临床决策支持系统

临床决策支持系统教学目标21了解什么是CDSS？为什么需要CDSS？CDSS的分类2掌握CDSS的特点与功能CDSS的通用架构CDSS的构建方法3熟悉CDSS的应用CDSS的发展教学内容3临床决策支持系统概述1CDSS的功能与特点2CDSS的构建方法3CDSS的应用与发展4临床决策支持系统概述4为什么需要临床决策支持系统？什么是临床决策支持系统？临床决策支持系统的架构临床决策支持系统概述5什么是临床决策支持系统临床决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystem,CDSS）是一种充分运用可利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高临床决策效率的系统。将医学知识应用到某一患者的特定问题，提出具有最佳费用/效果比的解决方案的计算机系统。临床决策支持系统概述6为什么需要临床决策支持系统临床数据不完整治疗结果不确定医疗卫生人员常常面临困难的选择拥有足够的知识充分的病人资料可作出正确的判断不需要计算机辅助人有时会犯错误或失误临床医生的知识更新无法与急剧增长的医学知识同步对大批量的常规决策工作，自动化决策效率更高要求一些临床项目既提高医疗质量，又降低费用有助于医学院学生学习知识7临床决策支持系统概述临床决策支持系统（CDSS）架构信息诊断治疗数据观察决策计划病人临床医生看病的过程实际上是对病人信息进行综合分析处理的过程，这个过程主要包括三个阶段，观察、诊断和治疗医生看病的自然过程8临床决策支持系统概述临床决策支持系统（CDSS）架构从工程角度看医生看病的自然过程观察问题求解及处理推理过程获取数据诊断治疗自然过程工程角度9临床决策支持系统概述临床决策支持系统（CDSS）架构推理机人机接口解释器医学知识库全局数据库初始数据、中间推理数据、诊断结果医生的大脑，推理、判断医生向病人做解释医书、医生大脑中知识、规则和操作用户UserCDSS的功能与特点10CDSS的目标与功能基于知识库的CDSS基于非知识库的CDSSCDSS的功能与特点11CDSS的目标与功能CDSS的目标：注重临床医生与CDSS之间的互动，利用临床医生的知识和CDSS对医学知识的系统管理，更好地分析患者的信息，以便为临床医生提供医疗建议。CDSS的功能：提醒，提醒临床医生申请某项检查评论，如拒绝某项电子医嘱警报，自动报警、提示和警戒诊断帮助，列出某种疾病的的鉴别诊断预测，根据病情严重程度评分预测死亡风险CDSS的功能与特点12基于知识库的CDSS知识库接口推理机系统使用者基于知识库的CDSS基本结构图通常采用IF-THEN规则来存储和管理知识，例如，某一系统用来研究药物之间的相互作用，规则是如果(IF)服用X药和Y药，那么(THEN)服用者需要注意或者警惕什么。CDSS的功能与特点13基于非知识库的CDSS基于非知识库的CDSS系统多采用人工智能的形式，也被称为机器学习，可以允许计算机从既往经验中或是其他临床资料中获得知识。人工神经网络（artificialneutralnetworks，ANN）利用节点及其之间的加权联系方法，加以分析患者资料，从中获得症状与诊断之间的联系。遗传算法（geneticalgorithm，GA）基于进化理论基础，采用直接选择的方式来得到合适的CDSS结果。CDSS的构建方法14贝叶斯网络人工神经网络遗传算法产生式规则系统逻辑条件因果概率网络CDSS的构建方法15贝叶斯网络贝叶斯网络是一种应用有向无环图来表示变量间概率依赖关系的模型。条件概率：CDSS的构建方法16贝叶斯网络CDSS的构建方法17贝叶斯网络CDSS的构建方法18贝叶斯网络CDSS的构建方法19贝叶斯网络CDSS的构建方法20贝叶斯网络CDSS的构建方法21产生式规则系统产生式规则是一种描述形式语言的语法，格式为：IFRTHENSCF=[0，1]R产生式规则前提S一组结论或操作CF(Certaintyfactory)确定性因子或置信度应用实例：Mycin系统CDSS的构建方法22逻辑条件逻辑条件作用：警告麻醉师，患者心率太慢提醒护士隔离患者提醒医生确认与患者讨论戒烟问题存在的问题：太多的警告和提醒使医生、护士及其他员工麻痹从而忽视这些警告给一个变量和范围，检查变量是在范围内或外，再根据结果采取措施。CDSS的构建方法23遗传算法特点：基于非知识库的系统，无需输入知识规则，从患者资料中自主获取信息。学习过程：借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。优点：通过重复处理过程获得适宜答案缺点：推理过程缺乏透明度CDSS的构建方法遗传算法开始编码、生成初始群体对群体中的个体进行适应度评价满足算法终止准则变异交叉选择终止进化计算输出最优个体并解码结束YN遗传算法流程图CDSS的应用与发展25Mycin专家系统Internist-1和QMR系统CDSS应用难题与发展趋势CDSS的应用与发展26Mycin专家系统是由斯坦福大学（StanfordUniversity）的Shortliff研制开发的，识别细菌感染并给出治疗建议的专家系统。Mycin专家系统构建方法：产生式规则If本微生物的染色是革兰阴性；本微生物的形状呈杆状；患者是中间宿主；Then该微生物是铜绿假单胞杆菌，置信度为CF=0.6CDSS的应用与发展27Internist-1是一种普通内科诊断计算机咨询系统。系统通过用户输入患者的临床症状来推理疾病。Internist-1和QMR系统评价诊断建议的参数：相关频数：某种临床表现在一种疾病中出现的频率提示力度：一种症状在多大程度上能确诊一种疾病CDSS的应用与发展28Mycin和Internist-1/QMR系统的优缺点系统种类Mycin系统Internist-1/QMR优点自然性、模块性有效性、清晰性灵活性缺点效率不高、不能有效表达具有结构性的知识产生式专家系统过分依赖提示强度和相关频数CDSS的应用与发展29临床应用的困难：工作流程的整合无法自动导入HIS中的资料CDSS应用难题与发展趋势技术上的挑战：系统维护系统评价CDSS的应用与发展强调整体任务建模，由任务模型指导问题解决组件的选择模块化、网络化、随时随地下载组装、适应不同的决策支持需求流畅地整合到临床工作流，自动决策支持本体、语义网络技术将在CDSS的知识管理中广泛应用应用效果评价（询证健康信息学）、伦理与法律问题考虑未来发展30模拟医学决策，让基于指南的诊疗计划更加灵活