临床决策支持系统-ppt课件(1)

临床决策支持系统
临床决策支持系统（CDSS），即计算机的帮助，是一种应用于临床医
疗中的智能化支持系统，可以辅助医生在护理、诊断和治疗等方面做出准确、可靠的决策。

CDSS采用复杂的算法，通过对收集到的数据和临床信
息进行分析，来支持医生做出有效的决策。

CDSS的使用可以减少医生因知识和技能不足所带来的诊断和治疗的
误差，提高护理的可靠性与准确性。

CDSS可以让医生得到即时、准确而
有条理的决策支持，从而实现安全、有效的护理管理。

CDSS主要有三种主要应用形式：
3.护理管理系统，它可以帮助医院管理者更好地进行护理任务的分配、监督和评估，提高整个护理组织及服务的质量水平。

CDSS的使用具有许多优势。

它可以提高医生的诊断和治疗水平，改
善护理质量，提高护理的有效性和可靠性，减少延误时间和疾病发病率，
改善服务质量。

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,临,,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 al2001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出决策建议,不管医生此时有没有决策帮助的需要,例如各种事件监视器系统, 这类建议方式的好处在于可以强制性阻止一些严重的后果发生,例如用药配伍禁忌和药物-疾病禁忌等;被动的方式是指只有医生主动询问系统时系统才给出决策建议的方式, 例如早期的各种,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：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;家和建议;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,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;由于不同的进,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;应尽保持开发组成员的稳定性; 政府及研究机构应舍得对具战略价值的复杂问题提供长期足够的资助;5、改善C以弥的移植性改善C要推广C以治, 首先要解决CDSS可移植性问题;具体做法包括:1 对临床概念、记录格式及保健服务等进行标准化;2 开发通用临床计算机语言及系统; 3增加CDSS的适应性,如开发能够通过提问用户了解具体的物理与社会环境的特性并作相应调整的CDSS； 4 提供实施与维护支持当医院决定从外界购买CDSS时, 应组织供应,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在差异,一个专家在不同时间对同一问题的看法同样也存在着不同；同时,个人的医学经验在不断变化之中,这使 CDSS 利用“生产式规则”表示专家经验,为非专家用户提供决策建议时,组合相关规则易出现冲突;另一方面,在专家系统中以“产生式规则作为知识块”来表示医学知识和人类的经验,无论就系统的复杂性和人类认知来说,都是过于简单的模型,是致使专家系统低智能化的直接原因; 继医学专家系统之后,人工神经网络、遗传算法、模糊聚类算法等模式识别技术和基于数据仓库的数据挖掘技术在知识发现中的应用,不断提高了CDSS的决策能力与决策范围;然而,CDSS的发展趋势受决策环境驱动,未来CDSS发展会呈现。