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一、前言随着医疗技术的不断发展和医院管理的日益规范，临床支持工作在医院运营中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地总结临床支持工作的成果与不足，为今后工作提供借鉴，现将本人一年来的临床支持工作总结如下。
二、工作回顾1. 药品管理（1）严格执行药品管理制度，确保药品质量。
对药品采购、储存、分发、回收等环节进行全程监管，确保药品安全。
（2）定期对药品库存进行盘点，及时补充短缺药品，避免因药品短缺影响临床治疗。
（3）加强药品信息管理，建立药品使用台账，为临床医生提供药品使用参考。
2. 设备维护与保养（1）定期对临床设备进行检查、维护和保养，确保设备正常运行。
（2）对设备故障及时处理，缩短故障修复时间，降低设备停机率。
（3）加强设备使用培训，提高临床医护人员对设备的操作技能。
3. 消毒供应（1）严格执行消毒供应管理制度，确保消毒物品的清洁、无菌。
（2）定期对消毒物品进行质量检测，确保消毒效果。
（3）加强与临床科室的沟通，了解科室需求，提高消毒供应服务质量。
4. 患者服务（1）热情接待患者，耐心解答患者疑问，提高患者满意度。
（2）协助临床医护人员做好患者入院、出院等工作。
（3）关注患者心理需求，提供心理疏导服务。
5. 科研与教学（1）积极参与临床科研工作，为医院科研发展贡献力量。
（2）协助临床医护人员开展教学工作，提高医护人员业务水平。
三、工作成果1. 顺利完成药品、设备、消毒供应等工作任务，保障了临床工作的顺利进行。
2. 提高患者满意度，得到了临床医护人员和患者的一致好评。
3. 参与科研项目1项，发表学术论文2篇。
四、工作不足与改进措施1. 工作中存在沟通不畅、协作不够等问题，需要加强团队协作，提高工作效率。
2. 部分设备维护保养不到位，导致设备故障频发，需加强设备管理。
改进措施：1. 加强与临床医护人员的沟通，了解需求，提高服务质量。
2. 优化工作流程，提高工作效率，减少沟通不畅现象。
3. 加强设备管理，定期对设备进行检查、维护和保养，降低设备故障率。
决策支持系统应用研究综述李某某ＸＸＸＸ大学经济管理学院武汉湖北430074摘要：本文从国内外应用现状、相关技术、热门领域等方面对决策支持系统展开论述，较为详尽的总结了决策支持系统的主要开发技术及其特点，对决策支持系统的两大热门领域：智能决策支持系统（IDSS）和综合集成系统进行了简要的概括，最后讨论了决策支持系统的未来发展趋势。
关键词：决策；决策支持系统；应用研究综述；1 引言决策支持系(DSS，Decision Supportsystem)是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、人工智能技术和信息技术为手段，智能化地支持决策活动的计算机系统[1]。
它通过人机对话进行分析、比较和判断，识别问题，建立或修改模型，帮助决策者明确决策目标，为决策者提供各种方案并对其进行评价和优选，为正确决策提供有益帮助。
这一概念于20世纪70年代初，由美国Michael S．Scott Morton在《管理决策系统》[2]一文首次提出，20世纪80年代中期引入我国。
目前已经呈现出多元化的发展态势。
DSS系统模型是以数据仓库（DW）为基础，联机分析处理（OLAP）与数据挖掘（DM）为工具的智能系统[3]。
DW，DM，OLAP就是以DSS为驱动发展起来的信息处理技术，DW用于数据的存储和组织．0LAP集中于数据的分析，DM则致力于知识的发现，三者自然结台。
使分析结果更全面、有效和深刻。
自DSS开发以来，与它的理论研究相比，实际应用工作开展得更早，它广泛用于企业管理、系统开发、经济分析与规划、战略研究、资源管理、投资规划[4]等方面，支持各类决策问题的决策支持系统大量出现并已投入使用。
2 国内外应用现状目前，DSS己成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。
