CDSS的应用 - 互联网医疗CDSS关键技术到底是什么？

　　2.CDSS的应用

　　早期的新型临床决策支持系统，通常仅被用于帮助医生做诊疗决策。临床医生首先输入信息，然后等待系统输出分析后的“正确”决策，最终通过判断，选择那些系统输出的候选方案是否可行，以此指示决策。

　　新型的决策支持理论强调了医生与系统之间的互动，综合利用医生的知识储备、丰富的临床经验以及系统对医疗数据的管理，帮助深入分析病人信息，从而做出最为恰当的诊疗决策。相比于单方面的医生或者CDSS系统本身，这种方式具有更大的优越性。特别的一点是，医生输入患者的资料后，临床决策支持系统可以据此输出相关信息并生成针对个体情况的定制方案以便临床医生浏览参阅，那医生就可以直接方便地选出其中有用的信息而删除那些错误的建议。

　　3.CDSS分类

　　CDSS按系统结构分为两类：

　　·基于知识库

　　·基于非知识库

　　大多数临床决策支持系统属于第一类，包括三个组成部分：知识库、推理机和人机交流接口。知识库存储着大量的编译信息，通常采用IF-THEN规则进行存储和管理。

　　例如，关于药物的相互作用，规则可以写成 “IF服用了药物X，AND服用了药物Y，THEN显示警告信息”。高级用户也可以根据自身需要在另外的编辑界面中自定义知识库里的规则，比如对新药进行实时更新等。推理机则根据知识库里的规则对患者的资料进行自动整合、分析。人机交流接口则是将分析结果反馈给用户或者作为系统输入。

　　基于非知识库的临床决策支持系统多采用人工智能的形式，主要是通过机器学习从已有的经验中自动攫取规则。常用的构建方法有：向量机、人工神经网络、遗传算法等。

　　CDSS按使用时点分：

　　诊断前：帮助医生进行初步诊断准备。

　　诊断中：帮助医生回顾并筛选候选方案，以便完善最终的临床决策。

　　诊断后：挖掘患者既往病史和临床资料中数据的关系，帮助预测未来的健康状况。

　　4.CDSS的特征和功能

　　优良的临床决策支持系统具有如下特征：

　　·自动推送结果，而无需用户激活系统；

　　·整合入临床工作流程之中，而不是独立于其外；

　　·基于电子系统，而非纸质系统；

　　·在病床旁或就诊中使用，而不是在接触病人之前或之后；

　　·提供推荐意见，而不是评估意见。

　　临床决策支持系统可以减轻临床医生的工作压力，降低临床工作的技术风险，提高患者满意度。