医学决策支持系统

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医疗行业临床决策支持系统开发与应用方案

医疗行业临床决策支持系统开发与应用方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (3)第二章临床决策支持系统概述 (4)2.1 临床决策支持系统的定义 (4)2.2 系统的主要功能 (4)2.3 系统的开发流程 (4)第三章需求分析 (5)3.1 用户需求分析 (5)3.1.1 医院管理层需求 (5)3.1.2 医护人员需求 (5)3.1.3 患者需求 (6)3.2 功能需求分析 (6)3.2.1 系统架构 (6)3.2.2 功能模块 (6)3.3 非功能需求分析 (7)3.3.1 可用性需求 (7)3.3.2 可靠性需求 (7)3.3.3 安全性需求 (7)3.3.4 可维护性需求 (7)3.3.5 可扩展性需求 (7)第四章系统设计 (7)4.1 系统架构设计 (8)4.2 模块划分与设计 (8)4.3 数据库设计 (9)第五章技术选型与实现 (10)5.1 开发语言与工具 (10)5.2 关键技术与实现策略 (10)5.3 系统功能优化 (11)第六章系统开发 (11)6.1 系统开发环境搭建 (11)6.1.1 硬件环境 (11)6.1.2 软件环境 (11)6.1.3 网络环境 (12)6.2 系统模块开发 (12)6.2.1 数据采集模块 (12)6.2.2 数据处理与分析模块 (12)6.2.3 临床决策支持模块 (12)6.2.4 用户界面模块 (12)6.2.5 系统管理模块 (12)6.3 系统集成与测试 (12)6.3.1 单元测试 (12)6.3.2 集成测试 (12)6.3.3 系统测试 (13)6.3.4 用户验收测试 (13)6.3.5 系统部署与运维 (13)第七章系统评估与优化 (13)7.1 系统功能评估 (13)7.2 用户满意度评估 (13)7.3 系统优化与改进 (14)第八章临床应用案例 (14)8.1 案例一：某医院心血管疾病诊断 (14)8.1.1 案例背景 (14)8.1.2 应用过程 (14)8.1.3 应用效果 (14)8.2 案例二：某医院呼吸系统疾病治疗 (15)8.2.1 案例背景 (15)8.2.2 应用过程 (15)8.2.3 应用效果 (15)8.3 案例三：某医院肿瘤疾病康复 (15)8.3.1 案例背景 (15)8.3.2 应用过程 (15)8.3.3 应用效果 (15)第九章市场前景与推广策略 (15)9.1 市场前景分析 (16)9.2 推广策略制定 (16)9.3 市场营销策略 (16)第十章结论与展望 (17)10.1 研究结论 (17)10.2 研究不足与展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景医疗技术的不断发展和信息化建设的深入推进，医疗行业面临着前所未有的机遇与挑战。

基于人工智能的医疗决策支持系统

基于人工智能的医疗决策支持系统在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，医疗行业也不例外。

基于人工智能的医疗决策支持系统正以其独特的优势，为医疗领域带来前所未有的变革。

医疗决策支持系统，简单来说，就是利用各种技术和数据，为医疗专业人员提供辅助决策的工具。

而当人工智能融入其中，其能力得到了极大的提升。

传统的医疗决策往往依赖于医生的经验和有限的知识储备，但人的精力和记忆是有限的，难免会出现疏漏或判断失误。

而基于人工智能的医疗决策支持系统，则可以凭借其强大的数据处理和分析能力，为医生提供更全面、更准确的信息。

这种系统能够收集和整合来自多个渠道的医疗数据，包括患者的病历、检查报告、影像资料、临床研究成果等等。

通过对这些海量数据的深度学习和挖掘，系统可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为疾病的诊断和治疗提供有力的依据。