通过国内外相关专家、学者的不断探索和研究，DSS在国内外学术界的理论研究和国民经济的实际应用中得到了迅猛发展，在军事应用领域也有广阔的发展前景，世界各国都在竞相开发军事应用中的DSS[5]。
中医临床决策支持系统的发展综述
姜又琳;张红;刘堃靖;李享;刘海龙
【期刊名称】《中国数字医学》
【年(卷),期】2024(19)5
【摘要】从临床决策支持系统的概念出发,对中医临床决策支持系统的发展及其在中医药领域的应用和研究进展进行综述。
概述了中医临床决策支持系统内涵及其构建方法和研究应用,介绍了中医临床决策支持系统利用中医自然语言处理等人工智能技术对名老中医诊疗经验进行数据挖掘并建模后形成了中医疾病知识图谱,以及历年来中医临床决策支持系统的研究进展和应用,以期为同领域研究和应用提供新思路。
【总页数】7页(P1-7)
【作者】姜又琳;张红;刘堃靖;李享;刘海龙
【作者单位】中国中医科学院广安门医院信息管理中心
【正文语种】中文
【中图分类】R197.32;R319
【相关文献】
1.嵌入式临床智能决策支持系统设计与中医临床知识服务研究
2.罕见病辅助诊断临床决策支持系统综述
3.临床决策支持系统在高血压人群管理中应用的范围综述
4.临床辅助决策支持系统研究综述
5.中医临床决策支持系统技术发展论述
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决策支持系统报告：评估和应用决策支持系统的效果和价值引言决策是组织和个人日常活动中不可或缺的一部分。
与以往相比，现代决策面临更多复杂性和不确定性，需要更科学、高效的方法。
决策支持系统（DSS）应运而生，它为决策者提供数据、分析和工具，以辅助其决策过程。
本报告旨在评估和应用决策支持系统的效果和价值，并探讨其在不同领域的应用。
1. 评估决策支持系统的效果1.1 数据质量和信息精准度的影响决策支持系统的效果受到数据质量和信息精准度的影响。
高质量的数据和准确的信息能够提供可靠的基础，使得决策者能够做出更准确、更明智的决策。
1.2 分析模型的有效性和可靠性决策支持系统的关键之一是分析模型。
有效的分析模型能够快速处理复杂的数据，提供准确的分析结果，并为决策者提供可靠的决策依据。
1.3 用户界面的友好性和易用性决策支持系统的用户界面对于其效果同样至关重要。
友好的用户界面能够提高用户的使用体验，降低学习成本，更好地支持决策者的决策过程。
2. 决策支持系统在商业决策中的应用2.1 市场营销决策中的应用决策支持系统在市场营销决策中的应用广泛。
通过对市场数据的分析和预测，决策支持系统能够帮助企业制定更准确、更有效的市场营销策略，提高市场占有率和客户满意度。
2.2 资源分配决策中的应用企业的资源有限，如何合理分配资源是一个复杂的问题。
决策支持系统可以通过对资源规划和优化的分析，帮助企业高效利用资源，实现资源的最大化价值。
2.3 产品研发决策中的应用产品研发是企业创新的核心。
决策支持系统能够对市场需求和竞争情况进行分析，帮助企业决策者制定科学合理的产品研发策略，提高新产品的成功率。
3. 决策支持系统在政府决策中的应用3.1 公共安全决策中的应用公共安全是政府的重要职责。
决策支持系统可以通过对安全风险的分析和预测，为政府制定和实施安全决策提供支持，保障公众的生命和财产安全。
3.2 政府预算决策中的应用政府预算的合理分配是一个重要的决策问题。
决策支持系统在信息化条件下卫勤领域的应用综述随着信息化的快速发展，医疗卫生领域的信息化建设也得到了大力发展。
信息化为卫勤领域提供了更加精准、高效、及时的数据支撑，极大地提高了卫勤人员的工作效率和医疗质量。
然而，随着医疗卫生行业越来越复杂和多元化，卫勤领域需要一个更加客观、准确、全面的支持系统，以便更好地解决医疗卫生的相关问题和需要。
本文将探讨决策支持系统在信息化条件下卫勤领域的应用综述。
一、决策支持系统的发展及基本概念决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）最早于1960年代中期被提出，20世纪70年代后，随着计算机硬件、软件和数据库技术的发展，DSS得到了更加广泛的应用。
