基层卫生服务决策支持系统构建

阐述基层卫生服务决策支持系统设计原则、思路和总体架构,以糖尿病为例开发具备辅助诊断、风险评估、疾病管理和双向转诊功能的基层决策支持系统,辅助基层医生预防、评估和治疗糖尿病,对实现居民分级分类管理、提供个性化治疗具有重要意义。     

临床决策支持系统对全科医生发展的作用探讨

目前,大力发展全科医学、建立一支高水平的全科医生队伍是增强基层卫生服务能力的关键。临床决策支持系统（CDSS）是一种改善临床决策制定的信息系统,通过卫生信息化技术将患者临床资料和医学知识相结合,辅助临床医务人员制定临床决策。在基层卫生信息系统中引入CDSS,可弥补基层医疗卫生机构先进设施相对缺乏、基层全科医生诊疗经验不足,起到提升全科医生服务水平的作用。本研究结合国内外CDSS发展现状,探讨了应用CDSS在促进全科医生发展、提升全科医生诊疗水平中的作用和实际意义,指出：CDSS可提升全科医生的疾病诊疗能力,帮助全科医生参与多种共存病的管理,提示人群高危因素及指导疾病筛查,优化转诊模式,帮助全科医生科学合理地应用指南,促进全科医生自我学习等。     

面向区域卫生平台的数据仓库实现方式探索

决策支持系统是信息系统发展的高级阶段,通过统计报表、在线分析、数据挖掘等技术向卫生管理机构的决策者提供支持,使管理和决策者能够更快速、全面的掌握医疗机构运营和管理信息。着重介绍了在区域卫生平台决策支持系统中,数据仓库模型设计及实现过程中使用的数据库方面的关键技术和实现要点。     

基于商业智能的区域卫生综合辅助决策支持系统建设与应用

为提高卫生管理效率和决策水平,以区域卫生信息平台为基础,基于商业智能的思想创建区域卫生综合辅助决策支持系统,介绍该系统的技术方案、建设内容及在卫生管理中的应用示例。     

卫生管理决策支持系统的研究现状

文章回顾了近十年来国内外关于卫生管理决策支持系统的文献研究情况,研究结果表明,国外卫生管理决策支持系统主要集中在临床决策支持、卫生保健、人口社区管理、政府服务等几个方面,国内集中于对临床决策支持、医院管理、应急指挥、电子政务等几个方面的研究.文章还对国内研究的成功之处和不足之处作了评析.     

临床护理决策支持系统的理论基础

护理决策支持是护理信息化很重要的一部分功能，基于计算机的程序，使用各种信息资源和分析工具过滤或整合护理信息，辅助护士进行临床护理决策。在护理决策支持系统提供的信息支持前提下，会更快速的对患者进行护理诊断的提出、护理计划的制定以及护理措施的实施，提高决策水平，进而提升护理服务质量和效率。临床护理决策支持系统能够及时向护士反馈患者异常情况，并向护士提供恰当的解决方案和正确的决策指导，有效解决了临床护理人员知识的局限性，减少护理决策的失误，达到了提升护理服务质量的重要目的。因此，护理人员需要了解临床护理决策支持系统工作的理论基础，以利于更容易接受和掌握系统的使用。     

一种新型糖尿病远程医疗个性化决策支持系统

目的研究多因素个性化糖尿病决策支持系统,改善医疗效果,解决治疗中的个性化难题.方法首次利用专家混合算法整合了普通药物、胰岛素、膳食、体能等多参数和多系数,为患者和专家提供合适的决策指导.描述了专家混合算法在糖尿病治疗中的应用实施步骤.建立了通用临床决策支持、糖尿病决策支持个性化糖尿病决策支持模型,用个性化模型对每天的治疗提供指导.结果该系统的决策结果很接近训练数据(r=0.97±0.05,n=14)和控制目标(r=0.95±0.06,n=14).经验法指导治疗所得结果的标准差为1.81,个性化决策所得决策结果的标准差为0.21.经验法与决策结果之间的标准差为0.783.结论决策所得结果显示具有更好的均衡性,证明专家混合算法建立的个性化糖尿病决策支持系统是强有力的糖尿病决策工具,它可处理多系数和多参数决策数据.     

医院临床决策支持系统设计与应用

介绍临床决策支持系统国内外发展现状，结合陆军军医大学第一附属医院实际情况，阐述临床智能辅助决策支持系统设计目标、整体架构、功能、软件模块及其特点，指出该系统应用效果较好，能够为医生提供更好的信息服务和支持。     

基于区域卫生信息平台的管理决策支持系统需求研究

介绍了区域卫生信息平台概况,并设计了卫生管理决策支持系统架构,主要由数据源、数据仓库、决策信息层、应用服务、门户网站等几部分组成。从业务、功能两个角度重点讨论了卫生管理决策支持系统的需求状况,并提出了决策支持系统的功能模型。     

基于案例库构建中医临床决策支持系统

通过分析中医学思维特点、传统的循证医学模式在中医应用的困难以及大脑的认知特点,提出了建立中医全案例库以及利用信息化在中医案例库基础上形成临床决策支持系统的思路。认为中医全案例库必须具有完整性、可学习性、真实有效性及需包括部分误诊误治案例。随着病例库的病例不断完善和不同医者的反复验证,可构建基于案例决策的中医病案库支持下的临床辅助决策系统。而随着人工智能基于自然语言、神经网络、深度学习等能力的不断提高及中医实践者的反复临床验证,中医临床决策系统的准确性将不断提升。     

