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临床决策支持系统综述报告
引言:
临床决策支持系统(clinicalsupportdecisionsvstens，CDSS)是指将临床数据做为输入信息，将推论结果作为输出，有助于临床医生决策并被用户认为具有一定“智能”的任何软件。大量研究表明，CDSS的应用可以有效解决临床医生知识的局限性、减少人为疏忽(特别是药物定量方面)、相对降低医疗费用等，从而为医疗质量提供了保证。尽管CDSS有很多优点，真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数不多，其主要原因是技术问题，如：不确定知识的表示与推理的困难、知识更新的困难、知识库的透明性问题以及与其它医学信息系统以及医生的工作模式相融合等问题。
历史发展：
我将系统地回顾电子病历中临床决策支持方法。根据Musen和Shortliffe等，人临床决策支持系统可以按五个维度（Dimension）进行分类，另外，如果将不直接给出建议而只是给出相关信息的系统也划入临床决策支持系统，那么临床决策支持系统可以按以下六个维度进行分类（表一）：
表一临床决策支持系统的分类维度
分类维度内容内部决策机制Bayesiantheorem，Beliefnetworks,决策树分析,基于规则的方法,基于规程的方法，
Bayesiannetwork,SupportVectorMachine,神经网络,基于相似性的算法….系统功能什么是对的(诊断),做什么(做什么检查,用什么药)建议方式主动,被动人-机交互独立的,与信息系统和医生的工作流程相融合交流方式顾问式，批评式决策支持程度直接，间接（但提供相关的必要的知识）1)内部决策机制
内部决策机制的不同主要取决于临床决策支持系统的内部知识表示方式，针对不同的决策需求存在着不同的知识表示方式，从而形成了不同的决策机制。例如，根据病人的症状体征等的辅助诊断系统常以概率来表达症状与疾病相关性，此类的决策方式主要有基于Bayesiantheorem的方法和Beliefnetworks。另外，近期的已经在国外的临床中具体应用的事件监视器(EventMonitor)也都是基于规则的决策支持系统。这些系统通过事先定义好的规则来实时地监视病人的相关信息，一旦规则中的前提条件得到满足，相关规则将被触发，相应采取规则中规定的行动，或是对诊断或是对治疗提供决策支持。
2)系统功能
临床决策系统也可以按其设计的所能完成的系统功能来划分。主要有两大类主要的功能：一是帮助决策什么是对的判断，例如临床诊断，早期的LeedsAbdominalPain、DXplain和QMR等医学诊断系统即属此类。二是帮助医生决策下一步应该做做么事，例如做什么检查，用什么药，要不要手术等，最典型的一个例子就是决策分析树，即根据概率分析医生下一步应该怎样做。
3)建议方式
临床决策系统的建议方式分为主动和被动两种。主动的方式为系统主动地给医生提出决策建议，不管医生此时有没有决策帮助的需要，例如各种事件监视器系统，这类建议方式的好处在于可以强制性阻止一些严重的后果发生，例如用药配伍禁忌和药物-疾病禁忌等。被动的方式是指只有医生主动询问系统时系统才给出决策建议的方式，例如早期的各种诊断辅助系统，包括LeedsAbdominalPain[8]、DXplain和QMR等。
4)人-机交互
人-机交互方式也是划分临床决策支持系统的一个比较重要的维度。主要区分一个系统是否与医生的工作流程相融合。早期的临床决策支持系统由于多是独立于医生工作流程之外的，医生要获得帮助不得不在决策系统中再次输入患者的信息，造成时间的浪费，例如早期的MYCIN系统，用户不得不从当前的工作中停下来转到MYCIN系统所在的计算机上，并且要重新输入患者的信息后才能获得决策支持的结果。现代的临床决策支持系统大多与医生的工作流程相融合，医生可在工作流程中迅速地获得决策支持，例如各种事件监视器系统可以在用户完全不干预的情况下发出各种发警，还有最近的无缝整合于电子病历的一键通技术（InfoButton）是在完全不干扰医生工作流程的情况下给医生提供必要的决策相关信息。
5)决策中的交流方式
临床决策支持系统在交流方式上分顾问式（Consultingmodel）和批评式（Critiquingmodel）顾问式在流程中不断地与医生进行交互获得必要信息，最终生成最后的建议，例如在MYCIN系统中，需要用户不断地与计算机进行信息交互，最终计算机才能给出最后的决策意见。而批评式的系统事先根据相关信息生成一个决策建议，如果医生的决策与之不符，则给出系统的决策建议，适用于医生愿意自己决策而只是需要系统对自己的决策进行再次确认的情况，前面提到的事件监视器系统即属于批评式的。
6)决策支持程度
与直接能给出决策建议的系统不同，也有一些系统不直接给出建议而是只提供给决策者必要的相关信息，