临床决策支持系统研究初探
CC327 基于CDR的临床决策支持系统设计及应用初探
基于CDR的临床决策支持系统设计及应用初探葛小玲①孙利②薛颜③叶成杰①徐虹②基金项目：国家卫计委部门预算信息专项（编号1311200001102）①复旦大学附属儿科医院信息中心，201102，上海市闵行区万源路399号②复旦大学附属儿科医院肾脏风湿科③上海复高计算机科技有限公司摘要目的：通过临床决策支持系统建设，充分发掘临床数据应用价值，降低医疗差错，提升医疗质量和保障患者安全。
方法：研究和学习国际、国内临床决策支持系统相关标准和建设经验，结合专科的临床需求，实现临床指南的结构化表达，基于临床数据中心提供的患者临床数据，实时给予医生提醒和警告。
结果：临床决策支持系统可以辅助专科医生进行病情危重评分、制定治疗方案、推荐成套医嘱等。
结论：基于CDR的临床决策支持系统是建设智慧医院的核心，可以避免部分人为差错，是医生践行循证医学的有力工具。
关键词临床决策支持系统临床数据中心知识库1 引言临床数据中心（Clinical Data Repository，CDR），是医院信息化建设的核心构件，是医院为支持临床诊疗，以患者为中心重新构建的数据存储库。
CDR是基于医疗信息标准构建，将多种不同结构的临床数据及各种术语进行标准化和优化处理以达到对临床数据的快速存储、检索和调研。
临床决策支持系统 (Clinical Decision Support System, CDSS) ，是指在对疾病诊断和治疗过程中相关指标进行数学建模的基础上，利用计算机软件为医务工作者、病人或任何个人提供知识、特定个体或人群信息，在恰当的时间，智能化的过滤和表达信息，为的是提供更好的健康、诊疗和公共卫生服务[1]。
基于临床数据中心建设临床决策支持系统，可以更好地解决CDSS系统所依赖的规范化临床数据的可靠来源问题。
2013年，我院依托卫计委专项资金建设了全院临床数据中心，在全院临床数据中心建设的过程中，启动了基于CDR的临床决策支持系统的探索工作，本文重点介绍基于CDR的临床决策支持系统设计及应用。
循证医学实践中的临床决策支持系统研究
循证医学实践中的临床决策支持系统研究循证医学是一种基于最新研究证据和临床经验的医疗决策方法，旨在提供最佳的护理和治疗方案。
临床决策支持系统（CDSS）是循证医学的重要工具，运用计算机和信息技术，为医生提供实时、个体化的决策支持。
本文将探讨循证医学实践中的临床决策支持系统的研究，并分析其应用于临床实践时的优势和挑战。
随着医疗技术的不断发展和临床信息的迅速增加，医生在短时间内获取并处理大量的临床数据变得越来越困难。
这些数据可能来自患者的病历、实验室报告、医学数据库等。
临床决策支持系统的作用在于帮助医生从庞杂的数据中获得关键信息，并提供相应的指导和建议。
通过与患者的个体特征和临床病例相结合，CDSS可以帮助医生快速作出更精准的诊断和治疗决策。
CDSS的研究主要集中在两个方面：内容和形式。
在内容方面，CDSS的设计需要同时考虑循证医学的最新证据以及患者的个性化需求。
研究人员通过整合来自临床试验、系统综述和药物数据库等的证据，建立起一个准确且可靠的知识库。
在形式方面，CDSS的设计需要满足医生的工作流程和习惯。
它可以以电子病历系统的形式整合到临床实践中，或者以独立软件的方式提供给医生。
此外，CDSS的界面设计也需要简洁、易用且信息清晰。
研究表明，临床决策支持系统在循证医学实践中具有许多优势。
首先，CDSS有助于减少医疗错误和提高患者安全性。
它可以提醒医生关于重要的临床决策，以减少潜在的疏忽和遗漏。
其次，CDSS可以帮助医生更好地理解和应用最新的临床指南和治疗方案。
循证医学实践的核心是将最新的研究证据应用于临床实践中，而CDSS可以帮助医生及时获取和应用这些证据。
此外，CDSS还可以提供个体化的治疗建议，以满足患者的多样化需求。
尽管临床决策支持系统在循证医学实践中具有许多优势，但其应用仍面临一些挑战。
首先，CDSS的设计和实施需要耗费大量的时间和金钱。
建立一个准确和可靠的知识库需要不断的更新和维护。
其次，CDSS的使用需要医生进行培训和学习，以了解系统的功能和操作。
临床决策支持系统研究与应用
临床决策支持系统研究与应用第一章：引言临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）旨在帮助医疗从业者做出准确、快速、可靠的临床决策并提高患者治疗效果。
临床决策支持系统所借助的技术工具，如数据挖掘、人工智能、机器学习等，使得医疗行业得以更好地发展。
第二章：临床决策支持系统的概念临床决策支持系统是一种计算机软件，能够根据医生所提供的患者数据，提供诊断和治疗建议。
CDSS的主要目的是支持医生在制定患者治疗计划时做出更准确的判断，同时减少因诊断或治疗错误而给患者带来的风险。
临床决策支持系统包含三种基本形式：基于知识（knowledge-based）、基于规则（rule-based）和基于机器学习（machine learning-based）。
基于知识的系统是指将专家知识转化为计算机程序，用于帮助医生制定最佳治疗方案，如国际上最广泛应用的CPOE系统（计算机医嘱录入系统），它能够预测不良反应和药物相互作用等。
