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
第十一章决策支持系统 1 决策支持系统的概念 1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。对于决策依赖有两个观点： ?依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力 ?依靠科学方法和技术 为克服人性的弱点和计算机的机械性，综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力，产生了决策支持系统。 – 20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS： 支持投资者对顾客证券管理日常决策的Profolio Management System； 用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid； 用以支持企业短期规划的Projector； 用于大型卡车生产企业生产计划决策的Capacity Information System，等等 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。增加知识库和推理机，形成了智能DSS；应用网络技术，形成了群体DSS；集成分布的资源，形成了分布式DSS；结合Web 、智能系统和／或电子商务，形成了基于Web的DSS。
1.2决策支持系统的功能与定义 DSS的定义： DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 DSS实现以下目标： 在人的分析与判断能力的基础上，借助计算机与科学方法，支持对半结构化和非结构化问题的有序决策，以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。 不同类型的DSS，目标和功能略有不同。 DSS的主要功能： 能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法； 用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息； 具有方便的人机对话和图象输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“What … if … ” 之类的问题。 DSS 的主要特征： 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合 易于为非计算机专业人员以交互方式使用； 强调对环境及用户特点的灵活性适应性； 支持但不是代替高层决策者制定决策。 例： 某企业为确定生产规模和合适的库存量建立DSS。模型库存有生产计划、库存模拟模型等，数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等。 决策者通过计算机终端屏幕，根据DSS 提供最佳订货量和重新订货时间，相应的生产成本、库存成本等信息，进行“如果……将会怎样？”的询问。 对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案。 需要特别说明： 决策支持系统并不强调寻找最优解，也不意味着提供最后结果，而是为决策者做出自己的判断提供支持； 由决策者在一系列选择中，综合其他不适宜进入模型的因素，得出最后的合理的决策方案。 1.3 决策支持系统的应用与分类 按总体功能划分，DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 分析类既为把握决策问题又为决策前期工作，能为决策方案的设计和抉择提供依据； 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持； 分析求解类具备分析类与求解类的共同功能。 DSS的分类有多种角度： 按社会领域划分：经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分：战略、控制和作业 按管理职能或管理对象划分：营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 按决策者划分：个人、群体、高层主管 从发展角度划分：传统、智能、群体、分布式 概括起来，比较成功的DSS应用具有以下特点： （1）大都带有问题分析功能，有些实质上就是一类决策分析系统。 （2）有积累大量数据的信息系统，如ERP系统、CRM系统、经济统计系统的信息支
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/9c11170436.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。
简述决策支持系统的功能和结构 1、模型库 “模型”的概念，最初被用于自然科学的研究和工程设计，如分子模型、天体运动模型、建筑模型等。这些被称为模拟模型，在应用中发现这些模型有一定的局限性，构造一个模型往往要花费大量的人力物力，而且对于一些问题的研究不能借助于这种模拟模型，比如要研究事物随时间或外界条件的变化而变化的规律，静态的模拟模型就不能适用，这时，找到了另一种模拟方法，即数学模拟方法。这种方法将客观事物的变化用数学方法表现出来，将事物外界或内部条件的变化用自变量表示，将要反映的事物变化用应变量表示。 计算机技术的形成和发展，使人们能够依赖计算机求解一些较为庞大、复杂的数学模型。如对于国民经济的计划模型、宏观预测模型等，必须借助于较大规模的计算机系统才能容纳其巨大的数据量，完成亿万次的工作量。在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性的劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。 数学模型建立之后的一具重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。 2、方法库 方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。 方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。 3、“三库”的联系 从支持决策过程来看，数据库、方法库和模型库，即“三库”是DSS?的三大组成部分，
