临床决策支持系统-ppt课件(1)
临床决策支持系统
案例一：糖尿病管理
总结词
通过实时监测和数据分析，有效控制患者血糖水平，提高治疗效果。
详细描述
临床决策支持系统在糖尿病管理中发挥了重要作用。通过实时监测患者的血糖水 平和其他生理指标，系统能够及时分析数据并提供个性化的治疗建议。这有助于 患者更好地控制病情，减少并发症的发生，提高治疗效果和生活质量。
药物管理
检测药物之间的相互作 用，提供用药建议和提
醒。
临床决策支持系统的优势与挑战
优势
提高诊断和治疗水平、减少医疗差错、提高医疗效率、促进跨学科合作。
挑战
数据质量和标准化问题、系统集成难度、医生对系统的信任度、隐私保护问题 。
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临床决策支持系统的技术实现
数据采集与处理
数据采集
通过医疗设备、电子病历系统等途径 获取临床数据，包括患者基本信息、 病史、检验检查结果等。
知识更新
根据医学进展和临床实践 经验，定期更新和优化知 识库，保持其时效性和准 确性。
推理引擎设计与优化
推理引擎选择
选择适合临床决策支持的 推理引擎，如基于规则的 推理、基于模型的推理等 。
推理逻辑设计
根据临床决策需求，设计 相应的推理逻辑，实现从 数据到知识的转化。
推理性能优化
通过算法改进、并行计算 等技术手段，提高推理引 擎的性能和效率，确保实 时性和准确性。
分析存在的问题与挑战
临床决策支持系统的应用仍面临一些 问题与挑战，如数据质量、系统集成 、用户接受度等。
系统集成问题涉及到不同系统之间的 互操作性和数据交换标准，需要建立 统一的规范和标准。
数据质量问题包括数据不完整、不准 确、不一致等，影响临床决策支持系 统的准确性和可靠性。
第八章 决策支持系统 (《决策理论与方法》PPT课件)
决策者用来进行决策的规则、模型和数据是要存储的，所以DSS必须提供快速而使用方便的存储手段， 以支持描述和操作的实现。
（四）控制机构
控制机构是为了帮助决策者使用表述、操作及存储功能，根据自己的技术、经验、知识及风格来实 现决策，所以控制机构的作用在于指导决策者使用DSS。
第三节 决策支持系统的设计
第二节 决策支持系统的基本框架结构
一、决策支持系统的基本框架结构
（一）DSS的二库框架结构
这种框架是施普拉葛（Sprague）1980 年提出的。它包含人机界面、数据库子系统和模型库子系统 三个部分，如图8-1所示。
数据库子系统一般包含数据库和数据库管理系统。模型库子系统一般包含模型库和模型库管理系统。 而人机界面子系统是由对话生成和管理软件所组成，因此图8-1可以细分为图8-2所示的“两库一体化” 框架结构。
三、决策支持系统的发展
自计算机诞生之日起，计算机在经济管理领域中的应用经历了三个阶段： （一）电子数据处理阶段； （二）管理信息系统阶段； （三） 决策支持系统阶段。
第一节 决策支持系统概述
四、决策支持系统的特点
决策支持系统具有如下特点： （1）帮助管理者解决半结构化和非结构化的决策问题； （2）主要用于辅助和支持管理者进行决策，而不是代替管理者进行判断； （3）它是一个人机交互式系统，它通过人机交互接口为决策者提供辅助功能； （4）目标是辅助管理者的决策过程，以改进组织决策制定的效能； （5）决策支持系统能够把模型或分析技术的利用与传统的数据存取和检索功能结合起来，提供较大 的灵活性和适应性，从而使DSS满足不同的问题和技术要求； （6）支持所有管理层次的决策，并能进行不同层次间的通信和协调。
人—机会话管理系统
决策支持系统第一章(1)
前言:决策支持的发展过程(2) 综合决策支持系统
数据仓库（ 数据仓库（DW） ） 联机分析处理（ 联机分析处理（OLAP） ） 数据挖掘（DM） 数据挖掘（ ） 新决策支持系统 （NDSS） ）
综合决策支 持系统 （SDSS） ） 网络环境下的综 合决策支持系统 （） ） Internet
系统运行控制
各层控制
文件控制
系统控制
文件维护
··· ···
文件检索 文件修改 文件统计
文件建立 文件修改 文件恢复 增加 删除 更新
各层次控制
工作记录
子模块选择
安全措施
检查错误
功能选择
··· ···
功能选择
文 件 维 护
文件建立
文件处理
文件恢复 一致性 从前往 从后往 处理 后恢复 前恢复
键盘
第1章 章
决策支持系统概述 (1)
1
第一章: 第一章:决策支持系统概述
1.1 决策支持系统的形成和发展 1.2 决策支持系统概念 新决策支持系统和综合决策支持系统 1.3 新决策支持系统和综合决策支持系统
(1) 部分内容
1.1 决策支持系统的形成和发展 1.1.1 管理信息系统 1.1.2 管理科学与运筹学
管理科学(Management Science, MS)的传统名字叫 运筹学(Operations Research,OR) 。 管理科学是对管理问题用定量分析方法，建立数学 模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学科。 管理科学是用数学模型方法研究经济、国防等部门 在环境的约束条件下，合理调配人力、物力、财力等 资源，通过模型的有效运行，来预测发展趋势，制定 行动规划或优选可行方案。
