临床决策支持系统课件
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医疗决策支持系统精选PPT
自动医疗决策支持系统
3-2 半自动医疗决策支持系统
根据情况需要自动激活，提供信息和操作规程，起到“看门狗” 的作用。
HELP 报警系统
Health Evaluation through Logical Processing 由犹他州盐湖城的Latter Days Sants (LDS)医院开发。每次病历更新都会激活决策支持系统，与医院信息系统结合 的非常完美。
医疗决策支持系统
优选医疗决策支持系统
目录
Contents
医疗决策支持系统概述 间接辅助和直接辅助医疗决策支持系统 自动、半自动与被动医疗决策支持系统 未来发展
01 Part One 医疗决策支持系统概述
1-1 引言 间接辅助和直接辅助医疗决策支持系统
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 在的罕见来自病，造成误诊。1-3 功能
用药指导；
1 诊断帮助； 2
3
自动报警、提示和警戒；
1-3 功能
实现功能的内部数据支撑
病案信息
医学经验
做出决策
专业知识库
1-3 功能
不同类型的知识在决策中是相互作用的； 专业知识和医学经验决定了用于收集信息的方法和观 察的质量； 经验可以验证专业知识并且成为专业知识的一部分； 在病案信息中记录的先验诊断和决策是决策支持系统 自主学习和修改决策规则时必不可少的；
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。
临床决策支持系统
未来临床决策支持系统的发展 将更加注重用户体验和隐私保 护，提高系统的易用性和安全 性。
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 。
02
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。
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 。
02
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)
（三）存储
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
护理与临床决策支持系统
案例四
总结词
提高护理效率
详细描述
护理计划与执行系统协助医护人员制 定个性化的护理计划，提高护理工作 的规范化和效率。
案例五
总结词
优化医疗资源配置
详细描述
医疗资源调度系统通过实时监测各医疗机构的需求和资源情况，实现医疗资源的合理调 度和共享，提高区域医疗协同效率。
05
护理与临床决策支持系统的挑 战与前景
政策法规的制定和更新将 逐渐完善，为护理与临床 决策支持系统的建设和应 用提供更好的法律保障。
随着技术的进步，护理与 临床决策支持系统的智能 化程度将进一步提高，为 医生提供更加智能化的辅 助诊断和治疗方案建议。
THANKS
感谢观看
治疗方案推荐
根据诊断结果推荐治疗方案
根据患者的病情和诊断结果，系统可以为医生提供多种治疗方案，并分析每种 方案的优缺点，帮助医生做出更合理的决策。
个性化治疗方案制定
系统可以根据患者的具体情况，为医生提供个性化的治疗方案，包括药物治疗 、手术方案、康复计划等。
患者病情监测与预警
实时监测患者病情变化
03
护理与临床决策支持系统的技 术实现
Chapter
数据采集与处理
01
02
03
数据采集
通过传感器、医疗设备、 电子病历等途径获取患者 的生理参数、病情状况、 治疗措施等信息。
数据清洗
对采集到的数据进行预处 理，包括去重、格式转换 、异常值处理等，以确保 数据的质量和准确性。
数据整合
将不同来源的数据进行整 合，形成完整的病人数据 集，为后续的分析和处理 提供基础。
实施严格的访问控制策略，限制 对数据的访问权限，防止未经授
权的访问和数据泄露。
医疗决策支持系统培训课程培训课件
f（阑尾炎）=0+10-10=0 f（输卵管炎）=0+5+5=10
因此，可能的诊断是输卵管炎。
医疗决策支持系统培训课程
27
医疗决策支持系统 三、决策支持系
统的基本方法
3. 概率论为基础的系统 贝叶斯公式和决策理论。
观察疾病（Di）的诊断在体症（S）存在的前提下发生的后 验概率P（Di|S） 通过该诊断的先验概率P（Di）和在诊断存在的条件下该体 症出现的概率来计算P（S|Di）： P（Di|S）=[P（Di）*P（S|Di）]/[∑P（Dj）*P（S|Dj）]
医疗决策支持系统培 训课程
医疗决策支持系统
一、概述
1. 计算机辅助医疗决策的类型 ① 间接帮助 ② 直接帮助
2.实施决策支持系统的要求
医疗决策支持系统培训课程
2
医疗决策支持系统：一、概述
1. 计算机辅助医疗决策的类型: ❖ 间接帮助:
❖ 简化病历的获取程过:如化验数据 ❖ HIS ❖ 病历管理系统
量。
• 经验可以印证学术知识并成为学术知识的一部分。
• 在病案中记录的先验诊断和决策等是自主学习和修改决
策规则时必不可ห้องสมุดไป่ตู้的。
医疗决策支持系统培训课程
21
医疗决策支持系统 二、决策支持
系统的特点 二、决策支持系统的特点
1 支持的类型 2.干预的类型 3.知识的类型
医疗决策支持系统培训课程
22
医疗决策支持系统 三、决策支持系
3. IF [(性别= 男) AND (体重= 肥胖) AND(44 < 年 龄≤ 50) AND (家庭有中风史) AND (0< 小便PH 值≤ 60 ) AND ( 92 < 血糖≤ 571 ) ] THEN 高血压比率= 77. 65%
因此，可能的诊断是输卵管炎。
医疗决策支持系统培训课程
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医疗决策支持系统 三、决策支持系
统的基本方法
3. 概率论为基础的系统 贝叶斯公式和决策理论。
观察疾病（Di）的诊断在体症（S）存在的前提下发生的后 验概率P（Di|S） 通过该诊断的先验概率P（Di）和在诊断存在的条件下该体 症出现的概率来计算P（S|Di）： P（Di|S）=[P（Di）*P（S|Di）]/[∑P（Dj）*P（S|Dj）]
医疗决策支持系统培 训课程
医疗决策支持系统
一、概述
1. 计算机辅助医疗决策的类型 ① 间接帮助 ② 直接帮助
2.实施决策支持系统的要求
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2
医疗决策支持系统：一、概述
1. 计算机辅助医疗决策的类型: ❖ 间接帮助:
❖ 简化病历的获取程过:如化验数据 ❖ HIS ❖ 病历管理系统
量。
• 经验可以印证学术知识并成为学术知识的一部分。
• 在病案中记录的先验诊断和决策等是自主学习和修改决
策规则时必不可ห้องสมุดไป่ตู้的。
医疗决策支持系统培训课程
21
医疗决策支持系统 二、决策支持
系统的特点 二、决策支持系统的特点
1 支持的类型 2.干预的类型 3.知识的类型
医疗决策支持系统培训课程
22
医疗决策支持系统 三、决策支持系
3. IF [(性别= 男) AND (体重= 肥胖) AND(44 < 年 龄≤ 50) AND (家庭有中风史) AND (0< 小便PH 值≤ 60 ) AND ( 92 < 血糖≤ 571 ) ] THEN 高血压比率= 77. 65%
临床决策支持系统
文本生成
生成诊断建议、治疗方案 等自然语言文本，便于医 生理解和应用。