DSS 是一种解决半结构化、复杂问题的计算机信息系统，它擅长对数据进行筛选、过滤、挖掘、分析和归纳推理，从而帮助研究者和决策者做出更加准确、科学、合理的决策。
DSS包含四个基本部分：数据仓库、模型库、用户接口和分析引擎。
其中，数据仓库通过应用软件系统管理各种数据来源，如：病案管理系统、医学影像管理系统等，为决策者提供需要的数据信息；模型库是指根据问题类型和需要，建立和选用不同模型来分析数据信息，从而为决策者提供多样化的信息支持和预测分析；用户接口是指针对用户对数据操纵和决策目标的不同需求，提供相应的用户界面和功能模块，使得用户可以自由地进行查询、分析、预测和决策调整；分析引擎是指DSS通过数据挖掘、知识发现、机器学习等技术手段，对数据信息进行全面和深入地分析处理，帮助决策者快速准确的做出决策。
总之，DSS作为一种依托计算机技术、数学模型分析与决策支持理论，能够帮助决策者更好的处理和分析半结构化、复杂的问题，从而提高其决策的准确性和效率。
二、决策支持系统在卫勤领域的应用模式1、医学决策支持医疗卫生领域是一个知识密集型、复杂多变和信息繁杂的行业。
在临床实践中，医生们需要快速的获取全面的病人信息和相关诊断资料，在此基础上做出最佳的临床决策。
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。
关于决策支持系统效果评估结果的工作总结决策支持系统效果评估结果的工作总结在当前信息时代，决策支持系统（Decision Support System，DSS）在各行各业中被广泛应用。
为了评估DSS的效果，本文汇总了我们团队进行的一项决策支持系统效果评估的工作，并总结了评估结果。
以下是评估的主要内容和结果：一、背景介绍DSS是基于计算机技术和信息科学的一种决策分析工具，它能够为决策者提供有针对性的信息和决策支持。
为了确保DSS能够发挥其预期的效果，我们进行了一次全面的效果评估工作。
二、评估方法我们采用了定量与定性相结合的综合评估方法。
定量评估主要包括系统性能测试、用户满意度调查和决策结果效果分析。
定性评估则通过用户访谈和专家评审的方式获取相关反馈和建议。
三、定量评估结果在系统性能测试方面，DSS的运行速度和稳定性得到了良好的评价。
在用户满意度调查中，我们收集到了X个有效样本，其中X%的用户对系统整体满意度给予了高分评价。
决策结果效果分析表明，DSS的决策结果的准确性和实用性得到了一致的认可。
四、定性评估结果通过用户访谈和专家评审，我们获得了一些有益的定性反馈和建议。
首先，用户认为系统界面的设计直观、易用，但还有进一步优化的空间。
其次，用户希望系统能够提供更多的决策参数和情景分析功能，以满足不同决策需求。
最后，专家建议我们进一步提高系统的智能化程度，增加自动化决策推荐功能。
五、结论通过本次决策支持系统效果评估，我们得到了如下结论：1. DSS在性能表现、用户满意度和决策结果效果等方面均取得了令人满意的成绩。
2. 需进一步优化系统的界面设计，提升用户体验。
3. 应增加决策参数和情景分析功能，以提供更多选择和支持多样化决策需求。
4. 应加强系统的智能化程度，增加自动化决策推荐功能。
综上所述，本次决策支持系统效果评估结果为我们提供了重要的参考和改进方向。
在未来的工作中，我们将根据评估结果，不断优化DSS的各个方面，以更好地满足决策者的需求，并为组织的发展提供强有力的决策支持。
决策支持系统中的数据可视化与分析方法综述数据可视化与分析在决策支持系统中发挥着重要的作用。
决策支持系统旨在为决策者提供必要的信息和工具，帮助他们做出明智的决策。
而数据可视化与分析方法则能够将大量的数据转化为直观、易于理解的可视化图表，帮助决策者更好地理解和分析问题，以便做出更准确的决策。
在决策支持系统中，数据可视化将数据转化为图形、图表、地图等形式，展示数据的分布、趋势和关系。
通过可视化，决策者可以一目了然地了解数据的背后信息，发现数据中潜在的规律和关联。
数据可视化一般包括以下几种常见的方法：1. 图表可视化：图表是一种常见的数据可视化方式，包括柱状图、折线图、饼图等。
