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基于医疗大数据的临床决策支持系统设计随着信息技术的快速发展，医疗行业也在向数字化、智能化方向发展。
其中，医疗大数据的应用越来越受到关注。
医疗大数据是指按照一定的规则收集、存储、分析和应用医疗领域中的大量数据，并从中获取有用信息，以指导医学决策、优化医疗流程、提高医疗质量和效率。
基于医疗大数据的临床决策支持系统，是目前将医疗大数据应用于实际临床生产的重要手段之一。
本文将从以下几个方面对基于医疗大数据的临床决策支持系统进行设计和研发的相关技术做一个简要的介绍。
一、技术架构设计在设计基于医疗大数据的临床决策支持系统时，需要考虑多个方面的技术架构，包括数据采集、数据存储、数据分析和应用系统等方面。
其中，数据采集需要通过多种手段获取不同医疗领域的数据，包括病历、检查报告、影像、实时监控等等；数据存储则需要对采集到的数据进行分类存储，以便后续的查询和分析；数据分析需要通过大数据分析算法对已存储的数据进行挖掘和筛选，以获得有利于医学决策和管理的信息；应用系统则需要将分析得到的医疗信息整合并输出给医生、护士等从事临床工作的专业人员。
在技术架构设计过程中，需要考虑到系统的使用场景、用户体验和数据安全等多个方面。
二、数据采集与预处理数据采集是基于医疗大数据临床决策支持系统设计的重要环节之一。
通过数据采集，不仅可以积累足够的数据，还可以从这些数据中得到足够的信息。
数据采集的方式可以多样化，包括手工录入、网上报告查询、数字化影像传输等等。
在数据采集的过程中，需要注意数据来源的可靠性和数据的准确性。
因此，进行数据采集之前，先对数据进行初步的预处理是必要的。
数据预处理可以包括以下几个方面：数据清洗、数据处理、数据转换和数据集成等。
其中，数据清洗旨在排除数据中可能存在的相互矛盾、重复或缺失的问题；数据储存处理方面，则可以使用多种技术，例如采用分布式存储方式，为大量数据提供高效的存储和访问；数据集成则需要对来源各异、格式多样的数据进行整合，以提高精度。
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 SupportSystem, 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”。
医疗行业中临床决策支持系统的使用技巧与效果评估随着信息技术与医疗领域的结合，临床决策支持系统（CDSS）被广泛应用于医疗行业。
CDSS通过提供医学知识的支持和决策建议，帮助医生做出更准确、快速的临床决策。
在该系统的使用过程中，医生需掌握一些技巧以提高其有效性，并对其使用效果进行评估。
本文将介绍医疗行业中临床决策支持系统的使用技巧与效果评估。
第一部分：使用技巧1. 系统操作培训：在使用CDSS之前，医生需要接受相关的系统操作培训。
通过了解系统界面、功能以及操作流程，医生可以更好地利用CDSS提供的工具和资源。
2. 数据输入与更新：CDSS的准确性和效果评估很大程度上取决于输入数据的准确性和完整性。
因此，医生需要将临床病历和检查结果等重要信息及时录入系统，并及时更新患者的健康信息。
3. 分析结果的验证与比对：在接收到系统提供的分析结果后，医生应当对其进行验证与比对。
可通过对系统的输出结果与个人临床经验和知识进行比较，判断结果的准确性与可信度。
4. 掌握系统特点：不同的CDSS系统具备各自独特的特点与功能，医生需要全面了解所使用的系统的特点。
这包括系统所依据的经验规则、数据库的更新频率以及患者群体的适应范围等信息。
5. 充分利用系统提示和建议：CDSS系统会根据医生提供的信息和现有医学知识，给出相应的解释、提示或建议。
医生应善用系统的提示和建议，以提高自己的决策效果。
第二部分：效果评估1. 临床决策的准确性：CDSS的使用效果可以通过临床决策的准确性评估来衡量。
