CDSS（Clinical Decision Support System）是一种基于计算机技术的医疗信息系统，旨在通过数据、模型和人工智能算法辅助医疗专业人员（如医生、护士等）进行临床决策。其核心功能是通过标准化流程和智能化分析，提高诊疗效率、降低医疗风险，并促进医疗质量提升。

一、核心定义与功能

定义

CDSS通过计算机技术整合医学知识、临床经验和患者数据，为医疗决策提供支持。其定义存在不同表述，但核心在于通过人机交互改善决策效率和质量。

主要功能

- 风险预测：

识别药物相互作用、漏诊误诊、过度医疗等潜在风险；

- 智能辅助：提供疾病诊断、治疗方案推荐、合理用药建议等；

- 效率优化：通过自动化流程减少医生工作负担，提升诊疗效率。

二、技术支撑与应用领域

技术组成

- 知识库：

整合临床指南、医学文献、基因组数据等多源信息；

- 人工智能技术：包括深度学习、自然语言处理、机器学习等，用于数据挖掘和模式识别。

应用场景

- 肿瘤诊疗：

整合临床、基因组及影像数据，辅助制定精准治疗方案；

- 中医辅助：实现智能问诊、辨证施治、智能开方等全流程支持；

- 基层医疗：为个体诊所、社区卫生服务中心等提供基础决策支持。

三、发展历程与挑战

发展阶段

- 早期：

基于逻辑推理和专家知识库的初级系统；

- 现代：融合大数据和人工智能的智能决策支持系统。

核心挑战

- 数据质量：

需整合多源、异构数据，确保准确性和时效性；

- 临床验证：需通过大规模临床研究验证有效性和安全性。

四、典型系统示例

中电云脑CDSS：覆盖全诊疗流程，解决药物相互作用、漏诊误诊等问题；

大经中医CDSS：集成知识图谱、自然语言处理，支持智能问诊和辨证开方。

综上，CDSS通过技术手段弥补医生知识短板，提升诊疗精准性和效率，是现代医疗信息化的重要发展方向。