管理信息系统开发 经过4个阶段： •系统分析 •系统设计 •系统实施 •系统运行和维护 它们组成一个生命周期 系统分析 系统运行 系统设计 系统实施
管理信息系统课件——第十一章决策支持系统
决策支持系统（DSS）是帮助管理者进行决策的信息系统。它具有定义明确、 特点鲜明的功能，通过有效地使用数据和模型，支持管理者制定决策。
什么是决策支持系统？
决策支持系统是帮助管理者进行决策的信息系统。它通过收集、整理和分析 数据并运用决策模型，为管理者提供决策过程中的信息和帮助。
决策支持系统的未来发展
决策支持系统的未来发展趋势包括人工智能技术的应用、实时数据分析和可 视化呈现等方面。展望未来，决策支持系统将更好地满足管理者对信息和决 策支持的需求，并为组织的发展提供有力支持。
决策支持系统的应用
决策支持系统在各个领域都有广泛的应用。举例来说，可以利用决策支持系统来分析市场趋势、优化生产流程、 制定销售计划等。通过分析决策支持系统的应用案例，可以更好地理解其价值和作用。
决策支持系统的优缺点
决策支持系统的优点包括提高决策效率、减少决策风险和提供决策依据。然 而，它也存在一些缺点，如系统复杂性、数据不准确性和可能产生错误决策 的风险。了解这些优缺点有助于更好地应用决策支持系统。
决策支持ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ统的模型
决策支持系统的模型是用于模拟和分析决策问题的工具。模型可以是数学模型、仿真模型或优化模型等。根据 模型的类型和用途，可以将其分类为风险分析模型、预测模型、多属性决策模型等。
决策支持系统的开发与实现
决策支持系统的开发过程包括需求分析、系统设计和系统测试等环节。实现 过程涉及数据库设计、模型构建和用户界面开发等方面。开发和实现过程需 要密切合作，使决策支持系统能够满足管理者的需求。
决策支持系统的分类
决策支持系统按功能、应用领域和决策类型进行分类。根据功能划分，可以 分为模型驱动型、数据驱动型和知识驱动型。按应用领域划分，可以包括市 场营销、财务管理等。按决策类型划分，可以分为战略决策、战术决策和操 作决策。
《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统
20世纪80年代初：DSS增加了方法库和知识库,构成了三库系统或四库系统
20世纪80年代后期：人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支 持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力
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可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等
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第十一章 决策支持系统
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2.3 数据库子系统
数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模 块等部件组成。
数据库 数据析取
• 包括内部数据、外部数据和个人数据 • 提取更多的能用于决策支持的开源数据，是分析、选择、浓缩与转换数据的过程
识 答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。
库 2．知识库。知识库是知识库子系统的核心，知识库 中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方
子 法描述的专家知识和经验。
系 3．推理机。推理是指从已知事实推出新事实（结论） 的过程，推理机是一组程序，它针对用户问题去处
统 理知识库（规则和事实）。
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数据字典
• 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系
数据库管理系统 • 自动将新概念添加到知识库的概念层中
数据查询
• 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求
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第十一章 决策支持系统
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模型库子系统
模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现 的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对 决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。
医学信息技术课件-MITCHAP3
人工智能和专家系统
专家系统是指运用一个或多个专家提供的特殊领 域知识进行推理和判断, 以求解那些需要专家才能解 决的复杂问题的一种智能计算机程序。