比如说，在疾病诊断方面，系统可以对患者的症状、体征、检查结果等进行综合分析，快速给出可能的诊断建议。

这不仅能够提高诊断的准确性，还能缩短诊断时间，让患者能够更早地得到有效的治疗。

对于一些疑难杂症，系统还可以通过对比大量相似病例，为医生提供新的思路和参考。

在治疗方案的制定上，基于人工智能的医疗决策支持系统同样发挥着重要作用。

它可以根据患者的个体情况，如年龄、性别、基础疾病、药物过敏史等，结合最新的临床指南和治疗经验，推荐最适合的治疗方案。

同时，系统还能预测不同治疗方案的效果和可能出现的不良反应，帮助医生权衡利弊，做出更加明智的决策。

此外，这种系统还能够对医疗资源进行优化配置。

通过对医院的患者流量、病床使用率、医疗设备的运行情况等数据进行分析，系统可以帮助医院管理者合理安排医护人员的工作，提高医疗资源的利用效率，减少患者的等待时间。

然而，尽管基于人工智能的医疗决策支持系统具有诸多优势，但在实际应用中也面临着一些挑战。

首先是数据质量和安全性的问题。

医疗数据涉及到患者的个人隐私，如果数据泄露，将会给患者带来极大的困扰和风险。

医疗决策支持系统

监视病人生命体征和状态，发现异常将发出信号提醒。
3-3 被动医疗决策支持系统
医生必须向系统明确提出问题，描述病人的情况，然后等待系统的建议。
Isabel Healthcare 可以预防误诊的临床技术系统，为医生提供一个联网清单，在其录入症状和检验结
果后，作出准确诊断，主要是防止医生忽略可能存在的罕见疾病，造成误诊。
1-2 定义
决策支持系统
是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统
医疗决策支持系统
是面向病人能辅助医生开展医疗工作的更高级信息系统，为医疗决策提供诊断、治疗、检查、检验、护理和费用等方面的决策支持，通过调用各种信息资源、知识库和分析工具，帮助医生提高医疗水平和质量。
更智能
人机和谐
普适性
Q&A
THANKS
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生活
图标元素
生活
图标元素
医疗
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Auminence
依靠一个实用医疗平台，对病人病史、症状和医生获得的信息等临床资料进行分析。该系统在临床所提供的患者资料中，寻找与之相对应的可能疾病类型，并列出各类型发生的统计概率，还能作出鉴别诊断，以帮助医生确诊疾病。
个人基本信息，病历，过敏史等
病人病情医生症状录入描述
基础数据录入
2-2 直接辅助
直接辅助的实现
医师的诊断过程常是根据已掌握的病人的临床表现，结合自己的知识与经验进行分析、判断和逐步问诊、检查后再分析及再判断，直至有足够把握作出结论。
决策支持系统中的决策模型就是仿效这种过程，将全部症候表现与数据库中的数据进行匹配，进行综合分析、判断，然后进行逐步提问和逐步分析。

医疗决策支持系统的研究与开发

医疗决策支持系统的研究与开发医学领域的不断进步和发展，使得现代医疗水平有了很大的提高，但是医疗决策仍然是医生最重要的工作之一。

医生在面对临床病人时，需要进行诊断、治疗等一系列决策，而这些决策的正确性和及时性对病人的健康和生命都有着至关重要的影响。

为了帮助医生更好地进行决策和提高医疗质量，医疗决策支持系统（Medical Decision Support System，MDSS）应运而生。

医疗决策支持系统，是指运用计算机技术、人工智能技术、统计学方法等现代技术手段，将医学知识和临床经验进行建模，以辅助医生进行诊断、治疗、用药等医疗决策的系统。

它能够帮助医生更加准确地诊断疾病、选择合适的治疗方案和药物、设计手术方案等，提高医疗质量，同时能够降低医疗成本和减轻医生的工作压力。

在医疗决策支持系统的研究和开发中，医学知识库的构建是关键。

医学知识库是指将临床医学知识和医生的经验通过计算机处理形成的数据集合。

构建医学知识库需要医学专家的参与，他们通过对疾病的定义、病因、病症、诊断、治疗等方面的深入分析，将其转化为规则、模型、算法等形式，进而实现对医学知识的结构化和系统化。