数据整合与标准化技术
数据抽取
从电子病历、医学文献等 来源中抽取相关信息。
数据清洗
去除重复、错误或无关的 数据，提高数据质量。
数据标准化
将不同来源、格式的数据 转化为统一的格式和标准， 便于后续处理和分析。
智能推理与决策技术
01
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
04 临床决策支持系统的功能 与应用
诊断辅助功能
提供疾病诊断依据
系统可根据患者的症状、体征、检查结果等信息，为医生提供可能 的诊断依据，帮助医生快速准确地做出诊断。
辅助鉴别诊断
对于症状相似但病因不同的疾病，系统可提供鉴别诊断的建议，帮 助医生区分不同疾病，避免误诊。
实时更新诊断知识库
系统可实时更新最新的诊断标准和指南，确保医生始终掌握最新的诊 断知识。
02 临床决策支持系统的基础 理论
数据挖掘与机器学习
数据挖掘
从大量临床数据中提取有用信息 和知识的过程，包括数据预处理、
特征选择、分类、聚类等分析方 法。
机器学习
利用算法使计算机系统能够自动地 从数据中学习和改进，从而提高临 床决策支持的准确性和效率。
深度学习
一种特殊的机器学习技术，通过构 建深度神经网络来模拟人脑的学习 过程，可处理复杂的非线性关系和 大规模数据。
研究如何在计算机中表示和运用 知识，以及如何利用知识进行推 理和解决问题，是人工智2 3
决策树
一种树形结构的预测模型，通过一系列的判断或 决策来达到最终的预测结果，易于理解和解释。
预测模型
利用历史数据和统计学方法构建的模型，用于预 测未来事件或结果的可能性，是临床决策支持系 统中重要的组成部分。
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
3.3.1 实践的观点和理论的观点 对决策支持系统可以从两个角度来认识，即实践的角度和
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：
7
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
11
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）
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：
7
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）
MediXTMCDS临床决策支持系统
2016/11/11
MediX
MediXTMCDS
为了更好的决策
For Better Informed Decisions
2016/11/11
MediX
2016/11/11
MediX
CDS促进和谐医疗
提高效率，降低差错→医疗机构满意度↑ 即时学习、减轻压力→医护人员满意度↑ 改善质量、提高水平→患者满意度↑
2016/11/11
MediX
2016/11/11
MediX
MediXTMCDS
MediX的最大特征和作用恰恰在于“利用现代手段，通过 对知识的过滤、加工和管理，以最有效的方式提供给忙碌 而身负重任的临床一线工作者”。 结构化的知识+软件化的工具 全方位服务：互联网、局域网、移动终端 支持用户定制或自建系统
MediX
2016/11/11
动态理解CDS
CDS的核心价值是“帮助”，实现的路径 是“提供方便获取适用并不断更新的知识 及方法（工具）” CDS是一个不断发展和完善的系统，应该 根据各地实际进行架构和建设 对于医疗信息化进程尚处于早中期而且发 展水平又极不平衡的中国来说，准确理解 CDS的含义并务实推进系统（CDSS）的 建设显得尤为重要。
2016/11/11
MediX
CDS可有效降低临床差错
临床工作的压力相当一部分来源于安全责任。据美国医学科学院（Institute of Medicine）2006年调查，每年发生在医院内可以避免的与用药有关的患 者伤害为40万宗，在院外（包括诊所）发生的约有53万宗。因决策失误所致 的用药不当或操作不当是造成医疗差错甚至责任事故的主要原因。
临床诊断中的临床决策支持系统
临床诊断中的临床决策支持系统临床诊断是医生在诊疗过程中基于患者病史、体征检查和辅助检查结果等信息判断患者疾病的过程。
然而，由于医学知识庞杂而瞬息万变，医生在面对复杂病症时常常面临着难以确定最佳诊疗方案的困境。
为了提高临床诊断的准确性和效率，临床决策支持系统被引入到临床实践中。
一、临床决策支持系统的定义临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，简称CDSS）是一种基于计算机和医学专业知识的信息技术系统，旨在协助医生做出临床诊断和治疗决策。
CDSS系统能够根据患者的病情信息和医学数据库提供个性化的诊断建议和治疗方案，帮助医生降低错误率、提高工作效率。
二、临床决策支持系统的组成和作用临床决策支持系统包括以下几个组成部分：知识库、推理引擎、用户界面和数据库。
1. 知识库：知识库是CDSS的核心组成部分，它包含了大量的医学专业知识和临床经验。
知识库可以通过采集和整理大量的临床数据、研究报告和专家意见等方式得到。
知识库的建立离不开医学专业人士的参与和不断更新，以确保其中的知识和信息是最新、准确的。
2. 推理引擎：推理引擎是CDSS系统中的核心计算部分，其功能是根据输入的患者信息和知识库中的规则、算法进行推理和分析，产生相应的诊断建议和治疗方案。
推理引擎能够解决复杂的医学问题，并根据患者的病情特点给出个性化的建议，帮助医生做出决策。
3. 用户界面：用户界面是医生和CDSS系统之间进行交互的界面，通过它医生可以输入患者的病情信息，并查看CDSS系统给出的诊断建议和治疗方案。
用户界面应该设计简洁直观，方便医生操作，并提供相关的辅助功能，如数据可视化和消息提醒等。
4. 数据库：数据库是CDSS系统存储和管理大量患者信息和医学知识的地方。
数据库应该具备高效的数据存储和查询能力，保证系统的响应速度和数据的安全性。
临床决策支持系统的作用主要体现在以下几个方面：1. 帮助医生提高诊断准确性：CDSS系统能够根据患者的病情信息快速、准确地进行分析，辅助医生判断疾病类型和确定诊断，从而减少误诊和漏诊的风险。
第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件
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26
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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19
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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16
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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30
• 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
16/80
• 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
17/80
• 在利用贝叶斯模型时须要注意问题
