1、临床决策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 System, CDSS) 指能为医生的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。另一方面, 药物的多样性和患者信息的不同使药物
2、治疗复杂化, 故此药物治疗需要完善的信息支持系统,临床决策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。现已表明, 较好地使用了决策支持系统(DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的, 人们将决策支持系统运用到复杂的药物治疗中, 可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息资料, 有助于医师做出正确有效的诊断决策, 以提高药物治疗的效率.很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统，也熟悉那些用来跟踪药物处方及重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。尽管电子健康记录系统能够
3、获取、转换、显示和分析某些信息，但是，如果不能筛选和提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。在这一点上，临床决策支持系统有了进一步的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后，在计算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议（Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, (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， 应组织供应商或咨询 机构帮
4、助分析医院环境、提出建议并修改系统等。 6、建设知识库 常用医学教科书不能满足解决复杂临床问题的需要，不同 CDSS 所需的知识层次也会不同，而且未来 C 以弥知识库应完整正确并不断更新。因此，知识库建设包括两大方面的主要内容:( l)编辑正确完整的医学知识库及参考资料库; (2 ) 建立适当的机制，不断扩充和更新知 识库。 7、提高医生的接受程度 医生的接受程度主要取决于 CDSS 本身。 医生邀请专家会诊是因为被邀专家拥有医生自己不具备的知识与技能， 医生决定是否使用 CDSS 时可能也会基于类似的考虑。如果 CDSS 告诉医生某男性病人怀孕了，或者连最简单的病例都不能给出准确的诊断， 则
5、医生便不会使用它。因此，提高接受程度首先是开发可靠而又有用的CDSS。 其次是对 CDSS 进行系 统评价并将结果如实告诉医生。 第三是分析医生需要并组织他们参与 系统开发、实施及评价过程。此外， 还应注意改善 CDSS 的性能(如使 界面更友好、操作更方便等)、开展使用培训及提供及时帮助等。 8、提高 CDSS 成本效益 提高 CDSS 成本效益 CDSS 卫生系统的资源短缺压力愈来愈大，成本效益无疑是决定 CDSS 成败 的关键之一。应继续努力降低 C D SS 开发和应用成本，具体做法包 括:战略规划、协作开发交流经验、研制可重复使用的独立知识系统等。评价对提高 CDSS 本效益致关重要
6、。过去的评价大多只重视诸如功能与结构方面的具体问题, 忽略了系统对用户人的影响，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临床决策系统的交互，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
7、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 发展会呈现多样性和丰富性。无论何种形 式的 CDSS，医生是决策主体，辅助决策是本质，系统只是实现决策支 持的载体形式，CDSS 的知识自动析取与管理才是未来发展方向和研究 的重点。当医院信息系统发展到一定阶段， 完成针对业务功能上的应用后，临床决策支持系统是医院信息化建设的下一个目标， 这将提高医疗水平、促进医学科学的发展、充分发挥数字化医院的效能具有重要的作用，体现先进计算机技术和现代医疗科研的完美结合。目前，虽然逻 辑推理算法很多，但是由于医学的复杂性和个体性因素较多，高智能、高集成的 CDSS 目前尚未实现，特别是医学知识库的建立更是一项复 杂的系统工程，需要广大医学信息工作者继续共同奋斗实现。