➢ 以专业知识来解决困难问题的计算机程序； ➢ 以逻辑演绎或专家的经验法则来模拟人类的推理； ➢ 其过程是透过对问题特征的了解，进而向系统中的专
家知识库咨询，并藉由经验法则的应用，产生所需的 答案
医学决策
医学决策就是做出与治疗方案、医学处置和公共卫 生政策等有关的一些重要决定。
医学决策的对象是人，所以有显著的不确定性，即 决策往往要在不确定的情况下做出，这种不确定性 表现在许多方面。
医学决策尤其是临床医学决策的另一特点是需要进 行风险值判断。根据治疗的可能结果来判断和权衡 各种风险值贯穿整个医学决策分析过程。
➢ 医院信息系统中应用数据仓库，克服了直接从操作数据库抽 取数据的种种问题，提高了医院信息系统的效率。
在线分析处理（OLAP）
在线分析处理(on-line analytical processing， OLAP)是根据决策者的需要将数据进行分类与运算 ，并根据决策分析者最能接受的视觉方式来操作与 取得信息。
在线分析处理系统按照其存储器的数据存储格式可 以分为：
➢ 关系联机在线分析处理(relational OLAP，ROLAP) ➢ 多维联机在线分析处理(multidimensional OLAP，
MOLAP)
➢ 混合型联机在线分析处理(hybrid OLAP，HOLAP)
system, CDSS) ：
➢ 是临床信息系统中专门辅助医疗工作的系统，它由 收集的病人信息做出整合性诊断，为临床医生提供 医学支持，帮助临床医生做出最合理的诊断、选择 最佳的治疗措施。
《决策支持系统导论》PPT课件
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（1）系统分析者与决策者（特别是高层次决策者） 之间缺乏必要的沟通； （2）传统的系统分析对于系统中人的因素和作用 考虑不够，或缺乏有效的手段去考虑； （3）MIS没有达到预期的社会经济效果。这是由于： MIS在技术和方法论上存在缺陷，特别是结构化的 系统分析方法、及信息导向的开发模式使传统的 MIS难于适应多变的外部及管理环境。
经过反思，产生了一个共同的认识：MIS和系 统分析者都不要企图取代决策者做出决策，决策 支持才是它们的正确地位。于是，人们自然期望 研制开发一种能够克服上述缺点，为决策者提供 一些切实可行的帮助的决策支持系统（DSS）。
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1.2 决策支持系统的形成
从学科发展的背景来看，20世纪70 年末期，与DSS相关的各门学科都有了长 足的发展，在客观上为DSS的产生提供了 一定的科学和技术储备。譬如，运筹学、 数理统计应用方法成熟；人工智能、专 家系统技术日趋成熟；数据库及其管理 系统、图形专用软件等日趋完善；GIS及 其应用日趋广泛。
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1.2 决策支持系统的形成
70年代中期 Keen和Scott Morton在《管理决策 系统》（1971）一书中首次提出。 目标：对管理者做决策提供技术支持。 DSS实质上是在管理信息系统和运筹学的基础上 发展起来的。 新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。 70年代末期 DSS一词已经非常流行，一般认为 DSS是:结合与利用计算机强大的信息处理能力和 人的灵活判断能力，以交互方式支持决策者解决 半结构化和非结构化问题的系统。
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1.1.1 数据处理
优点: 提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解 脱出来。 缺点: 仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或 部门情况。
临床决策支持系统
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。
决策支持系统的体系结构ppt课件
理论的角度。从实践的角度所定义的DSS是在实际信息系统应 用的发展过程中逐渐形成的一般看法（认为DSS是MIS发展的自 然延伸和新的阶段），而理论的观点则是由一些信息系统学术 界的学者们提出来的（认为DSS是一门新的边缘学科）
3.2.2 根据决策类型和活动的分类 根据DSS的使用形态，将DSS分为常规型DSS和动态型DSS：
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1．常规型DSS 其对象领域是一个“逻辑决策群”中包含少量“决策类型”
（决策变量固定不变，决策相对简单），而每个“决策类型” 中有很多“决策活动”（决策规则严密而规范）。常规型DSS 需要从大量的经验中抽取决策规则，从而可以应对各种经常发 生的问题。例如，在银行中对于贷款申请的处理是一种基于规 则的决策。（国营与民营企业，公务员与企业职工） 2．动态型DSS
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3.2.4 根据系统通用性的分类 1．通用型DSS