医疗决策支持系统的研究和开发，需要涉及到多种技术手段，其中，人工智能、机器学习、数据挖掘等技术被广泛应用。

利用这些技术手段，可以将医学知识和临床经验进行分析、建模和归纳，进而实现对医学知识的自动化处理。

例如，通过机器学习算法分析一组病人的数据，可以得到他们的共性、不同性、病情严重程度等特征值，进而推测出他们是否患有某种疾病的可能性大小。

这种技术手段的应用，既可以帮助医生减轻工作压力，提高病人的诊疗水平，又能够有效地缩短医疗流程，提高医疗效率。

当然，医疗决策支持系统的实现并不是一件容易的事情，涉及到的技术和问题也非常复杂。

例如，如何实现高效的数据标注和医学知识库建设、如何保证数据安全和隐私、如何处理不确定性和复杂性问题等。

解决这些问题，需要医学专家、工程师、计算机科学家等多个学科的合作和协同，需要不断地探究和研究。

医学决策支持系统中的知识表示与推理

医学决策支持系统中的知识表示与推理医学决策支持系统（Medical Decision Support System，MDSS）是指利用计算机技术和医学知识，辅助医生进行疾病诊断、治疗和预防的系统。

MDSS是一种新兴的医疗信息化应用，可以帮助医生提高诊疗水平，缩短诊疗时间，降低误诊率。

医学决策支持系统中，知识表示与推理是系统的核心技术，也是关键问题之一。

一、知识表示知识表示是将人类知识转化为计算机可识别和利用的形式，将医生的经验和专业知识等规则化、形式化和量化。

医学决策支持系统中的知识表示主要有以下几种形式：1.逻辑形式表示逻辑形式表示是MDSS中最常用、最基础的表示形式，包括命题逻辑、一阶谓词逻辑、模态逻辑等。

命题逻辑是以命题为基本符号，描述有真假性质的命题，例如“高热”、“咳嗽”等；一阶谓词逻辑是以谓词为基本符号，描述对象间的关系或特征，例如“病人呼吸困难”、“病人是否感染病毒”等；模态逻辑则是表示不同的语义模态，例如可能性、必然性等。

逻辑形式表示具有逻辑准确性，能够严格推理，但也存在表达能力有限、表述冗长等缺陷。

2.本体形式表示本体形式表示是一种基于本体论的知识表示形式，通过定义概念、属性、关系等基本元素，将领域内的知识表示出来。

本体形式表示通过语义化标注，让计算机理解领域特定的术语和概念，以支持带有语义的搜索、推理和问答。

本体形式表示是一种形式化、可重用的知识表示形式，但也存在本体建模复杂、易受到误解等缺陷。

3.规则形式表示规则形式表示是将专家知识表示为规则集合的形式，利用if-then结构进行描述。

规则形式表示具有语义清晰、表述简单、易于修改等优点，但也存在规则冲突、不确定性推理等问题。

二、知识推理知识推理是指根据已知事实和规则，利用推理机和推理算法，从先有的知识中推导出新的知识或陈述。

知识推理在MDSS中非常重要，通过推理可以实现诊断、预测、治疗方案设计等功能。

知识推理主要有以下几种形式：1.前向推理前向推理（Forward Reasoning）又称数据驱动推理，是根据已知数据和规则，推导出新的结论。

病历科工作中的决策支持系统

病历科工作中的决策支持系统病历科是医疗机构中非常重要的部门，负责管理和处理病人的电子病历，以及为医疗团队提供必要的信息支持和决策支持。

随着信息技术的不断发展，决策支持系统（Decision Support System，DSS）在病历科的工作中发挥着关键作用。

本文将探讨病历科工作中的决策支持系统的应用和影响。

一、决策支持系统在病历科工作中的定义和作用决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的工具，用于支持医疗专业人员在临床决策中做出准确、高效和科学的判断。