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。
决策支持系统理论综述 摘要：本文首先介绍了决策、决策系统及决策支持相关的概念，进而对决策支持系统的概念和一般结构作了介绍。结合各决策支持系统的具体内容，阐述了各决策支持系统的思想和特点。最后，总结了决策支持系统今后的研究方向和工作建议。 关键词:决策;决策支持系统;复杂问题 1.引言 决策是一个为了解决问题而寻求最优的解决方案的过程。决策支持系统的出现，为决策者提供了辅助决策的科学有效的工具。决策支持的主要任务在于帮助决策者将人的主观性，创造性，知识性与计算机设备等硬件的强大信息处理能力相结合，在问题分析，方法探索，结果评价等方面提供有效支持。自提出以来，决策支持系统的研究取得了很多进展[1]。目前决策支持系统的发展方向主有要群决策系统（GDSS）、决策支持中心（DSC）、智能决策支持系统（IDSS）、综合决策支持系统（SDSS）等。2.决策支持相关概念 决策是指决策者为了达到一定的行为目的，根据决策环境做出的一些决定[2]。决策不是一个静态过程，而是一个动态变化的过程。随着决策环境的变化和预期目标的变动，决策行为需要作出相应合理的调整，驱使决策系统不断重复问题识别、问题求解和作出决策的过程。因此，决策系统本身也是动态的，它们在决策者的主观意愿和客观条件影响下，确定决策问题，在相应问题的驱动下，决策者作出决策方法，在对应的环境下实施决策方案，得到决策实施的结果。 决策支持的概念独立于具体的实施过程，它存在于决策者和决策支持系统之
间，表现为在有关的决策环境中为决策者作出决策提供帮助，即识别和解决决策问题。因此决策支持被定义为支持决策问题的识别和支持决策问题的求解的集合。决策支持同样是动态的过程，它是问题识别和问题求解的有机结合，决策问题求解是决策问题求解的前提[2]，如果问题识别有误，则问题的求解就失去了意义。但目前很多研究都注重于决策问题的求解，没有充分的把决策问题识别和决策问题求解放到统一的框架中进行分析。 3.决策支持系统 3.1.DSS概念 P.W.Kenn等人于1978年首次给出DSS的定义：“决策支持系统是一个计算机系统，该系统对决策有其影响。其中，计算机及分析辅助工具是有作用的，但管理者的判断仍是决策制定的基础。”[3]此时对DSS的定义并不完善，主要指出了DSS的作用，即辅助作出决策的作用。 1980年，Bonczek提出：“DSS是一个基于计算机的系统，该系统由三个部分组成：语言系统、问题处理系统和知识系统”。该定义从系统构成上定义了DSS[4]。1981年，Ginzberg提出：“DSS是一个基于计算机的信息系统，用于支持不可能或不期望有一个自动的系统实现整个决策制定过程情况下的决策制定活动。”这是Ginzberg在总结有关DSS概念的基础上提出的定义，他第一次强调了DSS的核心问题——支持半结构化情况下的决策制定过程。 在数年之内，DSS成为计算机应用中引人关注的领域。当DSS的概念进入我国后，立即引起了国内学者的关注，并对DSS概念作出了解释和定义。 1990年，席酉民指出：“决策支持系统是以计算机为基础的完成信息收集、信息整理、信息处理、信息提供的人机交互系统，它利用计算机运算速度快、存储容量大等特点，应用决策理论方法、心理学、行为科学、人工智能、计算机网络、数据库等技术，根据决策者的决策思维方式，
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
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索- 百度文库决策支持系统 基 本 概 念 总 结
1.1决策支持系统起源 1.1.1 决策支持系统的起源： 决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：20世纪70年代中期Keen 和Scott Morton创造了“决策支持系统”一词。目标是：用于管理的一种新型的计算机信息系统，对管理者的决策提供技术支持。 以下三种系统在DSS的产生和发展过程中起到了相当重要的作用： （1）电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：计算机在管理领域的应用是从进行数据处理和编制报表开始的，这类应用所涉及的技术称为电子数据处理。提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。 （2）管理信息系统MIS（Management Information Systems）：对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。帮助管理者对信息做表面上的组织和管理，而不能把信息的内在规律挖掘出来为决策服务。难于适应多变的内外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。 （3）系统分析SA（System Analyse）：挖掘大量信息背后所隐藏的规律，取代决策者作出决策的系统。 从以上三个系统可以看到系统由低级向高级发展的进化过程。对于第三个系统，在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。系统分析的许多模型、方法往往理论上可行，但不一定实用。很多研究成果只是停留在研究和书面报告层面，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。经过反思，达成了一个共识：MIS和SA都不要企图取代决策者作出决策，决策支持才是它们的正确地位。因此，人们研制开发了一种能够克服上述缺点，为决策者提供切实可行帮助的决策支持系统DSS。 1.1.2 决策支持系统的产生背景： 运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了决策支持系统形成与发展的技术基础。 1.2 决策支持系统的发展 1.2.1 决策支持系统的发展编年简史 1971年决策支持系统概念提出。Scott Morton在《管理决策系统》一书中第一次指出了计算机对于决策的支持作用。