大多数通用型DSS是以DSS生成器的形式出现的，能够满 足某一应用领域的各种应用。（如数据挖掘分析系统） 2．特定型DSS
企业中应用的DSS难以用通用DSS来满足需求。例如，商 业新产品、新方案的规划评价系统等。这些信息系统一般不具 有通用性，不具有一套现成的做法和业务规则，需要决策者根 据实际的情况加上主观判断来决策。因此，一般是由企业根据 自己的特定需要来进行开发。 （产品研发的DSS，研发的投入 与企业文化密切相关——产品创新与流程创新）
以上三个技术层次之间的关系如图3-5所示。我们可以用 DSS工具直接开发专用DSS，这与用高级程序设计语言来开发 传统的应用系统的方法是一样的，但是，这种方法仅适合于常 规型DSS的开发。（系统不具备灵活性和环境的适应性，决策 需求发生变化就一定要修改DSS）
临床决策支持系统ppt课件
CDSS的应用与发展
模块化、网络化、随时随地下载组装、适应不同的决策支持需求
强调整体任务建模，由任务模型指导问题解决组件的选择
未
流畅地整合到临床工作流，自动决策支持
来
发
本体、语义网络技术将在CDSS的知识管理中广泛应用
展
模拟医学决策，让基于指南的诊疗计划更加灵活
应用效果评价（询证健康信息学）、伦理与法律问题考虑
之间的联系。 ✓ 遗传算法（genetic algorithm，GA）
基于进化理论基础，采用直接选择的方式来得到合适的CDSS结果。
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精选ppt课件2021
CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络 ❖ 人工神经网络 ❖遗传算法 ❖ 产生式规则系统 ❖ 逻辑条件 ❖ 因果概率网络
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缺点
效率不高、不能有效表达具有结 构性的知识产生式专家系统
过分依赖提示强度 和相关频数
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CDSS的应用与发展
❖ CDSS应用难题与发展趋势
临床应用的困难： ✓ 工作流程的整合 ✓ 无法自动导入HIS中的资料 技术上的挑战： ✓ 系统维护 ✓ 系统评价
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CDSS的构建方法
❖ 逻辑条件
给一个变量和范围，检查变量是在范围内或外，再根据结果采取措施。 逻辑条件作用： ✓ 警告麻醉师，患者心率太慢 ✓ 提醒护士隔离患者 ✓ 提醒医生确认与患者讨论戒烟问题
存在的问题： ✓ 太多的警告和提醒使医生、护士及其他员工麻痹从而忽视这些警告
8临床决策支持系统概述?临床决策支持系统cdss架构从工程角度看医生看病的自然过程观察问题求解及处理推理过程获取数据诊断治疗自然过程工程角度9临床决策支持系统概述?临床决策支持系统cdss架构推理机人机接口解释器医学知识库全局数据库初始数据中间推理数据诊断结果医生的大脑推理判断医生向病人做解释医书医生大脑中知识规则和操作用户usercdss的功能与特点10?cdss的目标与功能?基于知识库的cdss?基于非知识库的cdsscdss的功能与特点11?cdss的目标与功能cdss的目标
临床决策支持系统
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。
第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件
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控制机构
表达、操作和记忆辅助的目的是支持各种决策和不同的决策过程， 也就是对DSS的开发研制具有通用的指导作用。DSS的控制机构 用于引导决策者使用表达、操作和记忆辅助，以便根据他们个人 的风格、技能和知识综合进行决策。因此，它的功能主是指导决 策者如何使用DSS，同时也让决策者能够获得新的风格、技能和 知识以便有效地使用DSS。综上所述，控制机构往往成为DSS和 决策者配合成功的关键。.
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传统的计算机信息系统开发的4个主要步骤： 分析、设计、构造和 实现。 在开发DSS时，被合并为一体，这就是累接设计或循环反馈。 累接设计能够在使用中根据用户的反映进行评价、修改和扩充， 经过几轮循环后得到一个相对稳定的系统。
累接过程是在DSS生成器和专用DSS之间的反复循环。
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★系统接口。它指决策支持系统本身与其他软件系统。
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DSS生成器(DSSG)是由相关的一组软件和硬件组成的模块， 其目的是提供迅速而方便地开发SDSS的能力。DSS生成器 只能用DSS工具来开发。 当涉及对话、模型和数据库等部件时，DSS生成器可看作 是操作数据和生成数据的解释程序，而DSS工具既用于生 成或修改解释程序，也用于生成或修改数据本身.
