医疗决策支持系统22页PPT

• 事件“A1,A2,A3,….An中至少有一出现称 为Al，A2…An的和，记为Al UA2…Un。
• 若“n个事件A1,A2,A3,….An都出现也是 一事件，则称为A1，A2…，An的交，记 作:A1∩A2∩…∩A n。
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2）概率与频率 • 概率:可用一个小于或等于1的正数P(A)来
• 若将病理诊断G1与G2合并后分为出血类(G1+G2) 和栓塞类(G3)二大类，则病理诊断G1+G2类计30 例计量诊断符合28例；栓塞17例中符合16例；同 时，3例脑于出血全部符合，只有l例脑干栓塞误 分在G1类中。
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• 举例：决策树的应用： – 最可能患胰腺癌者包括40岁以上，中腹 部疼痛持续1～3周的人。假设这类人中 胰腺癌的发生率为12％。如有一种不冒 什么风险的早期诊断方法对胰腺癌的检 出率为80％（敏感度），但对有类似症 状的非胰腺癌患者的假阳性率为5％，用 此法诊断确诊的胰腺癌患者手术死亡率 为10％，治愈率为45％。
疾病B
非确定性的交集划分
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• 决策分析的基本步骤： – 供临床选择的治疗方法有时很多，此 时要筛除一些“劣”的决策，有利于 下一步的分析。
– 确定各决策可能的后果，并设置各种后果 发生的概率。
– 确定决策人的偏爱，并对效用赋值。
– 在以上三步基础上去选择决策人最满意 的决策，即期望效用最大的决策。
LG2 ＝ 0.83×(1-0.01) ×0.17×0.33×0.83× （1-0.01） =0.04

（三）存储
决策者用来进行决策的规则、模型和数据是要存储的，所以DSS必须提供快速而使用方便的存储手段， 以支持描述和操作的实现。
（四）控制机构
控制机构是为了帮助决策者使用表述、操作及存储功能，根据自己的技术、经验、知识及风格来实 现决策，所以控制机构的作用在于指导决策者使用DSS。
第三节 决策支持系统的设计
第二节 决策支持系统的基本框架结构
一、决策支持系统的基本框架结构
（一）DSS的二库框架结构
这种框架是施普拉葛（Sprague）1980 年提出的。它包含人机界面、数据库子系统和模型库子系统 三个部分，如图8-1所示。
数据库子系统一般包含数据库和数据库管理系统。模型库子系统一般包含模型库和模型库管理系统。 而人机界面子系统是由对话生成和管理软件所组成，因此图8-1可以细分为图8-2所示的“两库一体化” 框架结构。
三、决策支持系统的发展
自计算机诞生之日起，计算机在经济管理领域中的应用经历了三个阶段： （一）电子数据处理阶段； （二）管理信息系统阶段； （三） 决策支持系统阶段。
第一节 决策支持系统概述
四、决策支持系统的特点
决策支持系统具有如下特点： （1）帮助管理者解决半结构化和非结构化的决策问题； （2）主要用于辅助和支持管理者进行决策，而不是代替管理者进行判断； （3）它是一个人机交互式系统，它通过人机交互接口为决策者提供辅助功能； （4）目标是辅助管理者的决策过程，以改进组织决策制定的效能； （5）决策支持系统能够把模型或分析技术的利用与传统的数据存取和检索功能结合起来，提供较大 的灵活性和适应性，从而使DSS满足不同的问题和技术要求； （6）支持所有管理层次的决策，并能进行不同层次间的通信和协调。
人—机会话管理系统

存在的问题： 太多的警告和提醒使医生、护士及其他员工麻痹从而忽视这些警告
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CDSS的构建方法
遗传算法
特点：基于非知识库的系统，无需输入知识规则，从患者资料中自主获取信息。 学习过程：借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的 过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函 数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出 适应度函数值很高的个体。 优点：通过重复处理过程获得适宜答案 缺点：推理过程缺乏透明度
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CDSS的功能与特点
基于非知识库的CDSS
基于非知识库的CDSS系统多采用人工智能的形式，也被称为机器 学习，可以允许计算机从既往经验中或是其他临床资料中获得知识。
人工神经网络（artificial neutral networks，ANN） 利用节点及其之间的加权联系方法，加以分析患者资料，从中获得症状与诊断
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CDSS的应用与发展
模块化、网络化、随时随地下载组装、适应不同的决策支持需求
强调整体任务建模，由任务模型指导问题解决组件的选择
未
流畅地整合到临床工作流，自动决策支持
来
发
本体、语义网络技术将在CDSS的知识管理中广泛应用
展
模拟医学决策，让基于指南的诊疗计划更加灵活
应用效果评价（询证健康信息学）、伦理与法律问题考虑
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将医学知识应用到某一患者的特定问题，提出具有最佳费用/效果比的 解决方案的计算机系统。
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临床决策支持系统概述
为什么需要临床决策支持系统
人有时会犯错误或失误
临床临数床据医不生完的整知识更新无法与急剧增长的医学知识同步 医疗卫生人员常常面临困难的选择