而基于规则的系统是指使用预先定义的规则来为患者提供最佳的诊断和治疗建议，如纳入临床指南制定的规则。
基于机器学习的系统是指利用大量患者数据对计算机算法进行训练，以实现预测模型的构建和优化，如根据患者病例数据训练模型以帮助选用最佳治疗方案。
第三章：临床决策支持系统的优点临床决策支持系统提供了很多好处，其中最显著的是能使医生做出更准确、可靠的诊断和治疗方案。
这种支持系统的另一个优点是能够快速的提供准确的信息，帮助医师更好地了解患者的状态。
临床决策支持系统也能够提高医疗机构的效率，减少人工工作的难度。
CDSS有助于减轻医生的工作压力并避免患者负担过大的治疗费用。
同时，临床决策支持系统还可提高医生和护士的工作满意度，以及患者对医疗服务的满意度。
第四章：临床决策支持系统的应用临床决策支持系统在医疗领域的应用范围在不断扩大。
常见的系统包括电子病历、CPOE和移动医疗应用程序。
临床决策支持系统在医疗决策中的临床应用与研究
临床决策支持系统在医疗决策中的临床应用与研究研究目标：临床决策支持系统在医疗决策中的临床应用与研究研究方法：本文拟采用实证研究方法，结合定性和定量的研究手段，以探索性和验证性的方式进行研究。
实验设计：1. 参与医生的选取：从不同医院或诊所中随机选取一批医生作为研究对象。
确保研究对象具有一定的临床经验和专业知识。
2. 分组设置：将参与医生分为实验组和对照组。
实验组使用临床决策支持系统的系统进行决策支持，对照组则不使用该系统。
3. 实验环境：在实验过程中，为保证可靠的数据采集，实验组和对照组需在相同的真实医疗环境下进行操作。
数据采集：1. 量化数据采集：通过收集实验组和对照组的患者数据，包括病历记录、治疗方案和患者预后等信息，以量化的方式进行数据采集。
2. 定性数据采集：通过以参与医生为重点的访谈和问卷调查等方法，收集医生对临床决策支持系统的认知、使用体验和满意度等主观评价的定性数据。
数据分析：1. 量化数据分析：采用深度数据挖掘和统计分析方法，结合实验组和对照组的数据，比较两组之间差异的显著性，评估临床决策支持系统在医疗决策中的应用效果。
2. 定性数据分析：采用主题分析和内容分析等定性数据分析方法，整理并提取医生在访谈和问卷调查中提供的信息，抽象出主要观点和模式，进一步加深对临床决策支持系统的认识。
创新和发展：1. 在已有研究成果的基础上，通过对临床决策支持系统的使用情况和医生的满意度进行整合与分析，探索其对医疗决策准确性、效率和患者预后的影响。
2. 提出新的观点和方法，通过对临床决策支持系统在医疗决策中全过程的研究，包括决策前、决策中和决策后的各个环节，对决策过程进行优化和改进。
3. 以提供有价值的参考为目标，根据研究结果，针对临床决策支持系统的不足之处，提出具体的改进措施和应用建议，为实际问题的解决提供指导。
总结：本文采用实证研究方法，以探索性和验证性的方式，研究临床决策支持系统在医疗决策中的应用与研究。
临床决策支持系统在护理中的应用与效果
临床决策支持系统在护理中的应用与效果研究方案：临床决策支持系统在护理中的应用与效果一、引言临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）是一种由计算机技术支持的系统，旨在为医务人员在临床实践中提供决策支持与指导。
在护理领域，CDSS的应用有望提高护理质量、减少决策错误，但其具体应用效果尚待深入研究。
本研究旨在探讨CDSS在护理中的应用与效果，为提升护理质量和提供全面的护理服务提供有价值的参考。
二、研究目标本研究的主要目标是探究CDSS在护理领域中的应用与效果，并寻找创新的观点和方法，以解决实际问题。
具体研究目标包括：1. 分析CDSS在护理决策中的应用情况和效果。
2. 验证CDSS在护理中的有效性和可行性。
3. 探讨如何优化和改进CDSS，以提升护理质量和效率。
三、研究设计与方法1. 研究设计本研究采用定量和定性相结合的研究设计，包括问卷调查和实地观察。
2. 研究样本研究样本为医疗机构中的护士、医生和管理人员，采用分层抽样的方法，确保样本的代表性和可靠性。
3. 数据采集a) 问卷调查：设计涉及CDSS在护理决策中应用与效果的问卷，包括CDSS使用频率、满意度、对护理质量的影响等。
采用匿名方式发放问卷，通过统计分析得出结论。
b) 实地观察：选取几家医疗机构作为观察点，观察CDSS在实际护理工作中的应用情况和效果。
通过观察护理操作、记录护理决策过程等方式获取数据。
4. 数据分析a) 问卷调查数据：使用SPSS软件进行数据分析，应用描述性统计方法、相关性分析、回归分析等技术，以获取CDSS在护理中的应用情况和效果。
b) 实地观察数据：采用内容分析和主题编码法对观察数据进行整理和分析，总结CDSS应用的优点和问题，为进一步改进提供参考。
四、方案实施1. 前期准备a) 确定研究目标和研究设计。
b) 开发问卷和观察指标，并进行预测试和修订。
c) 申请研究伦理审批和取得研究对象的同意。
临床决策辅助系统CDSS调研报告
