基于医疗大数据的临床决策支持系统
摘要：探究医疗大数据的应用方向之一临床决策支持系统的功能，为具体评价临
床决策支持系统的便利性和在提升医疗质量方面的作用，特选择护理临床决策支
持系统作为具体案例进行研究。经过综合与总结，可得知临床决策支持系统对于
护理质量和患者治疗过程产生积极作用。
关键词：临床决策支持系统（CDSS）；医疗大数据；护理临床决策支持系统，医
疗质量
I.前言
1.1 背景
中国在健康医疗大数据的建设中投入了大量的人力、物力、财力。患者在医院就
诊过程中的体征、检查、检验、诊断、用料、支付都已经实现数据化。但是，海
量的未经处理的数据对于临床医生而言并没有起到很好的辅助作用，他们无法从
非结构化的、未经处理的数据中得出有效的结论。由此产生问题，医生没有利用
好数据科学。换句话说，临床医务人员无法用 IT 语言描述数据分析需求，IT 人
员无法理解医疗数据和业务问题，也可以说成“懂医学的人不懂大数据分析，懂
大数据分析的人不懂医学”。
1.2 出现
为了评估和提高医疗质量，减少医疗差错，以及探索疾病之间的关联关系，辅助
问题挖掘及临床决策支持，医院信息系统中就有了临床决策支持系统（CDSS）。
它可以对现有的疾病数据进行分析整理，利用大数据技术，建立疾病、症状、诊
断之间的相关关系，并形成知识图谱来辅助临床医生发现问题并提供鉴别诊断，
有效降低误诊率。
II.应用
2.1 定义与区别
目前，临床决策支持主流的定义是 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 其实就是在正确的时间，对正确的对象，提供正确的信息，这区别于人工
智能和专家系统。
为何说 CDSS 区别于人工智能和专家系统呢？人工智能是通过模拟人类的行为和
方法来让机器也拥有与人类相似的能力；专家系统可以根据某领域一个或多个专
家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那
些需要人类专家处理的复杂问题；而 CDSS 既基于医疗大数据的处理与分析，又
有临床医生诊断时的思考，它进行辅助决策时需要与临床医生进行互动，可以说
是计算机与人脑的综合，决策支持系统与专家系统的集成。
2.2 功能
CDSS 的功能可以基于它被使用的时机来划分，临床医生利用 CDSS 提供的服务在
诊断或治疗病人时获得帮助，减少医疗差错。因此可将临床决策支持系统的使用
时机划分为诊断前，诊断中，诊断后。
诊断前：CDSS 可以根据患者的症状“推荐检查检验”、“辅助诊断”，帮助医
生完成对疾病的初步诊断。
诊断中：CDSS 可以帮助医生回顾并筛查初步诊断，进行检查检验结果的“判读”
和“智能提醒与警告”，为医生提示药品适应症、药理、药效等，包括手术并发
症常见症状，以及术后综合治疗及评估方案等，以便完善初步诊断，确定诊断。
诊断后：CDSS 可以进行“疾病风险评估”，挖掘患者与其既往医疗信息、临床
治疗之间联系的数据信息以便“预测”其将来的健康问题或死亡风险；之后会形
成“成套医嘱”。
III.护理临床决策支持系统案例与分析
3.1 背景
随着信息化的发展，信息化已成为护理发展的必然趋势。护理作为患者入院治疗
后不可或缺的重要环节，具有十分重要的地位。护士在临床中从事大量的基础性
重复性的工作，亟待运用信息技术手段来帮助护士进行日常的护理工作，提高护
士工作效率，提升患者护理质量。[2]
3.2 系统架构与功能
在护理工作方面，CDSS 可通过提醒、预警、辅助决策等功能提高护理记录的准
确性和全面性，增强护士决策自主权、专业满意度和职业归属感。同时，开发者
在进行护理临床决策支持系统的开发时将循证指南嵌入 CDSS，可提高护士对指
南的依从性，从而规范护士行为，提升护理质量。[3]
护理临床决策支持系统包含护理智库、护理质控、NIS 互动、智能提醒、物联互
动、患者相关性六个功能模块。
护理智库包含疾病相关知识、专科评估要点、护理问题、护理措施、健康指导、
护理指导、护理结局评价。将护理中的大数据与常规知识集成在一个系统，展示
护理常规内容，使护士在护理过程中能够迅速地收集信息，结合患者当前医嘱，
获得最适合患者的护理决策，提升护理人员的决策水平，促进护理人员的有效护
理。同时支持全文检索和指定分类检索和查看搜索历史。
护理质控包含敏感指标监测、文书质量监测、及时问题分析。允许使用者将统计
报表下载，报表中有得分项和扣分项以及各个病区问题一览表，可以由此进行各
病区问题的综合分析，回顾总结，对已有问题进行解决，提升护理质量，提高患
者舒适度和生活质量。
NIS 互动会将护理相关操作进行集成，使护士们在同一个系统中进行操作，实现
护理排班和护理计划同步。
智能提醒包含事中质控和预警提醒，在对护理的约束评估中实现五个维度，包括