(2)MIS需要担负起反馈信息的收集工作，可以支持DSS进行结 果检验和评价。
(3)DSS的工作可以对MIS工作进行检查和审计、为MIS的改进 及完善指出了方向。
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第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展
⑺ 决策支持中心 (DSC)

DSS产生以来，研究与应用一直很活跃，新概念、
新系统层出不穷。1985年Owen等人提出了由专决策支持中心的
概念。

DSC既容易实现，也能明显改进决策环境。在新型
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第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展
⑷ 80年代初

三库系统或四库系统的DSS产生，它在初级DSS
的基础上增加了知识库与方法库。
知识库系统：是有关规则、因果关系及经验等知
识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。
知识库系统知识的获取是一大难题，但几乎与DSS同
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第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展
⑶ 到70年代末

初阶DSS形成，它由模型库、数据库及
人机交互系统三个部件组成。这一阶段，DSS
是一个利用计算机强大的信息处理能力和人的
灵活判断能力，以交互方式支持决策者解决半
结构化和非结构化决策问题的系统。
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第一节 决策支持系统的概念
三、决策支持系统的功能
3、收集、管理并提供各项决策方案执行情况的 反馈信息，如订单或合同执行进程、物料供应计划 落实情况、生产计划完成情况等。

ＭＩＳ 完成任务方面 系统目标方面 与决策间接相关 高效性
ＤＳＳ 直接相关 提高效益 半结构化和非结构化 有发展潜力适应性强 决策者的作用 人机对话为主
求解问题的性质方面 结构化问题 系统的设计思想方面 稳定，协调 系统的设计 运行过程方面 客观性 人工干预少
数据处理方面
系统驱动方面
符合现状
数据驱动
由JC Sisson等人的一个关于胰腺癌的决策树模型
3.人工智能和专家系统技术
• 人工智能是用机器来模拟推理,学习与联想的 功能。 • 专家系统是指运用一个或多个专家提供的特殊 领域知识进行推理和判断, 以求解那些需要专 家才能解决的复杂问题的一种智能计算机程序 。
• 以专业知识来解决困难问题的计算机程序
专家系统的组成
（1）知识库 • 细菌感染病治疗专家系统MYCIN 的一条规则如下: 如果: 1) 有机体的本性不知道,且 2) 有机体的染色是革兰氏阴性,且 3) 有机体的形态是杆状的,且 4) 有机体的需氧性是需氧的, 则: 存在强有力的启发性证据说明有机体的类别是肠细 菌科。
专家系统的组成
（2）数据库 • 在医疗专家系统中, 数据库中存放的是当前患者的 姓名、年龄、症状等以及推理而得的结果、病情等 。
(5) 解释接口 • 如MYCIN中用户与系统的对答: • 用户问:你怎么知道培养基是从无菌源取得的? MYCIN 答:RULE 001 和RULE 002 提供了证据。 • 用户问: RULE 001 是如何触发的? MYCIN 答: 已知培养基的无菌性取决于对该培养基进 行检验的方法, 并且不知道是否小心地加以操作, 所以有很大的可能性证明培养基是从无菌源取得的 。
• 有时除了要知道事件的概率P(A)外，还需要知道在“事件B已 出现”的条件下，事件A出现的条件概率P（A|B）。例如，我 们需要知道在某疾病B发生条件下，症状A出现的概率时就要 计算条件概率P（A|B）。