在病历科工作中，决策支持系统能够帮助医护人员快速获取和处理大量的病历数据，提供全面的病历信息和辅助决策的建议，使医疗团队更加精确和高效地进行诊断和治疗。

二、决策支持系统在病历科工作中的优势和挑战1. 优势：a. 数据整合和共享：决策支持系统能够将不同来源的病历数据整合在一起，为医疗团队提供统一的数据平台，实现数据的共享和交流。

b. 模型和算法应用：决策支持系统可以应用各种模型和算法，对病历数据进行分析和预测，为医护人员提供科学的决策依据。

c. 自动化和实时更新：决策支持系统能够自动收集、整理和更新病历数据，保证数据的实时性和准确性，提供及时的决策支持。

2. 挑战：a. 数据安全和隐私保护：决策支持系统处理的是大量的敏感病历数据，必须加强数据的安全性和隐私保护，避免数据泄露和滥用。

b. 技术和设备要求：决策支持系统需要运行在先进的计算机和网络设备上，对技术和设备的要求较高，需要不断更新和升级。

c. 使用培训和接受度：决策支持系统的使用需要医护人员具备一定的信息技术知识和操作技巧，对于一些老年医生和护士可能存在使用难度。

三、决策支持系统在病历科工作中的应用案例1. 疾病诊断和治疗决策支持：决策支持系统可以根据病人的病历数据，结合临床指南和科学研究结果，为医护人员提供疾病诊断和治疗的建议和决策支持，提高医疗质量和效果。

2. 病历质量管理和监控：决策支持系统可以对病历数据进行自动分析和评估，识别异常和错误，帮助医护人员提高病历书写质量和规范性。

医学决策支持系统

医院信息系统的决策支持
医学决策支持：医疗工作中的计算机辅助决策支持管理决策支持：计算机辅助管理决策支持
决策支持基础
统计学数据仓库人工智能
壹
医学决策支持：临床医生经常为病人的诊断、治疗作出决定。这些临床决定亦即临床决策（clinical decision）。
贰
决策（decision making）就是为达到同一目标在众多可以采取的方案中选择最佳方案。
知识库
知识擷取副系统
推理机
解释副系统
自然語言介面
使用者
问题状况问题叙述
工作区
专家或知识工程師
叁
临床决策支持系统:指帮助医务人员制定临床决策的计算机程序。
逻辑推理：如A能推出B、B能推出C，则A一定能推出C。由于医学中没有严格的规则，所以用得少。
归纳推理：
启发式推理：上一次推理得出的结论，做为第二次循环推理的前提，循环推理，逐步求精。
二、医学决策基本过程
临床上的鉴别诊断：不同的疾病为不同的概念集合，而不同疾病之间有很多交集。鉴别诊断：区分交集部分的不同集合。
01
于是，
05
比较上面三个似然函数的大小，最大函数为LG1，因而可以判断患者所得的病名属于G1类：大脑前、中动脉支配区域出血。
03
LG2＝0.83×(1-0.01) ×0.17×0.33×0.83×（1-0.01）=0.04
02
LG1＝0.83×(1-0.08)×0.54×0.83×0.79×(1-0.01)=0.27
02
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。

医院决策支持系统的设计与实现

医院决策支持系统的设计与实现【正文】一、现状分析医院决策支持系统（Hospital Decision Support System，HDSS）是指通过计算机和信息技术手段，帮助医院实现决策管理的一种系统。

该系统的设计与实现对于提高医院管理效率、优化资源配置和改善医疗质量具有重要意义。

目前，随着医疗技术的发展和医疗经济的转型，医院决策支持系统得到了广泛应用。

许多医院已经开始着手构建自己的HDSS，以提高医疗信息管理和决策能力。

这些系统主要包括临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）和管理决策支持系统（Management Decision Support System，MDSS）。

