDSS（临床辅助决策支持系统）解决了： ●为临床医生、护士、医学生提供即时的诊疗知识，帮助他们优化诊断和治疗方案、保障患者安全、改善患者预后，并且终身学习。 ●为医学研究者提供最新证据、总结和研究方向。 ●帮助医疗机构和卫生主管部门改进医疗质量、降低费用。 系统分为两个版本：学校版和基层医疗机构版。 1.学校版：包含了临床辅助决策支持系统（Best Practice，以下简称BP）和Learning（在线学习）两大功能，以提升医学生的学习能力和临床思维； 2.基层医疗机构版：则在上述两种功能的基础上，特别将BP进行深度结构化，并提供医疗质量评价系统、中国版QOF、云端专家在线指导等功能，并以此来 提高医生的诊疗质量。 临床辅助决策支持系统是基于循证医学的临床诊疗决策支持工具，旨在为医务工作者在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。
2.系统介绍 临床决策辅助系统建设采取集中部署一套平台，诊疗机构按各单位业务特点选取建设相对应的常用业务模块，特色业务模块也可定制开发集中部署，未来其他机构选用时开通站点即可。
2.1.BP系统知识库 “BMJ最佳临床实践”，简称BP，是全球首个在循证医学基础上建立的临床决策支持系统。BP国际版最早由英国医学杂志（BMJ）集团于2009年正式推出。目前，将面向医疗机构推广已由中华医学会深度本地化的“最佳临床实践”，目的在于帮助医疗机构医生提高诊疗水平，规范诊疗标准，保障服务质量，降低医疗费用，最终达到帮助患者改善健康的目的。 1.以循证医学为基础，增强疾病诊治的科学性和有效性 当前医疗机构普遍仍采用传统医学模式诊治疾病。传统医学以个人经验为主，医生根据自己的实践、高年资师指导、教科书和医学期刊上零散的研究报告为依据来处理病人。其结果是导致一些更有效、更经济的治疗方案因医生不知晓而长期未在临床使用；同时，一些在实践中发现不甚有效甚至有害的疗法因个人经验问题或偏好可能被长期广泛使用，致使患者治疗效果不理想。 BP系统基于BMJ著名的临床证据数据库（BMJ Clinical Evidence）的数据来源，整合了来自全球的系统性和综合性证据、最佳指南及专家意见，由国际专家和编辑团队编写而成，通过严格的同行评审，并根据最新证据不断更新。它可帮助医生基于症状建立诊断假设，并解释、分析症状和检查结果，以得出最终确诊所需的证据；在确诊之后给出清晰治疗方案，增强疾病诊治的科学性、安全性、有效性和适用性，并最终提升医疗机构的整体诊疗水平。
医学信息学杂志2019年第40卷第2期JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS2019,Vol.40,No.2 医院临床决策支持系统设计与应用! 李理汪鹏左锋王红迁王飞 (陆军军医大学第一J属医院信息科重庆400038" 〔摘要〕介绍临床决策支持系统国内外发展现状，结合陆军军医大学第一附属医院实际情况，阐述临床智能辅助决策支持系统设计目标、整体架构、功能、软件模块及其特点，指出该系统应用效果较好，能够为医生提供更好的信息服务和支持。 〔关键词〕临床决策支持系统；医疗大数据；知识库 〔中图分类号〕R-056〔文献标识码〕A〔DOI〕10.3969//issn.1673-6036.2019.02.006 Design and Application of Hospital Clinical Decision Support System LI Li,WANG Peng,ZUO Feng,WANG Hongqian,WANG Fei,Department of'Information,The First Hospital Affiliated to Army Medical University,Chongqing400038,China "Abstract]The paper introduces the current development status of the Clinical Decision Support System(CDSS)in and outside Chi-na,combining with the actual situation of the The First Hospital Affiliated to Army Medical University,F elaborates on design goal,over- aL architecture,functions,software modules and their features of the clinical auxiliara decision support system,and points out that featu-ring a relatively sound application elect,the system is able to provibe doctors with better information service and support.〔Keywords]Clinical Decision Support System(CDSS)；medical big data；knowledge base 1引言 随着医学信息化技术的突飞猛进和人们生活水平的不断提高，公众对医疗服务水平提出越来越高的要求，医生临床工作日益繁重，更新学习新知识的时间越来越少，导致一些最新的医学知识无法在 〔收稿日期〕2018-09-04 〔作者简介〕李理，硕士，中级工程师，发表论文4篇； 通讯作者：王红迁，硕士，中级工程师。 〔基金项目〕国家重点研发计划项目“云端融合的多模态 数据交互意图理解”（项目编号：2016YFB10 01404）；智慧医疗重大领域项目“基于医疗 大数据的智能感知全景知识获取系统构建与 应用”（项目编号：SWH2016ZDCX4102）。临床中得到及时应用[1-2]%临床决策支持系统（Clinical Decision Suppoe System,CDSS）逐渐成为医学发展的趋势，本文在西南医院临床智能辅助决策系统规划、建设的经验基础上对临床辅助决策系统的架构和功能加以介绍，同时展望其未来发展方向，为促进智能医疗的发展提供。 2发展现状 2.1国内外 2.1.1国外临床智能决策支持系统是为临床医生和相关医务工作者提供辅助决策的系统[3-4]o该研究始于20世纪50年代后期，最初是利用逻辑推理和模式匹配的方式帮助用户进行诊断推断⑷。20世纪70年代中期世界上第1个临床决策支持系统MYCIN由美国斯坦福大学开发完成。随后，具有复 ?22?