通过图表的形式展示数据的分布和变化趋势，决策者可以清楚地了解数据的特征和关系。
2. 地理信息系统（GIS）可视化：GIS可视化将数据与地理位置信息相结合，通过地图等形式展示数据在地理空间上的分布情况。
决策者可以通过GIS可视化了解地理位置上的数据关系，帮助他们做出更好的决策。
3. 仪表盘可视化：仪表盘可视化将多个指标的数据以仪表盘的形式展示，通过仪表盘上的指针、颜色等方式表达数据的状态。
决策者可以通过仪表盘可视化快速了解数据的整体情况，辅助决策。
除了数据可视化，数据分析也是决策支持系统中的重要组成部分。
数据分析可以帮助决策者从数据中发现规律、趋势和关系，为他们提供决策所需的信息支持。
数据分析在决策支持系统中广泛应用的方法包括：1. 统计分析：统计分析是常用的数据分析方法，可以通过统计指标和方法对数据进行描述和分析。
通过统计分析，决策者可以了解数据的中心趋势、离散程度等特征，从而支持决策过程。
2. 数据挖掘：数据挖掘是通过发现隐藏在大量数据中的模式、规律和关联来提取有用的信息。
数据挖掘可以帮助决策者从复杂的数据中提取出关键信息，为决策提供支持和指导。
3. 机器学习：机器学习是一种学习算法，通过从数据中学习并构建模型来进行预测和决策。
临床诊断中的临床决策支持系统临床诊断是医生在诊疗过程中基于患者病史、体征检查和辅助检查结果等信息判断患者疾病的过程。
然而，由于医学知识庞杂而瞬息万变，医生在面对复杂病症时常常面临着难以确定最佳诊疗方案的困境。
为了提高临床诊断的准确性和效率，临床决策支持系统被引入到临床实践中。
一、临床决策支持系统的定义临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，简称CDSS）是一种基于计算机和医学专业知识的信息技术系统，旨在协助医生做出临床诊断和治疗决策。
CDSS系统能够根据患者的病情信息和医学数据库提供个性化的诊断建议和治疗方案，帮助医生降低错误率、提高工作效率。
二、临床决策支持系统的组成和作用临床决策支持系统包括以下几个组成部分：知识库、推理引擎、用户界面和数据库。
1. 知识库：知识库是CDSS的核心组成部分，它包含了大量的医学专业知识和临床经验。
知识库可以通过采集和整理大量的临床数据、研究报告和专家意见等方式得到。
知识库的建立离不开医学专业人士的参与和不断更新，以确保其中的知识和信息是最新、准确的。
2. 推理引擎：推理引擎是CDSS系统中的核心计算部分，其功能是根据输入的患者信息和知识库中的规则、算法进行推理和分析，产生相应的诊断建议和治疗方案。
推理引擎能够解决复杂的医学问题，并根据患者的病情特点给出个性化的建议，帮助医生做出决策。
3. 用户界面：用户界面是医生和CDSS系统之间进行交互的界面，通过它医生可以输入患者的病情信息，并查看CDSS系统给出的诊断建议和治疗方案。
用户界面应该设计简洁直观，方便医生操作，并提供相关的辅助功能，如数据可视化和消息提醒等。
4. 数据库：数据库是CDSS系统存储和管理大量患者信息和医学知识的地方。
数据库应该具备高效的数据存储和查询能力，保证系统的响应速度和数据的安全性。
临床决策支持系统的作用主要体现在以下几个方面：1. 帮助医生提高诊断准确性：CDSS系统能够根据患者的病情信息快速、准确地进行分析，辅助医生判断疾病类型和确定诊断，从而减少误诊和漏诊的风险。
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。
间接式的系统还包括多种系统产生的数据分析图表等。
现状评述：下面从几个方面详细介绍临床决策系统的几个重要内容。
一、数据整合临床决策支持系统的三个主要成分是医学知识、病人数据和针对具体病例的建议。
病人数据通过临床决策支持系统的医学知识进行解释，从而为临床医生提供准确的决策支持。
在医院中，临床决策支持所需的病人数据是通过电子病历系统完成数据采集，再通过一个数据泵进行抽取和整理。
为了使决策支持的结论更加准确，系统尽可能提供病人数据的完全整合，包括病人的基本信息、病历信息、病程信息、医嘱信息、检验信息、影像信息、护理信息，以及其他所需要的各类信息。
