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　　醫生水平的局限性、人為差錯的增加、醫療費用的不斷上升，為各國的醫療系統帶來了巨大的困擾。近幾年，隨著醫療行業科技化、信息化程度的逐步提高，臨床決策支持系統（clinical decision support system）受到了越來越廣泛的關注。

　　作為醫學知識工程和人工智能研究中的活躍分支，各種新型的臨床決策支持系統正在不斷被開發出來，旨在改變傳統的依賴醫生經驗和檢驗指標的診斷模式，實現智能化的臨床決策指導，為醫療質量提供保障。

　　1.什么是CDSS？

　　據統計，美國每年因用藥差錯而死亡的人數約4.4 ～ 9.8 萬人，而因此帶來的經濟損失約170 ～ 290 億美元。

　　根據美國科學院2006 年的調查，每年發生在醫院內可避免的、與用藥有關的患者傷害約40萬例，在院外（包括診所）發生的約53萬例。實踐表明，缺乏完整和共享的居民健康信息，造成重復診斷是衛生支出快速增長的重要因素，而缺少足夠的決策支持導致用藥不當或操作不當是多數醫療差錯甚至責任事故發生的主要原因。

　　隨著計算機、網絡通信等技術的飛速發展，臨床醫生、醫療機構管理者、衛生政策制定者都越來越希望得到信息技術提供的決策支持服務。尤其是數據挖掘、聯機分析處理、人工智能這些新技術的發展和應用，為臨床決策支持系統的實現提供了技術條件。

　　臨床決策支持系統即CDSS，是一個基于人機交互的醫療信息技術應用系統，旨在為醫生和其他衛生從業人員提供臨床決策支持(CDS)，通過數據、模型等輔助完成臨床決策。“臨床決策支持系統”的概念仍在不斷更新，目前主流的工作定義是由健康證據中心的羅伯特·海沃德提出的：“將臨床觀察與醫療知識聯系起來，從而影響醫生的方案選擇，提高醫療服務的質量和效果。”

　　臨床決策支持系統也是人工智能在醫學中的重要運用。有人認為，將來一般疾病的診治可以完全交給臨床決策支持系統。臨床決策支持系統較為典型的有：醫生醫囑錄入系統、MYCIN 醫療診斷專家系統、快捷醫療參考系統、邏輯健康評估系統、藥物療法篩選系統等。