医疗决策支持系统
3/80
• 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
4/80
• 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
6/80
• 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
15/80
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有助于医学院学生学习知识
拥有足够的知识
可作出正确的判断
充分的病人资料
不需要计算机辅助
2/9/2021
55
临床决策支持系统
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
User
人机接口
解释器
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
全 局
初始数据、中间推理数据、
2/9/2021 诊断结果
88
临床决策支持系统
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
2/9/2021
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。
2/9/2021
1122
临床决策支持系统
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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临床决策支持系统
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：
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临床决策支持系统
CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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临床决策支持系统
CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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11Байду номын сангаас6
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临床决策支持系统
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。
将医学知识应用到某一患者的特定问题，提出具有最佳费用/效果比的 解决方案的计算机系统。
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临床决策支持系统
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 医疗卫生人员常常面临困难的选择
治疗对结大果批不量确的定常规决策工作，自动化决策效率更高 要求一些临床项目既提高医疗质量，又降低费用
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临床决策支持系统
临床决策支持系统概述
❖ 什么是临床决策支持系统？ ❖ 为什么需要临床决策支持系统？ ❖ 临床决策支持系统的架构
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临床决策支持系统
临床决策支持系统概述
❖ 什么是临床决策支持系统
临床决策支持系统（Clinical Decision Support System,CDSS）是 一种充分运用可利用的、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临床决策效率的系统。
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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临床决策支持系统
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。
教学目标
1 了解
2
掌握
什么是CDSS？ 为什么需要CDSS？ CDSS的分类
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
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临床决策支持系统
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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临床决策支持系统
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
IF R THEN S CF = [0，1]
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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临床决策支持系统
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
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
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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临床决策支持系统
临床决策支持系统概述
❖ 临床决策支持系统（CDSS）架构
知 识 库
医 学
用户
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临床决策支持系统
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。
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
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
临床决策支持系统
CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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临床决策支持系统
CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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临床决策支持系统
CDSS的构建方法
❖ 贝叶斯网络
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临床决策支持系统
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：