当前位置： AI资讯 > 内文

医院采购CDSS最应关注什么？美专家总结三要点！

2019-04-3 关键词：临床决策支持(CDSS)

临床决策支持系统（CDSS）是通过影响医生行为和决策的方式，最终实现提高医疗质量和效率的目的。随着临床大数据日积月累，CDSS正在成为医院的核心信息系统，是医院进行质量管理和提升综合实力的重要工具。自国家卫健委发布《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》，对电子病历信息化及医疗决策支持功能作出进一步要求，CDSS应用将进一步扩大。

要完成电子病历信息化“2020”目标，各大医院都在加紧改造信息系统，加强部署CDSS。面对不同技术、级别、场景等的CDSS产品，医院如何选择“最合适”的？美国医疗信息化领域专家针对具体问题，为CIO们提供了一些技巧和建议。

实施负担？做好事前评估与背调

知名医疗IT数据研究公司KLAS的研究主任 Kody Hansen 表示，医疗机构CMO、CIO不时反映因为没有事先明确实施周期，造成人力资源浪费。“采购过程中一个简单提问或许就能为您节省数百小时。”他说，CDSS实施需要厂商和医疗机构充分的团队合作，通常CDSS需要与其他信息系统集成，如电子病历系统。

因此，Kody Hansen 建议CIO们参考供应商之前的合作案例，评估即将采用的CDSS的可衡量实施时间、知识库标准程度、系统的可扩展性、内容可定制程度等，引入可扩展性高、知识库更完善的产品以减少实施负担。惠每CDSS采用分布式框架，无缝嵌入医院已有信息系统平台，无须系统改造，实现接口的快速响应，提供高并发、高可用的服务，已在近60家大型综合医院临床使用。

解决数据的标准化与流程全覆盖

患者的病历数据是临床决策支持技术的关键，是医院信息系统的“原子”，数据的结构化和标准化至关重要。CDSS供应商采用统一标准的数据结构，是医疗机构能够发挥数据“无限能力”，实现数据共享、可移动的前提。

另一个重点关注是CDSS与医务人员的工作流程完全整合，以支持临床业务工作。基于人工智能的惠每CDSS在数据收集上依托于医院信息平台，集成了HIS、LIS、EMR、CDR等各平台数据，使用实时流计算对多源异构数据进行清洗、术语映射，构建形成标准数据库，在此基础上支持临床大数据的挖掘、机器学习、决策支持，并在医生操作病历过程中完成交互、被动提醒，能够满足覆盖医院业务全流程的需求。

动机反思：临床需求才是长远投资价值

随着大数据的价值提升，临床决策支持系统已经限于简单的“警报提醒”功能，它们可以带来很多经济社会价值。但是，对于CIO而言，在实施这些系统需要考虑“对我们医院来说，CDSS的最大价值在哪里”。

Kody Hansen 说，CDSS并非“无所不能”，也不会“一无是处”，系统部署是“亮点”还是“麻烦”，差异往往取决于组织的理念。对于CIO来说，正确评价CDSS需要考虑以下因素：

1）医院引入CDSS是一时需要还是看中长期潜力？满足监管机构或第三方认证要求，是医院目前最直接的动机，也是一种较低层次的需求动机，能一时满足这些需求的产品不少，“一锤子买卖”须慎重。

2）如果引入临床决策支持的目标是“减少阴性提醒，在终端用户的工作流程中进行提醒，以更好地监控不良事件，促进基于循证证据的诊疗决策改进”，必须投入更多资源和耐心。

3）您必须确信临床决策支持系统是建立基于价值的医疗体系的“加分”项。

“始终记住您的核心目标和用户，并确保您满足他们的需求。”美国一家医疗信息化服务商首席技术官兼副总裁 W. Edward Reynolds 强调，CDSS部署的关键并不总是技术问题，而是内容（提醒）或内容交付最为重要。真正“有用”的高级CDSS，需要同时具备三种能力：实时数据管理、算法模型和与工作流程集成，尤其是信息处理时效性和在恰当决策点及时提醒的能力。

惠每CDSS是利用自然语言处理及深度学习技术，研发设计的以提高临床质量为核心的智能决策支持系统，基于循证医学知识体系、病历数据构建深度学习模型，辅助医护人员鉴别诊断、优化诊疗方案和管控临床质量，能够有效提升诊疗行为的一致性与规范性。广泛应用于近60家大型医院和数百家基层医疗机构，为临床质量管理和电子病历智能化水平提升提供全方位支持。