医院移动决策支持系统的建设与应用

信息技术的不断发展,使移动医疗和移动管理变为现实。旨在通过对传统决策支持系统（DSS）使用率不高的原因分析,介绍移动决策支持系统（MobDSS）的比较优势。后者对于医院管理者实现透明目标管理、主动管理、实时管理和有效决策具有重要意义。     

医疗决策支持系统的研究与应用

摘要医疗活动是一个知识性强且复杂的过程,医生在医疗过程中需要许多信息作为参考。然而,未经过处理的海量数据经常对于医生的决策造成严重干扰。设计了一种医疗决策支持系统,该系统可以对医生的整个诊疗过程提供决策支持,包含诊断、治疗、检查、药品和费用等方面,该系统的应用为医疗工作带来了便利。     

论医疗决策支持系统

介绍了医疗决策支持系统的基本概念、决策支持系统的种类、该系统辅助医疗决策的途径、医疗决策支持系统所运用的知识、医疗决策支持系统中采用的基本方法、以及一个决策支持系统的例子。呼吁国内医疗机构在开发医疗信息处理系统时重视对医疗决策支持系统的开发。     

基于大数据的医院决策支持系统构建研究

目前医疗卫生领域的数字化管理多侧重于业务操作层面,积累多年的海量业务数据,在决策环节未能得到有效合理的利用.通过分析现阶段医院决策支持系统存在的问题,提出基于大数据的医院决策支持系统的构建思路.     

本体在糖尿病临床决策支持系统中的应用

基于电子健康系统的临床决策支持系统（clinical decision support system, CDSS）可以辅助基层医生进行临床决策，提高诊疗效率。其中利用本体构建CDSS的医学知识库和患者数据使CDSS的推理过程和决策结果具有可解释性。本文就糖尿病治疗领域的相关本体及基于本体的CDSS的进展与挑战进行综述。首先，阐明我国糖尿病诊疗的现状与挑战为亟需提高医疗服务效率与质量；在介绍本体的相关知识后，概述使用本体构建CDSS的框架、方法及特点；然后综述国内外糖尿病治疗领域的本体及基于本体的CDSS的案例，总结其构建方法及特点；最后提出该领域的展望:将循证医学与本体相融合，构建可信的临床推荐体系是目前CDSS的发展重点。     

北京朝阳区卫生设施空间布局决策支持系统需求分析研究

在对北京市朝阳区医疗卫生设施布局现状、存在有关问题以及已有卫生信息化基础进行系统分析的基础上,结合卫生设施相关配置标准及区域卫生资源规划设计的有关理论,提出了一套切实可行的基于GIS的朝阳区卫生设施空间布局决策支持系统功能需求分析,为北京朝阳区建设卫生设施空间布局决策支持系统提供科学依据与参考。     

嵌入式临床智能决策支持系统设计与中医临床知识服务研究

随着医院信息化水平的不断提高,在医院信息系统中开展中医药知识服务不仅具有可行性,且对中医药临床科研的推动极具潜力。研究通过构建嵌入式临床智能决策支持系统与中医临床知识服务平台的开发,提供嵌入电子病历的实时临床决策支持和与临床病例高度相似的典型案例匹配,以及基于临床临床情景的诊疗规范、名家经验、名医名方、临床证据等中医临床知识服务。     

中英紧密合作,成功在国内推出标准临床用药管理平台产品

本刊讯2013年12月12日,爱思唯尔集团在上海宣布,其具有创新意义的新一代全面临床用药决策支持解决方案产品(CMDS-All)在江苏省苏州市苏州大学附属第一医院成功实施。据了解,由爱思唯尔全资子公司——上海大通医药信息技术有限公司(大通)自主研发的全面临床用药决策支持解决方案系列产品(CMDS-All),致力于将孤立的临床与药物应用信息集成在同一个解决方案平台之下,从而为医疗服务工作者提供真正本地化的围绕临床用药相关的决策支持系统,同时包括全面的处方审核及各类临床用药分析管理方案。"这一重要的里程碑再一次展示了中英之间的紧密合作,将爱思唯尔国际标准的医学信息内容与中国本地专家的     

基于J2EE和SAS的医院数据挖掘支持系统

目的建立具有强大数据分析及性能优良的医院管理决策支持系统。方法采用SAS在数据分析方面的强大功能以及J2EE架构,建立医院管理决策支持系统。结果基于J2EE和SAS的医院数据挖掘支持系统能很好地帮助医院进行辅助决策管理。结论该决策系统设计简便、性能优良,对于决策支持系统的设计具有较强的启发性。     

基于商业智能的医院决策支持系统研究

基于商业智能应用系统的特点和体系结构,对商业智能技术在医院信息系统（HIS）中的应用进行了研究。在医院原HIS的基础上,综合运用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新兴技术搭建了一个完整的医院决策支持系统。该系统支持海量数据的深加工和再利用,解决了数据仓库构建、数据分析、客户端程序设计等问题,为支持医院管理者的分析决策做出了积极探索。