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臨床決策支持系統

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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]

構建方法論

參考[4]

分類

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。

基於知識庫的CDSS

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]

非基於知識庫的CDSS

主要是通過機器學習從已有的經驗中自動攫取規則。

有效性

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

發展障礙

  • 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。

CDSS案例

參考文獻

外部連結

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