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1、临床决策支持系统在医院的应用 摘要 科技进步带动了临床决策支持系统发展的步伐，在医院中的应用效果显著，不仅是专业学习工具，同时能够分析疑难问题，提高医护人员工作质量，继而降低医疗差错但制约系统完善的因素不能忽视。对此，加强系统优化，促使其智能化发展尤为关键，推动其成为医生得力助手，从而不断提升临床工作效率。 【关键词】临床决策支持系统 医院 应用 临床决策支持系统是人工智能、医学学问的有效结合，不仅为医生供应了医学支持，同时在诊疗决策方面，规避了医生专业学问局限性、人为诊疗差错等方面的问题，供应了医疗服务与质量保障。CDSS在我国医院的应用正处于摸爽性前进阶段，促使其智能化发展，还需克服学问库
2、建设、系统与临床脱节、电子病历与技术集成等方面的问题，继而改善传统的人工诊疗模式，实现科学化、学问化的临床协助决策。 1 系统架构概述 系统分为应用层、服务层、数据层核心部分。数据层包括药物、ICD疾病、检查、护理常规、手术治疗等结构化学问数据。数据来源于临床技术操作规范或是临床诊疗指南等，可供应完善的医学学问库。系统可对学问重组、结构化，利于医务工作者在学问库中查找富有规则的数据结构。 服务层包括药物运用、检查与检验、疾病诊疗、临床护理、手术治疗等决策支持服务。具有逻辑推理作用，通过决策树推断关键词，犹如搜寻引擎，将关键词与学问库内容匹配，根据逻辑规则推理，在学问库中匹配关键词，并选择匹配的
3、学问执行。 应用层主要是指医护人员以疾病实际状况为主的协助决策支持系统，如疾病临床表现、药物或手术治疗、护理等实际状况。系统能够推断电子病例信息，学问库会显示相符的学问。人工与智能工作流程结合，能够自动提示学问库相匹配学问，帮助医生快速得到决策支持。 2 系统功能概述 CDSS依据建议方式，通常分为主动模式与被动模式两种，主动模式能够为医生供应诊前决策、诊中支持、诊后评价。被动模式包括指南推导、症状推导、指南搜寻、ICD图谱、学问挖掘、医学工具几项功能。诊前决策：指医生在诊疗过程中，系统在疾病诊断中，提示指南内规定的检查项目等内容，确诊后提示兼备要点、诊疗方案、手术操作要点等内容。诊中支持：指
4、药品适应症、药效、手术并发症鉴别等内容的提示，同时能够提示术后评估方案，供应检查诊断等内容。诊后评价：指依据患者既往医疗信息，以及临床治疗资料等，预料患者将来健康状况，并存储未纳入学问库的治疗方案等临床工作内容，为医疗质量评估、循证医学等供应价值参照。 3 CDSS发展的探讨方向 3.1 人工智能与医学学问的有效整合 计算机科学具有虚拟性、逻辑性等特征，医学学问具有阅历性、详细性等特征，两者的契合局限，致使学问整合难度大。尤其是计算机语言方面，增加了两者交叉整合的难度。系统功能部分医院应用广泛，但大部分的功能并未被医护人员认可。临床疾病发病机制多尚未明确，且疾病具有不确定性等特征，须要依据医生
5、阅历、检查结果进行诊断，医学学问的逻辑推理性相对较弱，可见临床诊疗过程是创建性的。人工智能对医生直觉、阅历无法转化为语言描述，也是CDSS发展缓慢的重要因素。 3.2 医学数据库的建设 作为系统核心，数据库的建设并不志向。临床诊疗决策涉及多种学科交叉，如药学、影像学、心理学等。对此，系统应当多纳入真实病例，建立大型医学学问数据库，切实帮助医生决策。但事实上，电子病历涵盖了大量心脑肌电图、彩超、CT等非结构化数据，致使数据挖掘无从下手，患者数据挖掘与系统数据库容量有限，制约了系统的发展。 3.3 电子病历系统价值的充分挖掘 医院信息化建设的基础，包括电子病历系统在内，更是CDSS发展的关键。电子
6、病历系统是指以电子的形式，记录患者住院到出院的诊疗、护理等全过程信息，作为CDSS珍贵资源，充分挖掘電子病历价值，对CDSS完善有着主动促进作用。但事实上医院信息化建设并不成熟，信息孤岛等现象普及，数据库对CDSS帮助性不大，电子病历系统仍有较大的完善空间。 4 CDSS发展趋势 4.1 电子病历系统完善化 电子病历系统数据、信息的汇总，通过大数据分析比对，能够了解各种疾病病机、诊疗、药物副作用等学问，为临床决策奠定良好基础。西方国家已经加强对病历系统建设与优化的重视，制定了病历分级评估标准，依据病历信息共享、诊疗决策支持性等分成八个等级，将电子病历切实成为了大型数据库建设的珍贵资源。 4.2
7、 开放式数据库建设 人工智能发展，离不开大数据技术的支持，CDSS不仅要设立 临床学问库，更应对指南等医学学问、计算工具等大量数据进行更新，确保良好的交互性、开放性，随时吸纳更新与输出最新有用信息。同时可其他数据库实现信息共享、数据交换，避开临床诊疗决策错误。 4.3 逻辑推算智能化发展 传统人工智能，主要以系统论与信息论等理论为基础，借助数理逻辑等原理以及逻辑推算等编程方式，实现对人类才智的模拟。计算机在模拟人类大脑记忆、认知、逻辑思维等功能的同时，在规则性方面远超过人类大脑，但对大脑创建、思索、信念等思维活动进行模拟。CDSS将来发展，还需克服人工智能在模拟人类大脑情感、意识等智力活动，以
8、及非结构化信息识别等方面的问题，不但向着智能化趋势迈进。 4.4 与临床实际工作流程一样 CDSS工作模式应与实际临床工作流程相符，包括提示诊疗建等，当医生诊疗结果与系统决策支持提示不符，应当马上显示提示，促使医生再次进行诊断决策，继而削减工作失误，确保患者生命平安与医疗服务质量持续改进。 5 总结 单凭医护人员的专业技能与综合素养难以满意患者要求，尤其是老年等合并基础疾病，或是疑难病例，为确保临床疗效，须要多学科会诊拟订治疗方案，临床决策难以达到志向程度。CDSS能够综合多种学科学问，通过诊前决策、诊中支持等主动决策支持，以及指南推导、症状推导等被动决策支持，不仅会节约决策时间，同时会确保决策的志向程度。 参考文献 1苏毅生，彭传薇，刘琛玺等.医院决策支持系统中统计人员的实力要求探讨J.解放军医院管理杂志，2022，23：577-578. 2井玲，甘亢，任景怡.临床决策支持系统在医疗质量管理中的应用J.中日友好医院学报，2022，31：301-303. 第6页 共6页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页