CDSS（Clinical Decision Support System），即临床决策支持系统，一般指凡能对临床决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率。“临床决策支持系统”的概念仍在不断更新，目前主流的工作定义是由健康证据中心的罗伯特·海沃德提出的：“将临床观察与医疗知识联系起来，从而影响医生的方案选择，提高医疗服务的质量和效果。”
国内行业现状
03
CDSS介绍
01
国外行业现状
02
企业案例
04
机遇与挑战
05
发展历史
1
概念介绍
2
逻辑架构
4
应用场景
6
产生背景
3
常见类型
5
一、CDSS介绍
2
20世纪70年代中期，世界上第一个CDSS(MYCIN)才由美国斯坦福大学研制诞生。那套系统可以根据输入的检验信息，自动识别51种病菌，正确使用23种抗菌素。可协助医生诊断及治疗细菌感染性疾病。
腾讯觅影
康夫子
奕诊智能
、国内CDSS主要企业及落地情况
国内（含国内代理的国外产品）研发CDSS产品的公司，共计24家（本次梳理的企业主要为全科类CDSS，不含医学影像类。数据来源：动脉网
三、国内独立存在CDSS业务的企业
上述企业具体信息商，结合国际权威知识库，利用AI，NLP等新兴技术为临床工作站提供决策辅助。将产品中智能辅助诊断、智能鉴别诊断、智能推荐治疗方案等功能点与临床工作站进行无缝连接。
四、企业案例--东软集团
First Databank作为第一家为医生实践中提高临床决策支持系统的提供商，First Databank通过现有应用程序中的警报，为医生提供了丰富的消息资源。First Databank如今被KLAS称为评级最高的药物数据库，目前全球数千个门诊部门正在使用First Databank的临床决策支持系统。
临床分析临床决策支持系统的开发与应用
临床分析临床决策支持系统的开发与应用近年来，随着医疗技术的快速发展与医疗数据的不断积累，临床决策支持系统作为一种智能化的辅助工具，逐渐成为临床实践中不可或缺的一部分。
本文将对临床分析临床决策支持系统的开发与应用进行详细探讨，并就其在未来发展中的潜力进行展望。
一、临床决策支持系统的定义与作用临床决策支持系统是基于临床路径、循证医学以及大数据等理论与技术基础上开发的一种信息技术系统。
其主要功能在于通过收集、整合和分析临床数据，为临床医生在医疗决策过程中提供准确、可靠的参考与建议。
临床决策支持系统利用人工智能算法和统计学方法，能够从海量的医疗数据中挖掘出有价值的信息，并辅助医生进行诊断、治疗和预后评估等工作，提高临床决策的准确性和效率。
二、临床决策支持系统的开发过程1. 数据采集与整合临床决策支持系统的开发首先需要收集相关的临床数据和医学文献，包括病历资料、实验室检查结果、医学影像等多种形式的数据。
然后，将这些数据进行整合存储，并进行标准化处理，以方便后续的数据分析与应用。
2. 数据挖掘与分析在数据采集和整合完成后，接下来需要利用数据挖掘和分析技术，对数据进行深入挖掘，发现其中的关联规律和潜在模式。
这需要运用机器学习、神经网络等算法，对数据进行训练和建模，以提取有用的特征和知识。
3. 系统设计与开发在数据分析的基础上，需要对临床决策支持系统进行系统设计与开发。
系统设计包括界面设计、功能模块设计、系统流程设计等，而系统开发则是根据设计方案进行具体编码实现。
在开发过程中，需确保系统的可靠性、稳定性和安全性。
4. 系统验证与评估开发完成后，需要对临床决策支持系统进行验证与评估。
验证主要通过与现有的临床实践进行对比，验证系统的准确性和可行性。
评估则是通过与医生的合作和反馈，对系统的用户友好性和实用性进行评价。
三、临床决策支持系统的应用场景1. 临床诊断与治疗临床决策支持系统在临床诊断与治疗中发挥着重要作用。
通过分析患者的临床数据，系统可以提供疾病的可能诊断和相应的治疗建议，帮助医生更准确地进行病情判断和治疗选择。
基于知识图谱的临床医疗决策支持系统研究
基于知识图谱的临床医疗决策支持系统研究1. 前言随着医疗信息化的快速发展，基于数据挖掘、人工智能等技术的临床决策支持系统越来越多地被应用于医疗领域。
其中，基于知识图谱的临床医疗决策支持系统呈现出强大的应用前景。
本文将对基于知识图谱的临床决策支持系统进行分析和探讨。
2. 知识图谱简介知识图谱是一种将知识以语义化的方式进行建模、整合和应用的技术。
知识图谱通过将不同领域的数据整合与链接，形成一个具有结构化、语义化的知识网络。
这个网络可以被用于推理、预测、检索、分析和应用知识。
3. 知识图谱在临床医疗中的应用基于知识图谱技术的临床决策支持系统，可以将不同领域的医疗数据进行统一的建模、整合和分析。
这种系统能够从临床实践经验和临床知识库中提取出高质量的医疗知识，并且能够将这些知识进行整合和应用。
这样一来，医疗工作者利用这类系统可以更加快速准确地做出临床诊断和治疗方案，降低患者用药不当、检查不全面等问题，提高临床医疗水平。
4. 基于知识图谱的临床决策支持系统的研究进展目前，基于知识图谱的临床决策支持系统在国内外均有不少研究。
这类系统通常包含三个主要的部分：知识图谱构建、知识提取和推理、知识应用。
在知识图谱构建方面，研究人员通常通过自然语言处理、实体识别与关系抽取、本体构建等技术将各种医疗数据转化为统一的知识图谱。