二、医学知识库临床决策支持系统内核的推理程序可以根据知识库的知识和经验生成建议以支持决策。
由此可见，医学知识库是临床决策支持系统中的另一个重要元素。
临床决策支持系统应建有完善、全面、快速的医学知识库。
该知识库应包含词库、术语字典、模型结构、知识仓库四个部分。
知识模型结构是将这些术语相关的内容组成一种网状的结构，方便存储和调用。
知识仓库就是所有这些知识信息的容器，以功能强大的数据库为架构平台，以辅助智能的文字处理与检索系统。
医学知识一般有两个来源，医学文献(指记录已归档的知识)和某一领域的专家(指专家的临床经验)。
对于任何一种医学知识，系统先通过知识采集引擎把知识采集进来，然后通过解释引擎利用知识模型在知识库中查找相应的解决方案，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。
整个过程如下图所示。
图1 医学知识获取流程图三、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疗通道，辅助医生对病人作出准确、稳妥、及时的诊疗处理。
系统的并行推导具有多视角会诊性质，辅助医生准确使用、并减少对诊断设备的依赖。
3．仿真临床思维，提供临床全过程辅助决策。
实际过程是用神经网络结构运作大量知识，通过如下多个窗口“诊断依据”、“诊断疾病”、“检验方案”、“用药方案”、“处置方案”、“护理方案”、“保健方案”等，展开医疗知识。
4．随病人病情之机，生成多条临床决策通道，提供医生决策参考，使临床诊疗具有多视角会诊的性质；同时帮助医生准确使用辅助诊断手段，减少对仪器设备的依赖；使临床全过程：诊断一治疗_用药等，都纳入智能辅助范嗣之内，进行快速、准确、规范、的临床诊疗。
现实的实践案例：香港医管局在临床决策系统方面做了大量的工作，专门成立了知识管理部门，负责信息系统中决策支持的研发工作，其主要工作分成三个方面。
第一个方面是医学知识检索门户。
该门户将众多的数字医学资料和文献集成在一个统一的门户系统中，使应用更加方便。
第二个方面是研发临床实践指南(Clinical Practice Guidelines)和临床路径(Clinical Pathway)。
临床实践指南是将大量的医学经验抽象成为方便和容易使用的一种形式，为临床工作提供任意和可靠的决策信息，使临床决策更加高效准确，并符合伦理和法律的要求。
第三个方面是数据仓库技术的应用。
“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持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临床文献本身进行Meta分析，综合相关的研究结果，消除各研究机构间的误差和抽样误差，这通常需要较长的时间才能完成。
（2）系统评价一个CDSS能显现其价值，需要证实其的确能够改善临床工作流程或结果。
评价CDSS是一个量化并不断改进的系统工程，同时也是衡量效率的过程。
由于不同的CDSS为不同目的设计而成，当前并没有一种普遍使用的标准评估方法，给系统价值评估带来困难。
CDSS的评价基准需依靠系统目的本身。
例如，诊断决策支持系统的定位在于稳定而准确的分类疾病（与医者本身或其他决策支持系统相比）。
循证医学系统则定位于最大限度地改善患者的状态，或者为医疗机构提供高频的财政收入。
因而在平件不同的CDSS时，需设计不同的评价标准，并在软件需求分析阶段完成标准的界定。
推动C D S S 的对策针对上述制约因素, 我们认为应采取如下几方面的措施:1 加强技术研究前面已经指出, 仍有许多技术问题阻碍CDSS 的发展，因此有必要进一步完善现有的方法并开发新方法。
应加强两方面的工作一是加强CDSS的适用环境研究，把注意焦点从提供正规知识转向改善医生的沟通与交流上，有利于沟通的系统无疑会极大地改善临床决策；另一是加强基础技术问题的研究，如临床知识的特性、如何构筑这类知识的模型及怎样将这些知识应用到不同的环境中去等。
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, 并善于形成高效的团组工作氛围。
