临床决策支持系统

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临床决策支持系统 (英文Clinical decision support system,简称CDSS)是一种协助医护人员进行医疗决策的交互式专家系统。它是人工智能理论在医疗领域的主要实践,而且它的概念仍在不断更新,目前主流的工作定义是Robert Hayward提出的:“连接临床观察与临床知识,影响临床决策,改善临床结果”。这一定义将CDSS简化为功能概念。

CDSS被设计成一种可以让医生在床旁操作[1],医生输入患者的资料后CDSS将生成针对个体情况的定制建议,再由医生选取有用的信息和删除错误的建议[2]。有人相信,将来一般疾病的诊治可以完全托付给CDSS[3]

构建方法论[4][编辑]

分类[编辑]

按系统结构分[1]

  • 基于知识库的(Knowledge-Based)
  • 非基于知识库的(NonKnowledge-Based)

按使用时点分[1]

  • 诊断前(pre-diagnoses):帮助医生准备诊断。
  • 诊断中(during diagnoses):帮助医生分析候选的诊断。
  • 诊断后(post diagnoses):在患者的病史与临床研究资料中进行数据挖掘,从而预测预后。

基于知识库的CDSS[编辑]

大部分CDSS属于此类,它由三大模块组成:知识库、推理机和通讯模块。知识库存储着编译好的医学知识,比如,关于药物相互作用的只是可以写成规则“IF服用了药物X,AND服用了药物Y,THEN显示警告信息”。推理机则根据知识库里的规则,以及患者的资料进行自动分析。分析的结果通过通讯模块反馈给用户。另外,用户也可以通过通讯模块更新或自定义新的规则,以适应医学的发展[1][2]

非基于知识库的CDSS[编辑]

主要是通过机器学习从已有的经验中自动攫取规则。

有效性[编辑]

2005年Garg等发表的一篇系统回顾显示,在100项涉及CDSS的研究中,有64%的研究认为CDSS改善了医护人员的表现,有13%的研究认为CDSS改善了患者的预后[5]。同年,另一位作者(Kawamoto)发表的系统回顾显示,在70项涉及CDSS的研究中,有68%的临床实验显示CDSS可以改进临床工作[6]。 成功的CDSS具有如下特征[5][6]

  • 自动推送结果,而无需用户激活系统
  • 整合入临床工作流程,而不是独立于临床工作流程
  • 基于电子系统,而非基于纸质系统
  • 在床旁使用,而不是接触病人之前或之后
  • 提供推荐意见,而不是评估意见

发展障碍[编辑]

  • 医学知识的复杂性导致了系统设计时需要考虑非常多的因素,如患者的症状、体征、实验室检查数据、家族史、基因、流行病学资料、现有的医学文献等等。而且,每年发表的临床研究数以千计,而且不少研究彼此矛盾,大量的数据导致了系统维护上存在困难。目前成功用于诊断环节的CDSS常常局限于某个领域,比如,1971年上线使用的Leeds腹痛诊断系统,其诊断的正确率高达91.8%,而医生的诊断正确率在79.6%。但这套系统仅能用于腹痛的诊断。
  • 临床工作的复杂性也增加了系统整合的难度。目前大多数系统仍独立于临床工作流程,这导致了医生需要独立打开CDSS,然后花费时间录入患者资料,降低了工作效率。目前整合比较成功的案例是药房系统和账单系统。因为药房工作相对简单,CDSS主要解决药物相互作用问题,比较容易设计。
  • CDSS经常产生大量的警告信息,很容易导致医护人员疲劳应付。

CDSS案例[编辑]

参考文献[编辑]

  1. ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 Berner, Eta S., ed. Clinical Decision Support Systems. New York, NY: Springer, 2007.
  2. ^ 2.0 2.1 "Decision support systems ." 26 July 2005. 17 Feb. 2009 <http://www.openclinical.org/dss.html>.
  3. ^ Khosla, Vinod. Technology will replace 80% of what doctors do. CNN. 4 December 2012 [25 April 2013]. 
  4. ^ 董建成,医学信息学概论,2010,ISBN 978-7-117-12173-6, page 261-264
  5. ^ 5.0 5.1 Garg AX, Adhikari NK, McDonald H, Rosas-Arellano MP, Devereaux PJ, Beyene J et al. Effects of computerized clinical decision support systems on practitioner performance and patient outcomes: a systematic review.. JAMA. 2005, 293 (10): 1223–38. doi:10.1001/jama.293.10.1223. PMID 15755945. 
  6. ^ 6.0 6.1 Kensaku Kawamoto, Caitlin A Houlihan, E Andrew Balas, David F Lobach. Improving clinical practice using clinical decision support systems: a systematic review of trials to identify features critical to success.. BMJ. 2005, 330 (7494): 765. doi:10.1136/bmj.38398.500764.8F. PMC 555881. PMID 15767266. 
  7. ^ Madhumita, Prabhakar. The opportunity in affordable healthcare. thesmartceo.in. 1 April 2013 [22 March 2014]. 

外部链接[编辑]