在知识提取和推理方面，研究人员则通常应用机器学习、自然语言处理等技术进行知识的提取和推理。
在知识应用方面，研究人员则通常通过web服务或者可视化界面的方式将知识图谱整合到临床工作中，帮助临床工作者做出准确的诊断和治疗。
5. 知识图谱在临床医疗中的应用场景基于知识图谱的临床医疗决策支持系统，可以应用于以下场景：5.1 知识发现知识发现是指该系统根据病历、影像检查和实验数据等多源数据全面计算加工，提炼出显著的临床特征，并进行结论的分析。
</strong>5.2 临床诊断根据患者的临床表现和研究工作组建立的知识图谱，系统中的策略“木偶”可以完成患者的诊断，达到辅助临床医生进行诊断和治疗。
基于医学信息学的临床决策支持系统设计与应用研究
随着医疗信息化的发展，医学信息学 在医疗领域的应用越来越广泛，对于 提高医疗决策的准确性、及时性和个 性化具有重要意义。
医学信息学在临床决策中的应用
01
临床决策支持系统的概念
临床决策支持系统是一种基于计算机技术的辅助工具，通过收集、整理
和分析医学数据和信息，为医生提供个性化的诊断和治疗建议。
临床决策支持系统的研究涉 及医学、信息学、统计学等 多个学科领域。未来需要推 动跨学科的合作与交流，促 进相关技术的融合与创新， 为临床决策支持系统的进一 步发展提供有力支持。
关注人工智能等 新技术的发展
随着人工智能、机器学习等 新技术的不断发展，未来可 以进一步探索这些技术在临 床决策支持系统中的应用潜 力，提高系统的智能化水平 和决策准确性。
决策支持算法
研发基于医学知识库和患者数据 的决策支持算法，为医生提供个 性化的诊疗建议。
系统架构设计
分层架构设计
采用分层架构，将系统划分为数据层、服务层和应用层，实现各 层次之间的解耦和高内聚。
模块化设计
将系统划分为多个功能模块，每个模块负责特定的业务功能，便于 系统的开发和维护。
标准化接口
制定统一的接口标准，实现各模块之间的数据交互和功能调用，提 高系统的可扩展性和可维护性。
拓展应用领域
未来可以进一步拓展临床决 策支持系统的应用领域，如 慢性病管理、康复治疗等， 为患者提供更为全面的医疗 服务。
强化数据安全与 隐私保护
随着医疗数据的不断增长和 应用范围的扩大，数据安全 和隐私保护问题日益突出。 未来需要加强相关技术和政 策的研究，确保医疗数据的 安全性和隐私性。
推动跨学科合作
机器学习技术
机器学习是一种通过训练数据自动学习模型并进行预测的方法，包括 监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
医疗健康大数据分析与临床决策支持系统研究
医疗健康大数据分析与临床决策支持系统研究一、引言近年来，随着医疗技术的不断进步和医疗数据的快速积累，医疗健康大数据分析在临床决策中的重要性越来越凸显。
通过对大规模医疗数据的采集、整合、分析，可以为医生提供全面、准确的患者信息，为临床决策提供科学依据，提高医疗效果和患者满意度。
本文将深入探讨医疗健康大数据分析与临床决策支持系统的研究。
二、医疗健康大数据的采集与整合医疗健康大数据的采集是支撑大数据分析的基础。
随着互联网技术的发展，移动医疗、电子病历等信息技术手段被广泛运用于医疗领域，这为大规模医疗数据的采集提供了便利条件。
临床数据、生命体征数据、医学影像数据等不同类型的数据通过电子化记录的方式进行采集。
此外，还可以通过互联网、社交媒体等渠道获取患者的健康行为数据、生活习惯数据等非结构化数据。
采集到的不同类型的数据需要进行整合，形成多源异构的医疗健康大数据集。
三、医疗健康大数据分析方法医疗健康大数据的分析方法有多种，包括统计学方法、机器学习方法、数据挖掘方法等。
统计学方法可用于对大规模医疗数据的描述和总结，包括均值、方差、相关系数等指标的计算。
机器学习方法可以通过训练算法自主学习模式，识别和预测患者的疾病风险、治疗效果等。
数据挖掘方法可以从大数据中发现潜在的模式和规律，提取有价值的知识。
此外，还可以运用网络分析方法、文本挖掘方法等进行医疗健康大数据的深度挖掘。
四、医疗健康大数据分析在临床决策中的应用医疗健康大数据分析可以为临床决策提供科学依据和辅助决策。
一方面，通过对患者的临床数据进行分析，可以实现早期风险评估、创伤风险评估、疾病预测等功能。
另一方面，通过对大规模病例数据进行比较分析，可以评估不同治疗方案的效果，为医生提供治疗建议。
此外，医疗健康大数据分析还可以帮助医生进行疾病分型、病因分析等工作，提高诊断水平和治疗效果。
五、临床决策支持系统的研究与应用临床决策支持系统是基于医疗健康大数据分析的应用系统，旨在提供全面、准确的临床信息，辅助医生进行决策。
医疗大数据分析与临床决策支持系统研究
医疗大数据分析与临床决策支持系统研究1. 引言医疗大数据分析和临床决策支持系统在现代医疗领域中扮演着越来越重要的角色。
医疗大数据的快速增长和技术的不断发展，为医生和研究人员提供了更多的信息和工具来辅助临床决策。
本文将探讨医疗大数据分析的重要性以及临床决策支持系统的研究和应用。
2. 医疗大数据分析的重要性随着医疗信息系统的广泛应用，医疗大数据量迅速增长。