在临床决策支持系统方面，CDSS已经成为医生和护士的重要助手。

它能够根据患者的病情、医疗历史和最新研究成果提供医疗诊断、用药建议等辅助决策信息，帮助医务人员提高诊疗效果和降低医疗事故风险。

管理决策支持系统方面，MDSS则主要针对医院的管理层和决策者提供决策分析工具和信息报表，帮助他们进行人员调配、资源配置、财务分析等方面的决策。

然而，目前医院决策支持系统仍存在一些问题。

部分医院在决策支持系统的设计与实现过程中缺乏深入调研和需求分析，导致系统与实际需求不匹配，无法真正发挥作用。

决策支持系统的数据采集和整合存在困难，数据来源多样化、格式不一致，很难实现数据的准确和及时获取。

另外，部分医院对于决策支持系统的安全性关注不足，数据泄露和信息安全风险较高。

医院决策支持系统的应用和推广仍面临一些培训和推广难题，一些医务人员对于新系统的接受度和使用能力较低。

二、存在问题1.需求分析不足：部分医院在决策支持系统的设计与实现阶段没有进行足够的需求调研和分析，导致系统功能与实际需求不匹配。

2.数据采集与整合困难：医院决策支持系统需要从各个部门获取多源数据，并进行整合，但数据来源多样、格式不一致，导致数据采集和整合工作困难。

医学决策支持系统

基于模型的决策支持系统
总结词
基于模型的决策支持系统通过建立数学模型和仿真技术，对疾病的发生、发展过程进行模拟和分析，为医生提供预测和干预建议。
详细描述
基于模型的决策支持系统利用数学模型和仿真技术，构建疾病发生、发展的动态模型，通过模拟疾病进程来预测病情发展趋势和可能的结果。医生可以根据系统提供的预测结果制定相应的干预措施，提高疾病治疗效果。
数据处理
对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据的准确性和可用性。
机器学习与人工智能技术
01
02
03
分类算法
用于预测疾病的类型或病情的发展趋势，如支持向量机、随机森林等。
聚类算法
用于对患者进行分组，以便更好地理解疾病的分布和特征。
深度学习
用于处理高维度的医疗数据，如医学影像和基因测序数据。
医学决策支持系统可以利用大数据和机器学习技术，对流行病进行预测和防控，为公共卫生管理提供决策依据。
02
医学决策支持系统的技术基础
数据采集与处理
数据采集
数据存储
通过医疗设备、患者报告、医疗机构信息系统等多种途径，收集患者的生理参数、病史、诊断结果等数据。
将处理后的数据存储在数据库或数据仓库中，以便后续的分析和处理。
医学决策支持系统的应用领域
临床诊断
疾病管理
医学决策支持系统可以帮助医生快速识别疾病，提供治疗方案建议，提高诊断准确性和效率。
医学决策支持系统可以对患者的病情进行监测和管理，及时发现异常情况，提供个性化的治疗建议。
药物管理
流行病预测
医学决策支持系统可以协助医生进行药物选择、剂量调整和药物相互作用分析，降低用药风险。

医疗决策支持系统方案

医疗决策支持系统方案
一、引言
患者诊疗过程中，医疗决策支持系统日益受到关注，已成为促进患者
治疗提高效率的重要手段之一、医疗决策支持系统能够提供医疗决策的标
准化，以及更加精准的诊断支持。