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• 2. 桥式结构(bridge architecture)
• 为了减少由网络结构所要求的部件接口数目，同时又保持能够方便地 集成新部件的性能，提出桥式结构的概念。这种结构使用了统一的接 口单元，它包括对话、局部模型和数据库等单元；同时把共享建模单 元和共享的数据库单元两者之间联系在一起。局部单元不可以共享， 它只为单个用户服务。
医疗决策支持系统
医疗决策支持系统
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• 对于两个或更多个症状存在情况，仍可用 贝叶斯(Bayes)公式计算。在各个症状彼 此独立前提下，则各个症状同时出现概率 是各自单独出现时其概率乘积。所以假设 各症状相互独立，贝叶斯(Bayes)公式可 写为：
医疗决策支持系统
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• 在利用贝叶斯模型时须要注意问题
医疗决策支持系统
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• 医院信息系统决议支持 – 医学决议支持：医疗工作中计算机辅 助决议支持 – 管理决议支持：计算机辅助管理决议 支持
• 决议支持基础 – 统计学 – 数据仓库 – 人工智能
医疗决策支持系统
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• 医学决议支持：临床医生经常为病人诊 疗、治疗作出决定。这些临床决定亦即 临床决议（clinical decision）。
医疗决策支持系统
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– 诊疗表编制步骤：
对47例病人按G1，G2，G3三类分组， 计算出各组内每一症状出现频率。因 为标本数不太多，所以症状出现率为 0时以0.01表示，出现率为1时以0.99 表示。
• 某患者出现症状为S1，S3，S4，S5， 而S2和S6症状没有出现，依据表2-7 可分别计算出该患者分属三类似然函 数。
• 归纳推理： • 启发式推理：
– 上一次推理得出结论，做为第二次循 环推理前提，循环推理，逐步求精。
医疗决策支持系统
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• 临床上判别诊疗：
– 不一样疾病为不一样概念集合，而不 一样疾病之间有很多交集。
– 判别诊疗：区分交集部分不一样集合。
交 疾病A 集
疾病B
交 疾病A 集
疾病B
交集划分
非确定性交集划分
医疗决策支持系统
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从工程角度看医生看病的自然过程
自然过程
观察
诊断
工程角度
获取 数据
推理过 程
治疗
问题求解及 处理
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知 识 库
临床决策支持系统概述
❖ 临床决策支持系统（CDSS）架构
用户
User
人机接口
解释器
医 学
数 据 库
推理机
医书、医生大脑中 知识、规则和操作
医生向病人做解释
医生的大脑， 推理、判断
R 产生式规则前提 S 一组结论或操作 CF(Certainty factory) 确定性因子或置信度 应用实例：Mycin系统
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CDSS的构建方法
❖ 逻辑条件
给一个变量和范围，检查变量是在范围内或外，再根据结果采取措施。 逻辑条件作用： ✓ 警告麻醉师，患者心率太慢 ✓ 提醒护士隔离患者 ✓ 提醒医生确认与患者讨论戒烟问题
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临床决策支持系统概述
❖ 为什么需要临床决策支持系统
人有时会犯错误或失误 临床临数床据医不生完的整知识更新无法与急剧增长的医学知识同步 治疗对结大果批不量确的定常规决策工作，自动化决策医效疗率卫更生高人员常常面临困难的选择 要求一些临床项目既提高医疗质量，又降低费用 有助于医学院学生学习知识
应用效果评价（询证健康信息学）、伦理与法律问题考虑
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CDSS的应用与发展
❖ Internist-1和QMR系统
Internist-1是一种普通内科诊断计算机咨询系统。 系统通过用户输入患者的临床症状来推理疾病。
评价诊断建议的参数： ✓ 相关频数：某种临床表现在一种疾病中出现的频率 ✓ 提示力度：一种症状在多大程度上能确诊一种疾病
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CDSS的应用与发展
之间的联系。 ✓ 遗传算法（genetic algorithm，GA）
基于进化理论基础，采用直接选择的方式来得到合适的CDSS结果。
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络 ❖ 人工神经网络 ❖ 遗传算法 ❖ 产生式规则系统 ❖ 逻辑条件 ❖ 因果概率网络
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种应用有向无环图来表示变量间概率依赖关系的模型。 条件概率：
全 局
初始数据、中间推理数据、 诊断结果
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CDSS的功能与特点
❖ CDSS的目标与功能 ❖ 基于知识库的CDSS ❖ 基于非知识库的CDSS