这些数据包括临床数据、医药数据、生物信息数据等，涉及到患者的个人信息、就诊记录、疾病诊断等多个维度的数据。
通过对这些数据进行深度分析，可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病机制、预测疾病风险、优化诊疗方案，并为临床决策提供科学依据。
3. 医疗大数据分析的方法医疗大数据分析的方法包括数据清洗、特征提取、模型建立等步骤。
首先，对原始数据进行清洗和预处理，去除不完整或错误的数据。
然后，通过特定的统计方法和机器学习算法，从大数据中提取有效的特征信息。
最后，构建预测模型或分类模型，对医疗数据进行分析和预测。
4. 临床决策支持系统的研究和应用临床决策支持系统是一种利用医疗大数据分析结果提供决策建议或决策辅助的工具。
通过综合考虑患者的临床特征、历史病例、医学知识等多个因素，临床决策支持系统可以帮助医生提供个性化的诊疗方案，提高临床决策的准确性和及时性。
临床决策支持系统还可以辅助医生进行疾病预测和风险评估，提供早期干预的建议。
5. 医疗大数据分析与临床决策的案例研究许多研究机构和医疗机构已经开始利用医疗大数据分析和临床决策支持系统来解决实际问题。
例如，在癌症治疗中，通过整合多个癌症患者的基因组数据和医学图像数据，研究人员可以预测患者的治疗反应和生存率，从而为医生提供针对个体化治疗方案的建议。
在疾病预防和控制领域，医疗大数据分析可以帮助监测疫情的传播趋势，并提供疫苗接种和卫生宣传的建议。
6. 医疗大数据分析的挑战与未来发展尽管医疗大数据分析和临床决策支持系统在医疗领域中具有巨大潜力，但也面临一些挑战。
医院信息管理与临床决策支持系统研究
医院信息管理与临床决策支持系统研究随着信息技术的快速发展和医疗保健行业的改革，医院信息管理与临床决策支持系统成为了医疗机构提高运营效率、提供高质量医疗服务的关键因素之一。
本文将探讨医院信息管理与临床决策支持系统的意义、功能和研究进展。
1. 意义医院信息管理与临床决策支持系统对于现代医院管理和医疗质量的提升具有重要意义。
它能够帮助医院完成信息化建设，提高医疗机构的管理水平和效率，实现优质、安全和高效的医疗服务。
通过信息管理系统，医院能够更好地记录、存储和管理患者的电子病历、影像资料和实验室数据等医疗信息，提供全面的临床信息支持。
而临床决策支持系统则通过分析这些信息，提供医生、护士和其他医护人员在临床决策过程中的建议和指导，帮助他们进行疾病诊断和治疗方案选择，提高医疗质量和安全性。
2. 功能医院信息管理与临床决策支持系统具有多种功能，能够满足不同层次和需求的医疗机构。
其中包括：2.1 电子病历管理：通过电子化的方式记录、存储、检索和共享患者的病历信息，提供医生和其他医护人员全面和准确的患者病情了解。
2.2 影像资料管理：将患者的影像资料（如X光片、CT扫描等）数字化，并通过系统进行存储、检索和共享，方便医生进行影像学诊断。
2.3 实验室数据管理：将患者的实验室检验数据数字化，并通过系统进行存储、检索和共享，提供医生全面的实验室检查结果。
2.4 医嘱管理：帮助医生进行医嘱的制定、执行和监控，并提供医嘱执行的反馈和提醒。
2.5 药物管理：通过系统管理药品的采购、配送、库存和使用，确保药品的安全和有效使用。
2.6 临床决策支持：通过分析患者的病历、影像资料、实验室数据等信息，提供医生在临床决策中的建议和指导。
3. 研究进展近年来，医院信息管理与临床决策支持系统的研究取得了一定的进展。
以下是几个热点领域的研究成果：3.1 人工智能在临床决策支持中的应用：人工智能技术，如机器学习和深度学习，被应用于临床决策支持系统中。
医学大数据分析与临床决策支持系统研究
医学大数据分析与临床决策支持系统研究一、引言现代医学不仅仅关注医生的经验和技术，医学决策所需的大量数据也是至关重要的。
医学大数据分析与临床决策支持系统的研究，旨在通过分析大量的医疗数据，提供科学准确的临床决策支持，从而提高医疗质量和效率。
本文将对医学大数据分析与临床决策支持系统的研究进行探讨。
二、医学大数据分析的方法1. 数据收集医学大数据分析的第一步是数据的收集。
医疗领域涉及众多数据源，包括患者的临床记录、医学影像、实验室检验结果等。
这些数据要经过整理和标准化，以便进行后续的分析。
2. 数据存储与管理医学大数据需要进行存储和管理，以确保数据的安全性和完整性。
传统的数据库方式已经无法满足医学大数据的存储和管理需求，所以需要采用先进的数据存储和管理技术，如云计算和分布式数据库等。
3. 数据清洗与预处理医学数据通常存在着噪声和缺失值等问题，因此需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去除异常值和噪声，而数据预处理则包括数据的缺失值填充和特征选择等。
4. 数据分析方法医学大数据的分析方法包括统计学方法和机器学习方法等。
统计学方法主要用于描述和推断数据的特征和分布，而机器学习方法则可以应用于医学数据的分类、聚类和预测等问题。
5. 数据可视化与解释医学大数据的结果通常需要通过可视化的方式展示，以便医生和患者能够更好地理解和解释数据。