第十章决策与决策系统 学习目的和要求： 通过本章的学习，需要了解决策的概念，理解决策问题的制定过程及相关的应用技术；在了解决策支持系统的发展历程基础上，理解DSS的含义、特征、发展趁势，以及其与MIS的主要联系和区别；理解DSS的概念结构，掌握数据库、模型库、方法库、知识库，及交互系统的基本内容，了解DSS的几种框架结构；理解DSS的开发过程、方法及常用工具。 §决策的概念与技能 决策支持系统是为决策服务的。在说明决策支持系统之前，有必要介绍一下决策过程、在决策中需要解决的问题的类型、决策策略等基本问题。 §决策的概念 所谓决策，是为了确定未来某个行动目标，根据自己的经验，在占有一定信息的基础上，借助于科学的方法和工具，对需要决定的问题的诸因素进行分析、计算和评价，并从两个以上的可行方案中，选择一个最优方案的分析判断过程。可见，决策并不是一个瞬间做出决定的问题，而是为了解决某个问题，收集情况、确定目标、拟订文案、分析评价、选择方案等等的一个完整的活动过程。在一个组织中，上至经理、厂长，下至组长，都有需要决策的问题，决策就是做出决定。 以H. A. Simon为代表的决策理论学派认为，整个管理过程就是系列的决策过程，管理就是决策。Simon建立的决策过程的基本模型包括三个阶段：情报阶段、设计阶段和选择阶段，如图10-1所示。 决策的第一步是调查企业内外的情况，搜集有关数据并进行分析处理，以发现
问题，寻找机会。发现问题就是发现企业管理中某方面的现实情况与理想情况的差别，并评价这种差别，判断是否构成值得重视的问题。寻找机会则是对比经营管理的实际数据和理想情况，找出更有利于实现组织目标的经营方式的可能性。 问题确定之后，提出各种解决问题的可能方案，每种方案可能包含一系列有关的活动。对这些方案进行可行性分析，排除不可行的方案，将可行的方案及其优缺点整理出来，作为下一阶段进行选择的依据。在进行分析时，可能发现第一阶段收集的数据不足，这时应返回第一阶段。 设计阶段结束后，决策者按共同的准则对那些可行的方案进行比较，选出一种方案并付诸实施。选择方案时，必须以组织的某种利益和目标为根本出发点。组织由多个部门组成，部门与部门的利益可能有冲突，因此，必须强调以组织的整体利益和目标为决策依据。即使如此，在这些目标中如何折衷兼顾也非易事。 虽然在决策中使决策步骤程序化是有益的，但是只有极少数的决策是按固定的逻辑程序做出的。决策环境的不确定性和复杂性，使得多数决策是一次的、不可重复的。 §决策问题的类型 现代经营管理活动的复杂性和多样性，决定了现代管理决策有着多种不同的类型。从不同的角度作如下划分。 根据决策的主体的构成不同，可以分为个人决策和群体决策。个人决策是由领导者凭借个人的智慧、经验及所掌握的信息进行的决策。决策速度快、效率高是其特点，适用于常规事务及紧迫性问题的决策。群体决策是指由会议机构和上下相结合的决策，其优点是能充分发挥集体智慧，集思广益，决策慎重，从而保证决策的正确性、有效性，缺点是决策过程较复杂，耗费时间较多。