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CDSS的功能与特点
❖ CDSS的目标与功能
CDSS的目标：注重临床医生与CDSS之间的互动，利用临床医生的知识 和CDSS对医学知识的系统管理，更好地分析患者的信息，以便为临床医生 提供医疗建议。
❖ Mycin专家系统
Mycin专家系统是由斯坦福大学（Stanford University）的Shortliff研制开发的， 识别细菌感染并给出治疗建议的专家系统。
构建方法：产生式规则
If 本微生物的染色是革兰阴性； 本微生物的形状呈杆状； 患者是中间宿主；
Then 该微生物是铜绿假单胞杆菌，置信度为CF=0.6
存在的问题： ✓ 太多的警告和提醒使医生、护士及其他员工麻痹从而忽视这些警告
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CDSS的构建方法
❖ 遗传算法
特点：基于非知识库的系统，无需输入知识规则，从患者资料中自主获取信息。 学习过程：借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的 过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函 数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出 适应度函数值很高的个体。 优点：通过重复处理过程获得适宜答案 缺点：推理过程缺乏透明度
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CDSS的构建方法
❖ 遗传算法
开始
编码、生成初始群体
对群体中的个体进行 适应度评价
满足算法 终止准则
N 选择
交叉
变异
遗传算法流程图
Y
终止进化计 算输出最优 个体并解码
结束
CDSS的应用与发展
❖ Mycin专家系统 ❖ Internist-1和QMR系统 ❖ CDSS应用难题与发展趋势
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CDSS的应用与发展
拥有足够的知识 充分的病人资料
可作出正确的判断 不需要计算机辅助
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临床决策支持系统概述
❖ 临床决策支持系统（CDSS）架构
医生看病的自然过程
观察
数据
信息
病人
决策
治疗
诊断
计划
临床医生看病的过程实际上是对病人信息进行综合分析处理的过程，这个过程主要包括三个阶段， 观察、诊断和治疗
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临床决策支持系统概述
Mycin和Internist-1/QMR系统的优缺点
系统种类 优点
Mycin系统
自然性、模块性 有效性、清晰性
Internist-1/QMR 灵活性
缺点
效率不高、不能有效表达具有结构性 的知识产生式专家系统
过分依赖提示强度 和相关频数
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CDSS的应用与发展
❖ CDSS应用难题与发展趋势
临床应用的困难： ✓ 工作流程的整合 ✓ 无法自动导入HIS中的资料
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CDSS的功能与特点
❖ 基于非知识库的CDSS
基于非知识库的CDSS系统多采用人工智能的形式，也被称为机器学习，可以允许 计算机从既往经验中或是其他临床资料中获得知识。
✓ 人工神经网络（artificial neutral networks，ANN） 利用节点及其之间的加权联系方法，加以分析患者资料，从中获得症状与诊断
临床决策支持系统
教学目标
1 了解
什么是CDSS？ 为什么需要CDSS？ CDSS的分类
2
掌握
CDSS的特点与功能 CDSS的通用架构 CDSS的构建方法
3
熟悉
CDSS的应用 CDSS的发展
2
教学内容
1 临床决策支持系统概述 2 CDSS的功能与特点 3 CDSS的构建方法 4 CDSS的应用与发展
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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CDSS的构建方法
❖ 产生式规则系统
产生式规则是一种描述形式语言的语法，格式为：
IF R THEN S CF = [0，1]
CDSS的功能：
✓提醒，提醒临床医生申请某项检查 ✓评论，如拒绝某项电子医嘱 ✓警报，自动报警、提示和警戒 ✓诊断帮助，列出某种疾病的的鉴别诊断 ✓预测，根据病情严重程度评分预测死亡风险
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CDSS的功能与特点
❖ 基于知识库的CDSS
系统使用者
接口
推理机
基于知识库的CDSS基本结构图
知识库
通常采用IF-THEN规则来存储和管理知识，例如，某一系统用来研究药物 之间的相互作用，规则是如果(IF)服用X药和Y药，那么(THEN)服用者需要注意 或者警惕什么。
技术上的挑战： ✓ 系统维护 ✓ 系统评价
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CDSS的应用与发展
模块化、网络化、随时随地下载组装、适应不同的决策支持需求
强调整体任务建模，由任务模型指导问题解决组件的选择
未
流畅地整合到临床工作流，自动决策支持
来
发
本体、语义网络技术将在CDSS的知识管理中广泛应用
展
模拟医学决策，让基于指南的诊疗计划更加灵活