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第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展
⑽ 我国DSS研究现状
• DSS的概念是80年代末引入我国的，但在此 之前有关辅助决策的研究早就有所开展。
• 目前我国在DSS领域的研究己有不少成果， 但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大 的差距，这主要反映在软件制作周期长，生产 率低，质量难以保证，开发与应用联系不紧密 等方面。
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第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展
⑶ 到70年代末 初阶DSS形成，它由模型库、数据库及人 机交互系统三个部件组成。这一阶段，DSS是 一个利用计算机强大的信息处理能力和人的灵 活判断能力，以交互方式支持决策者解决半结 构化和非结构化决策问题的系统。
DSS产生以来，研究与应用一直很活跃，新概念、新 系统层出不穷。1985年Owen等人提出了由专业人员组 成的，支持决策者使用DSS解决决策问题的决策支持中心 的概念。
DSC既容易实现，也能明显改进决策环境。在新型框 架方面，近年来还推出了智能型、交互型与集成化的决策 支持系统I3DSS，它以面向决策者、面向决策过程，综合 各种方法与工具为特色，适用面更广泛。
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第一节 决策支持系统的概念
二、决策支持系统的目标
DSS的目标就是要在人的分析与判断的基础上借 助计算机与科学方法，支持决策者对半结构化和非结 构化问题进行有效的决策，以获得尽可能令人满意的、 客观的解决方案。
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方法库系统：是以程序方式管理和维护各种决策 常用的方法和算法的系统。

医疗决策支持系统
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• 对于两个或更多个症状存在情况，仍可用 贝叶斯(Bayes)公式计算。在各个症状彼 此独立前提下，则各个症状同时出现概率 是各自单独出现时其概率乘积。所以假设 各症状相互独立，贝叶斯(Bayes)公式可 写为：
医疗决策支持系统
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• 在利用贝叶斯模型时须要注意问题
医疗决策支持系统
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• 医院信息系统决议支持 – 医学决议支持：医疗工作中计算机辅 助决议支持 – 管理决议支持：计算机辅助管理决议 支持
• 决议支持基础 – 统计学 – 数据仓库 – 人工智能
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• 医学决议支持：临床医生经常为病人诊 疗、治疗作出决定。这些临床决定亦即 临床决议（clinical decision）。
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– 诊疗表编制步骤：
对47例病人按G1，G2，G3三类分组， 计算出各组内每一症状出现频率。因 为标本数不太多，所以症状出现率为 0时以0.01表示，出现率为1时以0.99 表示。
• 某患者出现症状为S1，S3，S4，S5， 而S2和S6症状没有出现，依据表2-7 可分别计算出该患者分属三类似然函 数。
• 归纳推理： • 启发式推理：
– 上一次推理得出结论，做为第二次循 环推理前提，循环推理，逐步求精。
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• 临床上判别诊疗：
– 不一样疾病为不一样概念集合，而不 一样疾病之间有很多交集。
– 判别诊疗：区分交集部分不一样集合。
交 疾病A 集
疾病B
交 疾病A 集
疾病B
交集划分
非确定性交集划分
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根据市场需求、企业资源状况等因素，决策支持系统能够制定
合理的生产计划，优化资源配置。
生产调度与监控
02
系统可以对生产过程进行实时监控和调度，确保生产进度和质
量符合要求。
成本控制与质量管理
03
通过数据分析，决策支持系统能够协助企业控制生产成本、提
高产品质量，增强竞争力。
供应链管理
01
供应商选择与评估
无法替代人类判断
尽管系统能够提供数据支持和分析，但最终 的决策仍需依赖人类的判断和经验。
未来发展趋势
智能化发展
随着人工智能技术的进步，决策支持 系统将更加智能化，能够自动学习和 优化。
云端化部署
云技术的发展将推动决策支持系统的 云端化部署，方便用户随时随的成熟，决策支持系 统将能够整合更广泛的数据源，提供 更全面的分析。
市场预测
市场趋势分析
利用大数据和算法模型，决策支持系统能够 准确分析市场趋势，预测未来市场需求。
竞争态势评估
系统可以收集和分析竞争对手的市场表现、产品策 略等信息，为企业制定竞争策略提供依据。
营销策略优化
基于市场预测结果，决策支持系统可以帮助 企业调整营销策略，提高市场占有率。
生产计划与调度
生产能力规划
决策支持系统可以分析应聘者的简历、面试表现等信息，为企业选 拔合适的人才提供依据。
员工绩效评估与管理
系统可以对员工绩效数据进行全面分析，为企业制定合理的薪酬体 系和晋升机制提供参考。
培训与发展计划
基于员工绩效和职业发展需求，决策支持系统可以帮助企业制定个 性化的培训和发展计划，提高员工综合素质。
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02
决策支持系统的基本原理
数据获取