医生可以将系统提供的决策结果与自身的决策结果进行对比，评估系统所提供的决策是否更为准确、科学。
2. 决策过程的效率提升：除了决策结果的准确性，CDSS还可以提高决策过程的效率。
医生可以通过评估在使用CDSS之前和之后，决策过程所需的时间和步骤数量的变化来衡量决策效率的提升。
3. 治疗效果的改善：临床决策的最终目的是为了提高患者的治疗效果。
因此，通过比对在使用CDSS前后的患者治疗效果来评估CDSS的应用效果。
临床决策支持系统在护理中的应用与效果研究方案：临床决策支持系统在护理中的应用与效果一、引言临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）是一种由计算机技术支持的系统，旨在为医务人员在临床实践中提供决策支持与指导。
在护理领域，CDSS的应用有望提高护理质量、减少决策错误，但其具体应用效果尚待深入研究。
本研究旨在探讨CDSS在护理中的应用与效果，为提升护理质量和提供全面的护理服务提供有价值的参考。
二、研究目标本研究的主要目标是探究CDSS在护理领域中的应用与效果，并寻找创新的观点和方法，以解决实际问题。
具体研究目标包括：1. 分析CDSS在护理决策中的应用情况和效果。
2. 验证CDSS在护理中的有效性和可行性。
3. 探讨如何优化和改进CDSS，以提升护理质量和效率。
三、研究设计与方法1. 研究设计本研究采用定量和定性相结合的研究设计，包括问卷调查和实地观察。
2. 研究样本研究样本为医疗机构中的护士、医生和管理人员，采用分层抽样的方法，确保样本的代表性和可靠性。
3. 数据采集a) 问卷调查：设计涉及CDSS在护理决策中应用与效果的问卷，包括CDSS使用频率、满意度、对护理质量的影响等。
采用匿名方式发放问卷，通过统计分析得出结论。
b) 实地观察：选取几家医疗机构作为观察点，观察CDSS在实际护理工作中的应用情况和效果。
通过观察护理操作、记录护理决策过程等方式获取数据。
4. 数据分析a) 问卷调查数据：使用SPSS软件进行数据分析，应用描述性统计方法、相关性分析、回归分析等技术，以获取CDSS在护理中的应用情况和效果。
b) 实地观察数据：采用内容分析和主题编码法对观察数据进行整理和分析，总结CDSS应用的优点和问题，为进一步改进提供参考。
四、方案实施1. 前期准备a) 确定研究目标和研究设计。
b) 开发问卷和观察指标，并进行预测试和修订。
c) 申请研究伦理审批和取得研究对象的同意。
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
与直接能给出决策建议的系统不同，也有一些系统不直接给出建议而是只提供给决策者必要的相关信息，最终由决策的医生做出最后的决策。
因此，从决策支持程度上可以分为直接和间接两类。
前面提到的决策支持系统大部分是属于直接给出决策建议的系统。
间接的决策支持系统主要包括与临床信息系统相融合的多种再线式知识库，例如UpToDate,FirstConsult 等。
一键通技术（InfoButton）可以方便地将各种知识库通过再线的方式方便地提供给医生，间接地为临床决策服务。
现状评述：
)
逐步缩小目标范围，最后由知识库系统判定归于何种类别的医学知识，并存储于知识库中相应的位置。
三、决策支持
决策支持就是临床决策支持系统的最后一个步骤，也是最重要的一个步骤。
其功能是将医学知识应用于病人数据的结果，进行分析、归纳，最终针对具体病人提出相应的决策和建议。
临床决策支持系统的决策支持引擎应具备速度快、操作方便、数据准确的特点。
临床医生可以通过简单的工具自己定义决策推理的逻辑关系。
把决策推理用到的参
数和数据项目转换成逻辑表达式，然后由引擎解释定义过的逻辑关系，把其中数据问的关联解释成计算机能够理解的语言，再由计算机处理其中的逻辑关系，最后根据逻辑关系，把数据结果通过表达式计算出来。