医疗决策支持系统也有助于保证患者病
情的急诊程度和诊断正确率。

在今天的医疗环境中，医院必须拥有一个可
靠的医疗决策支持系统，以确保能够为患者提供及时、准确的医疗决策。

二、实施方案
1.系统设计
一个可靠的医疗决策支持系统必须具备全面的功能，以满足不同类型
的复杂医疗决策需求。

首先，该系统必须能够收集和分析患者的诊断信息，例如实验室检查报告、影像学检查报告等。

其次，系统要能够从各种病史、检查和治疗结果中提取有用的信息，以便根据该信息进行有效的决策。

另外，该系统必须能够自动处理和组织大量的诊断信息，以提供准确管理的
患者信息和诊断信息。

2.系统开发
在开发医疗决策支持系统时，首先要考虑业务问题，确定系统的功能
模块和架构。

此外，开发者还要考虑系统安全性和灵活性，以确保系统能
够针对医院的复杂业务运作进行有效的支持。

医学决策支持系统的开发和优化

医学决策支持系统的开发和优化随着科技的不断进步，医学领域中也涌现出了许多新技术和新理念。

其中一项比较有前景的技术便是医学决策支持系统。

医学决策支持系统是指通过利用计算机技术，为医生提供有效且实时的病情分析、解决方案和治疗建议等信息，从而协助医生做出全面、准确和科学的决策。

本文将围绕医学决策支持系统这一主题，对其开发和优化进行讨论。

一、医学决策支持系统的原理医学决策支持系统的核心是算法，它通过利用大量的临床数据、疾病分类、医学知识等，对患者的病情进行准确的评估和分析，同时为医生提供了多种治疗方案和策略。

并且决策支持系统还可以通过比对病人的病史、用药情况、实验室检查结果、影像学表现等信息，预测患者的疾病风险和治疗效果，从而帮助医生更好地进行临床决策制定。

二、医学决策支持系统的应用医学决策支持系统可以应用于各个医疗领域，包括疾病预防、诊断、治疗、复原等方面。

具体来说，它可以帮助医生提高诊断的准确率与效率，支持医生进行多因素决策，评估患者的病情与风险，缓解医疗资源紧张的情况。

同时，它还可以协助医生规避误诊、漏诊等问题，有效降低医疗事故和患者死亡率。

三、医学决策支持系统的优化医学决策支持系统的优化包括两个方面：算法优化和数据优化。

3.1 算法优化算法的好坏决定着决策支持系统的性能，因此算法优化是提高系统性能的关键。

具体而言，算法优化包括以下两个方面：一方面，需要提高算法的精度和准确性，使得决策支持系统的预测更加的准确和科学。

另一方面，需要提高算法的效率和速度，以便更好地协助医生实现临床决策，缩短医疗时间，优化医疗流程。

3.2 数据优化数据的优化也是提高医学决策支持系统的关键因素之一。

具体而言，数据优化包括以下两个方面：一方面，需要提高数据的质量和实时性，使得决策支持系统可以更快、更准确的获取患者病情数据和实验室检测结果。

另一方面，需要建立一个完善的数据资源库，利用数据挖掘和数据分析技术，对数据进行有效整合，提高其应用价值。

医疗决策支持系统中的知识表示方法探索

医疗决策支持系统中的知识表示方法探索知识表示方法是医疗决策支持系统（Medical Decision Support System，简称MDSS）中的重要组成部分。

