Loading AI tools
臨床決策支持系統（英語：Clinical decision support system，簡稱：CDSS）是一種協助醫護人員進行醫療決策的交互式專家系統。它是人工智慧理論在醫療領域的主要實踐，而且它的概念仍在不斷更新，目前主流的工作定義是Robert Hayward提出的：「連接臨床觀察與臨床知識，影響臨床決策，改善臨床結果」。這一定義將CDSS簡化為功能概念。
CDSS被設計成一種可以讓醫生在床旁操作[1]，醫生輸入患者的資料後CDSS將生成針對個體情況的定製建議，再由醫生選取有用的信息和刪除錯誤的建議[2]。有人相信，將來一般疾病的診治可以完全託付給CDSS[3]。
參考[4]
按系統結構分[1]：
- 基於知識庫的（Knowledge-Based）
- 非基於知識庫的（NonKnowledge-Based）
按使用時點分[1]：
- 診斷前（pre-diagnoses)：幫助醫生準備診斷。
- 診斷中(during diagnoses)：幫助醫生分析候選的診斷。
- 診斷後(post diagnoses)：在患者的病史與臨床研究資料中進行數據挖掘，從而預測預後。
大部分CDSS屬於此類，它由三大模塊組成：知識庫、推理機和通訊模塊。知識庫存儲著編譯好的醫學知識，比如，關於藥物相互作用的指示可以寫成規則「IF服用了藥物X，AND服用了藥物Y，THEN顯示警告信息」。推理機則根據知識庫里的規則，以及患者的資料進行自動分析。分析的結果通過通訊模塊反饋給用戶。另外，用戶也可以通過通訊模塊更新或自定義新的規則，以適應醫學的發展[1][2]。
主要是通過機器學習從已有的經驗中自動攫取規則。
2005年Garg等發表的一篇系統回顧顯示，在100項涉及CDSS的研究中，有64%的研究認為CDSS改善了醫護人員的表現，有13%的研究認為CDSS改善了患者的預後[5]。同年，另一位作者（Kawamoto）發表的系統回顧顯示，在70項涉及CDSS的研究中，有68%的臨床實驗顯示CDSS可以改進臨床工作[6]。 成功的CDSS具有如下特徵[5][6]。
- 自動推送結果，而無需用戶激活系統
- 整合入臨床工作流程，而不是獨立於臨床工作流程
- 基於電子系統，而非基於紙質系統
- 在床旁使用，而不是接觸病人之前或之後
- 提供推薦意見，而不是評估意見
- 醫學知識的複雜性導致了系統設計時需要考慮非常多的因素，如患者的症狀、體徵、實驗室檢查數據、家族史、基因、流行病學資料、現有的醫學文獻等等。而且，每年發表的臨床研究數以千計，而且不少研究彼此矛盾，大量的數據導致了系統維護上存在困難。目前成功用於診斷環節的CDSS常常局限於某個領域，比如，1971年上線使用的Leeds腹痛診斷系統，其診斷的正確率高達91.8%，而醫生的診斷正確率在79.6%。但這套系統僅能用於腹痛的診斷。
- 臨床工作的複雜性也增加了系統整合的難度。目前大多數系統仍獨立於臨床工作流程，這導致了醫生需要獨立打開CDSS，然後花費時間錄入患者資料，降低了工作效率。目前整合比較成功的案例是藥房系統和帳單系統。因為藥房工作相對簡單，CDSS主要解決藥物相互作用問題，比較容易設計。
- CDSS經常產生大量的警告信息，很容易導致醫護人員疲勞應付。
Wikiwand in your browser!
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.