临床决策系统的几个重要特点和必备条件：1．有强大的医学知识数据库库支持，遵循“医生为主导、病人为目标、临床为轴心、诊断为重点”的原则，用一目了然的清晰界面，辅助医生准确、完整、迅速地把握并记录临床过程各部分的互动关系。
2．用开放性神经网络知识结构跟踪f艋床全过程，使系统有能力随机建构过程性诊
经营管理中的决策制定过程。
”数据挖掘是从数据中发现有用知识的过程，实际是多种算法的统称。
它的算法来自于传统的数学方法和人工智能的知识发现技术。
临床决策支持系统面临技术上的挑战：
临床决策支持系统在很多方面都面临极大的技术挑战。
生物系统是无比复杂的，临床决策可能需要利用庞大的潜在相关信息资源。
例如，当向患者推荐治疗方案时，电子循证医学系统需要考虑到患者的症状和体征、既往疾病史、家族遗传史，以及疾病发生的历史
和地理趋势，已发表的有效临床资料等。
而且，最新发布的信息需要不断被整合到系统中去维持系统的实用价值，这一平台信息整合技术至今还不尽如人意。
（1）系统维护 CDSS 所面临的一个和新挑战是很难将不断发表的大量临床研究结果整合到已经存在的数据库中。
每年约有 50 万篇医学文献公开发表并被 Medline 收录，每一个研究结果都需要仔细研读，评价其科学价值，在将其以正确的方式整合入 CDSS 之中。
除了工作很难外，整合新资料有时很难量化，很难将其合并至已存在的决策支持系统中，尤其是当不同的研究结果存在冲突时更不易实现。
如何解决这些矛盾通常要依靠
C
2、采用面向问题的开发策略 CDSS只有针对临床实际问题时才有可能成功，这就要求采用以问题为中心的开发策略。
首先应从问题诊断人手，通过分析医生所作的临床决策的特性及其对病人及保健服务的影响确定系统的真正需求，并应用快速原型法之类的方法评价方案的适宜性。
第二，问题找出之后应选用与问题相适应的技术，即采用面向对象的设计方法并寻求构筑真实世界中的临床决策模型。
第三, 所用的方法与工具应与问题相一致,保证问题与其解决方式之间不发生冲突。
第四，对(工犯右的评价应注重系统对用户及
临床问题的影响，而不仅只是系统的结构和功能。
最后, 整个开发过程应最大限度地调动
用户参与。
3、重视组织文化因素医院的组织文化环境对CDSS开发应用起着非常重要的作用。
开
发C以粥时应精心设计或选择适当的方法，以分析临床实践中的组织关系与交往，分析医
生的习惯、兴趣、观念与价值取向，并根据分析结果指导开发。
4、加强项目管理团组工作值得密切关注, 应保证CDSS开发组成风的知识、经历及技能搭配得当。
临床医生应在项目组中充当重要角色。
项目管理者应具远见和创造性, 并
CDSS。
其次是对CDSS进行系统评价并将结果如实告诉医生。
第三是分析医生需要并组
织他们参与系统开发、实施及评价过程。
此外，还应注意改善CDSS的性能(如使界面更友好、操作更方便等)、开展使用培训及提供及时帮助等。
8、提高CDSS成本效益提高CDSS成本效益 CDSS卫生系统的资源短缺压力愈来愈
大，成本效益无疑是决定CDSS成败的关键之一。
应继续努力降低C D SS 开发和应用成本，具体做法包括:战略规划、协作开发交流经验、研制可重复使用的独立知识系统等。
评价对提高CDSS本效益致关重要。
过去的评价大多只重视诸如功能与结构方面的具体问题,
忽略了系统对用户人的影响，也没有把评价同开发联系起来。
评价应贯穿整个开发周期，既要作实验室评价又要进行应用评价。
发展前景预测：
回顾决策支持系统理论与技术在临床应用与发展的 30 年，CDSS 无论从其架构或构建方法上，都发生了巨大的变化。
在此领域里的研究者和临床医生否定了原先够建专家系统的交互，模式，基于专家经验的决策支持系统是不可能实现的。
这存在两方面的原因：一方面，专家经验并不是 CDSS 知识唯一的来源，对于不同的专家在同意问题上的表述存。
