临床辅助决策支持系统参数

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。

医疗机构临床决策支持系统应用管理规范（试行）第一章总则第一条为促进智慧医院建设发展，适应医院信息化工作需要，规范医疗机构临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，以下简称CDSS）应用管理，提升医疗安全和质量，保证医患双方合法权益，依据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《医疗机构管理条例》等，制定本规范。

第二条实施CDSS的二级以上综合医院、专科医院、妇幼保健院，其CDSS的建设、应用、安全和管理等适用本规范。

其他级别、类别的医疗机构实施CDSS，可参照本规范执行。

第三条CDSS是通过应用信息技术，综合分析医学知识和患者信息，为医务人员的临床诊疗活动提供多种形式帮助，支持临床决策的一种计算机辅助信息系统。

第四条国家卫生健康委负责指导全国医疗机构CDSS应用管理工作。

地方各级卫生健康行政部门负责本行政区域内医疗机构CDSS的应用管理工作。

第五条CDSS是临床决策的辅助工具，其产生的结果供医务人员参考使用，医务人员结合实际诊疗情况可选择使用。

第二章CDSS的基本要求第六条CDSS应满足以下基本要求：（一）临床知识来源应具有权威性，包括但不限于法律法规、部门规章、规范性文件，国家认可的药品说明书、医疗器械注册证、临床路径、临床诊疗指南、技术操作规范、标准、医学教材、专家共识、专著、文献等。

（二）临床知识库应及时更新，更新周期一般不长于半年。

知识库内容应有退出机制，对不适用的知识应及时删除或更新。

（三）CDSS的使用应留存审计日志，可对使用情况进行溯源评价。

第三章医疗机构信息化基础要求第七条医疗机构实施CDSS应具备以下条件：（一）医疗机构应具备较为完备的医疗信息系统基础，包括但不限于医疗机构信息平台、电子病历系统、医院信息管理系统、医嘱系统、病案系统、医务质控系统、实验室信息管理系统、医学影像系统、放射信息管理系统等。

（二）医疗机构各系统应实现系统整合、互联互通或数据共享。

医疗辅助决策支持系统设计与实现摘要：随着医疗技术的快速发展和医疗信息化的推进，医生在进行诊断和治疗决策时往往需要面对大量的复杂数据和信息。

医疗辅助决策支持系统（CDSS）的设计与实现能够在提供更准确、全面的医疗决策信息的同时，提高医疗工作的效率和减少错误发生的可能性。

本文将介绍医疗辅助决策支持系统的概念和目标，并着重讨论系统设计与实现的关键问题。

1. 引言医疗辅助决策支持系统是一种基于计算机技术和医学知识的决策支持工具，旨在为医生提供决策过程中的各类辅助信息，帮助他们更准确地做出诊断和治疗决策。

随着临床医学和医学信息学的融合，CDSS的设计与实现逐渐成为了医学界的研究热点。

2. 医疗辅助决策支持系统的概念和目标医疗辅助决策支持系统是基于医学知识和现代信息技术，为医生提供全面、准确的医疗决策信息的一种计算机系统。

其目标是通过分析和综合病人的医疗数据，为医生提供更科学、客观的医疗决策依据，以提高医疗决策的准确性和效率，并有效减少医疗错误。

3. 医疗辅助决策支持系统的设计与实现3.1 数据采集与整合医疗辅助决策支持系统需要从多个信息系统中采集、整合大量的医疗数据。

这些数据包括患者的个人信息、诊断结果、治疗方案等。

系统应支持多种数据源的接入，并通过数据整合算法将不同来源的数据进行整合，以提供医生所需的全面信息。

3.2 知识表达与推理医疗辅助决策支持系统需要将医学知识以计算机可理解的形式进行表达，并通过合适的推理机制，将患者的病情与医学知识联系起来，从而生成相应的辅助决策结果。