完整、一致、合规、及时、预警，在有病患需要及时进行某项操作时，CDSS 会
进行提醒；当护理某项操作不合乎规范时，CDSS 会进行预警并展示质控规则和
合理的护理操作。
3.3 案例分析
在资料搜寻中，经过阅读文献和分析，我们可以看到护理临床决策支持系统对于
护理资源的作用效果可分为三个方面。
经济资源：CDSS 可通过降低护理院老年人压疮发生率而降低相应成本支出。但
是在常规护理中，CDSS 会根据指南提醒护理时间和护理操作。由于护理频次，
规范性的提高，CDSS 会增加常规护理的人力、财力的投入。
护理服务资源：CDSS 可提高心衰患者家庭访视次数，降低败血症患者和多重用
药居家老人的住院率，但对慢性病患者症状管理影响较小。究其原因，可能为慢
性病病程较长，且病情复杂，慢性病的症状改善是治疗、专业护理、日常照护等
共同作用的结果，而 CDSS 用于护理领域时，更多关注的是患者护理问题。
时间资源：CDSS 可缩短发热儿童实验室检查时间和患者院前急救送诊时间，提
高护士长责任制排班效率。由于信息化的提高，会延长护理人员对电脑等智能设
备的使用时间。
3.4 案例结果
CDSS 在护理工作、患者状况和护理资源方面发挥着积极作用，可以辅助护士进
行常规护理，避免因人为遗忘、操作失误等造成的问题，提高护理准确率、及时
率，提升护理质量。但存在前期成本投入高、耗费更多护理时间等不足，未来仍
需进一步完善和优化。
IV.讨论
4.1 问题与障碍
CDSS 的研究始于 20 世纪 50 年代末，最早的研究方向是医学专家通过推理引擎，
将专业知识和临床经验经过整理后存储于知识库中，利用逻辑推理和模式匹配的
方式，帮助用户进行诊断推断。发展至今，国内外临床决策支持系统的开发应用
已经有将近 70 年，但目前的临床决策支持系统的应用推广面并不广，被临床医
生们接受并应用到临床中的情况较少。造成这种现状的主要原因包括：
①学科交叉整合比较困难。计算机程序可以模拟人类的行为和方法，基于现有的
大数据，经过逻辑推理产生结果，但却不能产生创造性的结果。人类疾病具有复
杂性、多变性和不确定性等特点，临床决策除了需要全面了解患者的病情特点及
相应的辅助检查结果外，更需要医生的临床经验和辩证思维。
②技术方面的问题。现行的推理模型可以很好地解决简单的问题，但一用到错综
复杂的现实中便会产生错误。而临床医生诊断容错率低，复杂的病情需要多位专
家的讨论，辩证来进行患者诊断，降低误诊率。
③数据合法使用和隐私保护问题。由于采集的数据中包含患者个人信息，所以采
集数据前，必须得到患者授权，并且根据个人信息保密的基本原则使用这些数据。
目前，国际上已经越来越重视数据隐私的保护，如欧盟已经出台了严格的数据保
护条例，相信在不久的将来，我国也会出台相关法律、建立专门的监管机构来规
范和监管数据使用情况。这样才能进一步促进数据流通，发挥数据的价值，建立
大数据，同时能够有效保护患者的隐私。[5]
④开发思路方面的问题。开发人员以软件为中心的开发思路常常容易忽视临床中
的实际问题、业务需求及用户的真正需求。
⑤忽视组织因素。开发人员对 CDSS 即将应用的组织环境因素重视不够，不少开
发人员错误地认为 CDSS 就像一台普通医疗仪器，只要安装在医院的某个地方就
会自然而然地解决临床问题。
⑥操作耗时问题。由于使用临床决策支持系统的医务工作者计算机水平不同，部
分人员计算机应用能力较弱，使用时耗时较多，效率降低。[4]
⑦数据质量低。CDSS 中存在海量的非结构化数据（如心电图、彩超、DR、CT、
核磁共振、脑电图、肌电图等），医生在诊断时无法高效利用。
⑧成本高且提升诊断质量的效果不确切。
疾病的复杂性、多样性、不确定性和医学知识的丰富性导致开发者在设计 CDSS
时需要考虑非常多的患者因素和最新的诊断方法。医学界的临床研究和患者数
据，数以万计，质量参差不齐，其中包含大量非结构化的数据，如何将最高质量
的证据用于 CDSS 是非常困惑开发者的事情。临床工作流程的复杂性也增加了
CDSS 整合到 HIS 系统的难度，尤其是不少医院对于内外网有着严格的逻辑隔离
甚至是物理隔离，进一步限制了一些在线 CDSS 的院内应用。
4.2 总结与展望
CDSS 目前在国外的应用已经趋于成熟化，但在国内，仍有很长一段的发展历程。
海量医疗大数据如何分析并整合成有效的资源，并在医生诊断过程中提供有效的
辅助；如何打通不同医院的 CDSS，实现知识与信息的共享；如何通过 CDSS 中的
医疗大数据分析、总结、预测、实验，形成较好的诊断和治疗标准；这些都是临
床决策支持系统可以发展的方向。随着“云、大、物、移、智”以及计算机技术
的迅速发展，可以预见在这些前沿技术的推动下，CDSS 必将步入发展的快车道。
V.参考文献
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