它充当着连接医学知识和决策支持系统的桥梁，帮助医生在临床实践中做出准确、安全和可靠的医疗决策。

本文将探讨医疗决策支持系统中常用的知识表示方法，包括规则、本体和机器学习等。

规则是医疗决策支持系统中最为常见的知识表示方法之一。

规则可以将医学专家的经验知识以规定的格式进行表示，并通过匹配和推理来提供决策支持。

这些规则通常基于IF-THEN结构，IF部分表示某种情况或条件的描述，THEN部分表示根据条件应采取的决策或建议。

例如，一个规则可以是：IF患者体温超过38℃THEN给予抗生素治疗。

规则的优点是易于理解和解释，可以快速建立，并且可以与已有的医学指南和流程相对应。

然而，规则的缺点是缺乏灵活性，对于复杂的情况和变化的临床环境可能不够适应。

另一种知识表示方法是本体（Ontology）。

本体是一种用于表示概念、实体和它们之间关系的形式化模型。

医学本体可以用于指导医疗决策支持系统的推理过程，帮助系统理解和组织医学领域的知识。

例如，医学本体可以定义疾病、症状、药物以及它们之间的关联。

通过使用本体，系统可以自动推理出患者的相关信息，并提供个性化的决策建议。

本体的优点是能够处理复杂的概念和关系，提供更加精确和细致的决策支持。

然而，本体的建立和维护需要大量的工作，并且对于不同领域的医学知识需要进行整合和标准化。

机器学习是一种可以从数据中学习并进行预测和决策的方法。

在医疗决策支持系统中，机器学习可以用于构建预测模型，例如预测疾病风险、诊断结果或药物反应等。

机器学习的过程包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。

通过训练大量的医疗数据，系统可以学习到潜在的模式和规律，并可以根据新的数据进行预测和推理。

机器学习的优点是可以处理大量的数据和复杂的关联关系，可以提供个性化的决策支持。

医学决策支持系统

医生看病的自然过程
Observation
Data
Patient
Information
Decision
Therapy
Plan
Diagnose
临床医生给病人看病的过程实际上是一个对病人信息进行综合分析处
理的过程，这个过程包括三个阶段：观察、诊断和治疗
医学决策支持系统对医生看病的模拟过程
从工程的角度来看医生看病的自然过程，观察阶段的
1979年10月，美国底特律市举行国际象棋锦标赛，国际象棋大师大卫.处维与美国的电脑棋手“象棋4.9”进行了50个回合的比赛。
1997年5月11日， “深蓝” 在棋盘C4处落下最后一颗棋子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将军”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机器获胜的结局降下了帏幕。卡斯帕洛夫被逼下了棋王宝座。
医学决策支持系统智能水平的高低在于系统拥有知识的数量和质量，医学知识的获取是医学决策支持系统中最重要也是最困难的一步， E.A.Feigenbaum说：“知识获取是人工智能研究的中心问题中最重要的，是人工智能研究的关键性难关。”
智能知识的表现方式
知识的获取能力：通过感知器官，在观察、测量、训练、操作等实践中，获取直接经验的积累或感性知识，以及在学习、阅读、交谈等过程中，获取间接经验知识或理性知识。
人工智能的应用领域
1.问题求解 2.逻辑与定理证明 3.自然语言理解 4.自动程序设计 5.专家系统 6.机器学习 7.人工神经网络 8.模式识别
深蓝-国际象棋-卡斯帕若夫四色猜想(1976)
语音录入,翻译系统机器人控制
仿脑汉王
人工智能的应用领域
9.机器视觉

医学决策支持系统

多数情况下, 临床医生在拥有足够知识和充分病人资料情况下能够作出正确判断, 不需要计算机帮助, 但在以下情况下, 医学决议支持系统就会显示其强大功效和作用。
医学决策支持系统
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MDSS和临床医生关系
人有时会犯错误或失误, 当然医生也不例外（复杂病例和常见病例都会犯错）, 使用医学决议支持系统, 能够提醒教授没在意或没有发觉到病人信息, 从而提升诊疗准确性。
1959年, 美国工程师塞缪尔给电脑编制出奕棋程序.该程序击败了塞缪尔本人, 1962年又击败了一个州冠军。
1965年, 在斯坦福大学化学教授配合下, 费根鲍姆研制第一个教授系统DENDRAL。在输入化学分子式和质谱图等信息后, 它能经过分析推理决定有机化合物分子结构
医学决策支持系统
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医学决策支持系统
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医学决议支持系统对医生看病模拟过程
从工程角度来看医生看病自然过程, 观察阶段主要任务是获取数据, 更确切地说, 是获取能提供相关信息数据, 对病人相关信息了解和挖掘得越充分, 关于病人疾病不确定性就会越小。医生依据病人描述信息和他所掌握知识和经验作诊疗结论过程实质上是一个推理过程, 而治疗则是一个问题求解及处理过程。治疗阶段依赖于诊疗和决议分析, 而诊疗决议分析准确性则取决于观察阶段信息获取程度。
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医学知识库
医学决议支持系统两个最关键部分: 医学知识库知识表示知识获取知识管理和维护推理机（医学决议支持方法）
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知识概念与含义
人之所以有智能行为是因为他们拥有知识，拥有对知识获取、表示、搜索、分析、解答等智能能力。