数据可视化可以采用图表、热力图和散点图等方式，使医学数据更直观、易懂。
三、临床决策支持系统的建立1. 基于规则的决策支持系统基于规则的决策支持系统是根据临床实践和指南制定的一系列规则，通过分析患者的数据来帮助医生做出决策。
医生可以根据系统提供的规则和建议，结合自己的临床经验来进行临床决策。
2. 基于机器学习的决策支持系统基于机器学习的决策支持系统是利用机器学习算法对医学数据进行分析和处理，从而提供个性化的临床决策支持。
这种系统可以根据患者的具体情况，给出更准确的诊断和治疗建议。
3. 临床路径管理系统临床路径管理系统是一种以疾病为中心的整合型医疗管理系统，通过对不同阶段的疾病治疗过程进行规划和管理，帮助医生和患者做出更好的决策。
医疗大数据分析与临床决策支持系统研究
医疗大数据分析与临床决策支持系统研究第一章：引言医疗大数据的出现使得医疗领域得以迈向智能化和精准化发展的新时代。
医疗大数据分析能够挖掘医疗数据中蕴含的潜在信息，为医生和决策者提供准确、全面的辅助决策依据，提高医疗质量和效率。
临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS）作为医疗大数据分析的一种应用，通过整合和利用医疗数据，以及借助人工智能技术等手段，为医生提供个性化的诊疗方案和决策建议，有助于提高医疗决策的科学性和精确性。
本文将围绕医疗大数据分析与临床决策支持系统展开研究。
第二章：医疗大数据分析2.1 医疗大数据的来源和特点医疗大数据的来源包括医疗机构的电子病历、医学影像资料、药物处方数据、医保数据等，特点包括数据量大、维度多、复杂性高和价值密度低等。
2.2 医疗大数据分析的目标和方法医疗大数据分析的目标是挖掘和分析医疗数据中存在的模式、关联和规律，为临床决策提供科学依据。
医疗大数据分析方法包括统计学方法、数据挖掘方法、机器学习方法等。
第三章：临床决策支持系统3.1 临床决策支持系统的定义和分类临床决策支持系统是一种能够为医生提供个性化诊疗方案和决策建议的系统。
根据应用领域和功能特点的不同，临床决策支持系统可以分为专科决策支持系统、全科决策支持系统和综合决策支持系统等。
3.2 临床决策支持系统的组成和工作原理临床决策支持系统通常由数据采集模块、数据预处理模块、模型训练和测试模块、决策推理模块和决策展示模块等组成。
其工作原理是通过对医疗大数据的分析和挖掘，结合规则引擎和知识库，为医生提供个性化的诊疗建议和决策支持。
3.3 临床决策支持系统在临床应用中的优势和挑战临床决策支持系统可以帮助医生减少决策错误和漏诊、错诊的发生，提高病人的治疗效果和满意度。
然而，临床决策支持系统的开发和应用面临着数据质量、隐私保护和合规性等挑战。
第四章：医疗大数据分析与临床决策支持系统的应用案例本章将介绍医疗大数据分析与临床决策支持系统在多个临床领域的应用案例，包括癌症诊断、糖尿病管理、药物副作用监测等。
基于大数据的临床决策支持系统初探
基于大数据的临床决策支持系统初探基于大数据的临床决策支持系统总体架构分为支撑层、大数据分析层、应用层。
支撑层由临床数据中心和临床知识库构成，应用层包括重复检验检查提示、治疗安全警示、药物过敏警示、疗效评估、智能分析诊疗方案、预测病情进展等一系列智能的人机互动的应用。
该系统的建立有利于为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，提高医疗卫生质量和效率。
随着物联网和移动互联网在医疗卫生领域的广泛应用，医疗卫生信息的数字化程度大幅度提高；同时，电子病历的大量应用，以及医疗设备和仪器的数字化，使得医疗数据库的信息容量不断地膨胀。
这些宝贵的医疗信息资源对于疾病的诊断、治疗和医疗研究具有巨大价值。
如何利用这些海量的信息资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，总结各种医疗方案疗效，更好地服务于临床医疗的决策，已经成为医疗卫生领域的关注热点。
医疗大数据是指以创新方式（技术、工程和科学）对人类医疗和健康相关数据进行获取、存储、搜索、共享、分析和呈现后的信息资产。
其目的是对数据进行拓展、整合和优化，对数据的行为进行可控化、规则化和智能化，从而获得更强的决策力和洞察力，服务于医疗与健康产业。
按照美国医学信息学会AMIA的界定，临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）为医务工作者、患者或任何个人提供知识、特定个体或人群信息，在恰当的时间，智能化的过滤和表达信息，为的是提供更好的健康、诊疗和公共卫生服务。
基于大数据的临床决策支持系统的设计思路遵循“在正确的时间、对于正确的人、提供正确的信息”的设计理念，利用大数据技术对积累的海量医疗数据进行挖掘分析的基础上，提供重复检验检查提示、治疗安全警示、药物过敏警示、疗效评估、智能分析诊疗方案、预测病情进展等一系列智能的人机互动应用，为临床医师提供科学决策参考，提高临床诊疗水平、形成“源于临床、回归临床”的临床决策支持系统。
基于大数据的临床决策支持系统的总体架构如图1所示，系统分为支撑层、大数据分析层、应用层。
【医疗信息化】基于大数据的临床决策支持系统研究