知识表达可以采用专家规则、本体论和机器学习等多种方法。

3.3 决策结果展示与解释医疗辅助决策支持系统在生成决策结果后，需要将结果以直观、易理解的方式展示给医生。

此外，系统还需提供对决策结果的推理过程进行解释的功能，以增加系统生成结果的可信度。

3.4 用户界面与人机交互医疗辅助决策支持系统的界面设计应简洁明了、易于使用。

系统需要根据医生的需求和偏好，提供个性化的用户界面，并支持多种交互方式，如键盘、鼠标、触摸屏等，以便医生能够高效地使用系统，并及时获取所需的决策支持信息。

12.BP临床决策辅助系统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。

Clinical Decision Support System(This material is from Wikipedia, the free encyclopedia.)Clinical Decision Support System (CDSS or CDS) is an interactive decision support system (DSS) Computer Software, which is designed to assist physicians and other health professionals with decision making tasks, as determining diagnosis of patient data.A working definition has been proposed by Dr. Robert Hayward of the Centre for Health Evidence; "Clinical Decision Support systems link health observations with health knowledge to influence health choices by clinicians for improved health care". This definition has the advantage of simplifying Clinical Decision Support to a functional concept.1. Role & CharacteristicsA clinical decision support system has been coi ned as an “active knowledge systems, which use two or more items of patient data to generate case-specific advice.”[1] This implies that a CDSS is simply a DSS that is focused on using knowledge management in such a way to achieve clinical advice for patient care based on some number of items of patient data.1.1 Purpose/GoalThe main purpose of modern CDSS is to assist clinicians at the point of care.[2] This means that a clinician would interact with a CDSS to help determine diagnosis, analysis, etc. of patient data. Previous theories of CDSS were to use the CDSS to literally make decisions for the clinician. The clinician would input the information and wait for the CDSS to output the “right” choice and the clinician would simply act on that output. The n ew methodology of using CDSS to assist forces the clinician to interact with the CDSS utilizing both the clinician’s knowledge and the CDSS to make a better analysis of the patients data than either human or CDSS could make on their own. Typically the CDSS would make suggestions of outputs or a set of outputs for the clinician to look through and the clinician officially picks useful information and removes erroneous CDSS suggestions.[1]There are two main types of CDSS[2]:∙Knowledge-Based∙NonKnowledge-BasedAn example of how a CDSS might be used by a clinician comes from the subset of CDSS, DDSS (Diagnosis Decision Support Systems). A DDSS would take the patients data and propose a set of appropriate diagnoses. The doctor then takes the output of the DDSS and figures out which diagnoses are relevant and which are not.[2]临床决策支持系统（此材料从维基百科，自由的百科全书获得）临床决策支持系统（简称CDSS）是一个互动决策支持系统（决策支持系统）的计算机软件，其目的是协助医生和其他卫生专业人员做出决策任务，病人数据的确定诊断。

医疗机构临床决策支持系统应用管理规范医疗机构临床决策支持系统（CDSS）是指通过将医学知识以电子化形式编码，并与患者的个人健康信息相结合，为医务人员提供实时的临床决策支持的系统。

CDSS可以帮助医务人员减少错误决策的风险，提高医疗质量，促进患者安全。

在医疗机构中使用CDSS需要遵循一定的规范和管理措施，以确保其有效和安全地发挥作用。

下面是医疗机构CDSS应用的管理规范的一些建议：1.系统选用与开发：医疗机构选择CDSS系统时应充分考虑其功能和易用性，并确保与现有的院内信息系统的兼容性。

在开发CDSS系统时，需确保其适应医疗机构的实际需求和工作流程。

2.知识库建设和维护：医疗机构应建立和维护一套完整的知识库，将临床指南、药品信息、疾病诊断和治疗方案等相关信息整合进CDSS系统中。

知识库的更新应及时进行，以确保系统提供的决策支持是基于最新的医学知识。

3.权限管理和保密性：医疗机构应对CDSS系统进行权限管理，确保只有经过培训和授权的医务人员可以访问和使用系统。

同时，要加强对患者个人健康信息的保护，确保其安全和隐私不受侵犯。

4.培训和使用指导：医疗机构应为医务人员提供使用CDSS系统的培训和使用指导，以确保他们能够正确地使用系统进行临床决策支持。

医务人员需要了解系统的功能和限制，并能够正确解读系统提供的决策建议。

5.监控和评估：医疗机构应建立监控机制，定期对CDSS系统的使用情况进行评估和监测。

通过收集和分析系统使用的数据，可以评估系统的效果和提出改进建议，以不断提高CDSS系统的质量和效率。

6.不断改进和更新：医疗机构应密切关注CDSS系统的发展和更新，及时采纳新的医学知识和技术进展，并将其整合进系统，以确保系统的准确性和有效性。

7.清晰的责任分工：医疗机构应明确CDSS系统的管理和维护责任的分工，确保系统的正常运行。

同时，应设立专门的CDSS管理团队或委员会，负责系统的运行和改进。

总之，医疗机构临床决策支持系统的应用管理规范对于保证系统的有效性和安全性至关重要。

临床分析临床数据挖掘与决策支持系统随着医疗信息技术的不断发展，临床分析临床数据挖掘与决策支持系统在医疗领域中的作用日益凸显。

本文将介绍临床分析临床数据挖掘与决策支持系统的定义、应用领域、技术原理以及未来发展趋势。

一、定义临床分析临床数据挖掘与决策支持系统是一种基于大数据和人工智能技术的系统，旨在通过对临床数据进行挖掘、分析和解读，为临床医生提供决策支持和医疗方案推荐。

二、应用领域临床分析临床数据挖掘与决策支持系统广泛应用于医疗行业的各个领域。

首先，在疾病诊断和治疗方案选择方面，该系统能够通过分析患者的临床数据和病史，为医生提供准确的诊断结果和个性化的治疗方案。

其次，在临床路径管理和医生培训方面，系统能够通过挖掘临床数据，为医院提供科学的医疗资源分配方案，并为医生提供持续的培训和学习机会。

此外，在药物研发和临床试验方面，系统能够为科研人员提供高效的数据分析和结果预测。

三、技术原理临床分析临床数据挖掘与决策支持系统主要基于以下几个技术原理：1. 数据挖掘：系统通过应用机器学习和深度学习算法，从海量的临床数据中挖掘出潜在的医疗规律和特征。

这些规律和特征可以用于疾病诊断、治疗方案选择、预测疾病风险等方面。

2. 自然语言处理：系统可以对医学文献、临床记录等非结构化的文本数据进行处理和分析，从中提取出有用的信息。

3. 数据集成与标准化：系统能够将来自不同医疗机构和不同数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。

4. 可视化分析：系统通过可视化技术，将复杂的临床数据以图表、报表等形式呈现给医生，帮助他们更好地理解和分析数据。

四、未来发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，临床分析临床数据挖掘与决策支持系统的发展趋势也呈现出以下几个方面：1. 个性化医疗：系统将更加注重患者的个体差异，根据患者的基因信息、生活习惯等个人特征，为其提供个性化的医疗方案。

2. 多模态数据分析：系统将不仅仅局限于分析临床数据，还将结合影像数据、遗传信息等多种数据源，以全面挖掘潜在的医疗规律和特征。