基于大数据的临床决策支持系统研究王胜先①①北京清华长庚医院信息管理处工程师，102218，北京市昌平区立汤路168号摘要在医疗大数据蓬勃发展的大背景下，研究了临床医学发展趋势，提出了以循证医学为理论基础的临床决策支持系统结构。
结合临床知识库和非结构化的数据，利用大数据挖掘分析技术，可以提供一系列智能的决策应用，为实现“智能诊断”和“个性化医疗”提供了解决方案。
这必将显著提高医疗服务的针对性，降低医疗服务成本。
同时研究了临床决策支持系统需要遵循的“5个R ights”原则和如何提升数据质量、分析能力及如何应用于实践等问题。
关键词大数据临床决策支持系统循证医学智能诊断精准医疗个性化医疗1医疗“大数据”的发展趋势87届奥斯卡最佳动画长片《超能陆战队》的热映，让影片中大白的角色获得了众多观众的追捧。
作为私人健康助手，这个治愈系温暖型的智能医疗机器人代表着医疗行业的发展方向。
全国政协委员、百度公司CEO李彦宏2015年两会的提案也建议设立“中国大脑”计划，推动智能诊断等发展。
同时，美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中宣布了精准医疗计划(Precision Medicine Initiative)。
智能化诊断和精准治疗水平的提高是建立在积累大量医疗数据和能够进行快速有效分析和处理的基础之上，这和大数据的概念完全吻合。
传统的数据采集和处理的成本都非常昂贵，这使得人类探索世界的方式多是在经验的基础上提出假设，再给予数据论证。
而快速发展的互联网、物联网为大数据提供了“素材”，云计算的分布式存储和计算能力保障了大数据技术方面的可行性，由此我们可以客观的分析认识世界，从“因果关系”走向了“相关关系”[1]。
医疗行业正在面临海量数据和非结构化数据的挑战：（1）数字化设备的应用：PACS影像、B超、病理分析等业务产生了大量的非结构化数据；（2）移动医疗使健康管理更专业：大量成熟完备的可穿戴设备、植入式设备、特定人群的健康管理APP等，记录了使用者任意时刻的血压、脉搏、脑电波、心情等信息；（3）医疗服务的变革：询诊门户、导诊软件、用药软件、病人社区等，大大方便了患者获取医生信息，探讨治疗方式，快速支付，接受回访等；（4）基因技术的发展：新的遗传检测技术，可以准确找出导致疾病的基因缺陷，借助大数据和云计算，“个性化医疗”可让医生进行不同患者的用药评估，以做出更好的临床决策。
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临床决策支持系统研究初探
胡安邦① 廖邦富①
①成都成电医星数字健康软件有限公司，610047，成都市武侯区武科东四路11号慧谷5栋4号
摘 要 临床决策支持系统是电子病历最高层次的应用之一。
本文介绍运用循证医学和语素级临床汉语言解析引擎进行临床决策支持系统的研究，特别是对临床诊断决策支持的研究。
关键词 临床决策支持 电子病历 CDSS 语素解析
1 概述
目前国内电子病历系统已经得到广泛的认同和应用。
虽然大部分电子病历的应用还停留在如何记录和保存电子病历上。
但是业界比较领先的电子病历公司，已经在研究电子病历质量控制、语素或语义解析、临床决策支持（Clinicl Decision Suport System简称CDSS）等涉及到电子病历核心技术方面的内容。
电子病历系统除了应采集到全面、精细、结构化的电子病历数据外，必须辅助医护人员进行临床决策，才是电子病历应用的核心和最终目标。
理想状况下，临床上任何医疗活动应该有CDSS支持，所有的医疗决策和操作，都是通过电子病历系统对病人信息进行了充分的智能化分析，遵循最优路径的方式来进行。
达到智能化或智慧型的电子病历。
智慧型的电子病历最重要的特征就是有完备CDSS支撑。
国际上先进国家已经有许多著名CDSS，如：Archimedes Model,Autonomy,DiagnosisOne,Dxplain等，已经广泛应用于临床。
而我国目前该领域在临床应用中也有一些小规模的片段性的应用，但还没有真正起步。
国外的CDSS要完全引入我国，由于医疗过程和语言的不同，远远不是翻译就能够解决的问题。
CDSS 知识库的移植也是一个浩瀚的工程。
国内电子病历的CDSS还远没有成形，要达到智慧型电子病历还任重道远。
CDSS是涉及医学各方面的智能化体系，包括疾病诊断、治疗、护理、手术、用药等方面的决策支持，循证决策的支持，鉴别诊断的支持，预防误诊误治的支持，预后康复方面的支持，为医务人员提供诊断治疗工具和资料等。
在CDSS的功能方面，必须具有对临床医疗的建议、提醒、报警、计算、预测等。
其重点在诊断，治疗的决策。
对于CDSS的研究，其知识库来源、决策方法和电子病历的结构化解析是必须的基础研究工作。
我们把循证医学作为构建CDSS知识库和决策方法的基础。
对于电子病历的结构化解析，我们首先研发的临床语言解析引擎[2]，已经获得国家方面专利,使整个研究有了较好的基础。
2 CDSS与循证医学结合的研究
2.1 把循证医学的临床证据作为建立CDSS知识库的基础 智慧型电子病历是我们对电子病历系统研究的重点。
对于智慧型电子病历中CDSSD 研究，知识库的正确性对于CDSS至关重要。
我们把循证医学中高级的证据作为CDSS知识库的信息来源基础。
循证医学的核心思想，就是在医疗决策中，将临床证据、个人经验、患者的实际状况三者结合起来，进行疾病的诊断和治疗。
其中，临床证据主要来自大样本的随机对照临床试验(randomized controlled trial，RCT)，经过系统性评价(systematic review)或荟萃分析(meta-analysis)，对大量临床证据的总结、分析、评价，形成的各种证据（甚至金标准），可以作为构建CDSS知识库的可靠、正确的基础。
2.2 以循证医学的理论指导诊断治疗决策研究 对于CDSS的研究，还在循证医学理论指导下，作为研究CDSS诊断决策，治疗决策，预后决策的基础方法。
对这几个方面研究的功能和解决方案描述如下：
诊断决策：将循证医学中的各种诊断和治疗证据，用元素和语素形式进行整理，构建
CDSS知识库。
对电子病历信息，通我公司的语素级临床汉语言解析引擎专利技术进行语素和元素解析。
把从电子的病历中解析的关键信息与构建的CDSS知识库预先定义好的诊断标准进行匹配、比较、运算，得到最匹配的诊断，计算出诊断的匹配度，提出确诊该诊断还缺乏的证据。
辅助临床医师做出正确的诊断。
治疗决策：在对病人疾病做出了正确诊断的情况下，根据病人疾病信息、病理生理指标的解析，与构建的CDSS知识库预先定义好的治疗信息范围进行匹配、比较、运算，得到最优的治疗医嘱方案，提出治疗和用药，药品用量，用法，用次等方面的建议，供医生和患者协调选择。
对超过范围的医疗指标进行报警，提出不合理的医嘱等意见。
还可以允许医生根据病人对医疗费用等方面的个人意愿，系统提出最优治疗方案的意见。
预后决策：病人在医院治疗过程中，根据病人在院的疾病和实际治疗信息，与构建的CDSS知识库预先定义好的疾病预后决策方案范围进行匹配、评估，得到最优的病人预后估计方案，对继续治疗采用的方案进行修订。
形成对病人预后情况不断反馈和治疗方案的不断修正，使医生的治疗决策达到最好的效果。
3 应用语素级临床汉语言解析引擎进行诊断决策研究
3.1诊断决策的关键技术 诊断决策是我们目前阶段研究的重点。
在我们研究的CDSS知识库中，循证医学的证据和临床病例都是用临床语言描述的，是可以结构化的。
具备匹配、比较、运算的基础。
病人电子病历的元素和语素的后台智能化解析，是实现诊断决策中，把从电子的病历中解析的关键信息与CDSS知识库进行匹配、比较、运算的关键和核心技术。
3.2电子病历的元素和语素的后台智能化解析的设计要点 首先进行语素级的XML结构化，然后标注关键节点的匹配权，缺乏权，各节点间的逻辑关系，多节点匹配补偿因子等等；优先考虑常见疾病证据的匹配；分语言段匹配疾病证据；计算出各证据节点匹配度；提取前N 位证据；为医务人员展现前N位的诊断，提出这些诊断的证据的符合情况和不符合的情况和缺乏的证据。
4 应用语素级临床汉语言解析引擎进行诊断决策研究的实例
4.1病人的现病史病历 “入院前2小时于晨起穿衣时突然出现左侧肢体活动不能，无法自行穿衣，言语欠清晰，无头昏、头痛，无恶心、呕吐，无抽搐及意识障碍，无大小便失禁，家人发现后即送我院急诊科，经头颅CT:颅内未见明显异常。
”
4.2经过临床汉语言解析引擎解析后，结果摘要如下：
•<C1>
•<ZZ>
•<ZZ.1>活动不能</ZZ.1>
• ……
•</ZZ>
•<ZZ>
•<ZZ.1>语言不清</ZZ.1>
•</ZZ>
• ……
•</C1>
4.3 在我们的CDSS知识库中,脑梗(塞)死的诊断有一系列诊断证据，其中一个是“有以下１个以上症状持续24小时:1.意识障碍；2.视力极视野损害；3.不完全或完全性偏瘫，或双侧瘫（尤其是脑干损伤时）；4.半身感觉障碍；
5.语言障碍；
6.吞咽障碍；
7.共济失调”。
在知识库中表示为：
<Gist>
……
<ZZ OriText="半身感觉障碍">
<ZZ.1>活动不能</ZZ.1>
<ZZ.1>感觉障碍</ZZ.1>
<SJ>
<SJ.5>时间定义</SJ.5>
</SJ>
</ZZ>
<ZZ OriText="语言障碍">
<ZZ.1>语言不清</ZZ.1>
<ZZ.1>语言不能</ZZ.1>
<ZZ.1>语言障碍</ZZ.1>
<SJ>
<SJ.5>时间定义</SJ.5>
</SJ>
</ZZ>
……
</Gist>
4.4通过匹配算法，匹配上2条证据，则支持该诊断的决策。
并且计算出该范例脑梗(塞)死的诊断匹配度达到70%。
5 结语
通过以上研究，我们已经打下诊断决策支持的基础。
准备嵌入我公司电子病历系统，建立某专科的常见疾病电子病历的CDSS，进行更深入的研究。
但是CDSS是一个庞大的、涉及医疗业务和信息的智能化系统，需要更多的同道进行研究和开发。
我们希望以上引玉之砖，能脾益于CDSS的研究。
我们也希望能与同道和医院，进行合作，加快中国的CDSS研究。
造福人民健康。
参考资料
[1] 中国数字医疗网，Neil Versel，《十大新型临床决策支持系统》,2012；
[2] 中华医院网络大会论文汇编，胡安邦 廖邦富《语素级临床汉语言解析引擎及在电子病历中的应用》，2011。