惠每CDSS基于权威医学知识库，无缝嵌入医院信息生态，智能分析患者完整数据，为临床诊疗提供符合循证医学证据的决策支持，在门急诊、住院环节实时辅助医护人员优化诊疗方案。系统全面满足电子病历智能化建设要求，并为医院提供项目调研、方案实施、文审准备等电子病历评级全流程服务。
智能识别分析病历文书、LIS/RIS报告等患者完整病历数据。
通过机器深度学习和大数据挖掘，自动映射 SNOMED-CT、LOINC、ICD-11等术语标准，将非结构化和半结构化病历数据转化为更具应用价值的临床决策和科研信息。
知识库的标准程度直接影响CDSS推出的诊断和建议是否准确，结合了人工智能和医疗大数据的惠每CDSS，具有自我学习的能力，能够加速知识更新和运算模型迭代，不断提高知识库的标准程度。
基于循证医学证据和完整数据分析，在临床应用中实时为医护人员提供决策支持，辅助优化诊疗方案，自动审核处置及医嘱等合理性，以及针对患者病情的个性化医疗建议。
医疗决策支持和临床知识库是《电子病历系统功能应用水平分级评价方法与标准》考核重点。惠每CDSS满足高级别评级要求，已助力100余家医院通过电子病历应用水平评级、互联互通测评。
Mayson 完整的智能诊疗决策功能辅助医生在面对病情复杂、多变、及患有跨专科疾病的住院病人时，能够及时做出准确的判断和处置。
自建知识库平台提供惠每及医院所有应用规则的自建，支持医院自行维护知识，维护的知识内容可以与院内知识库相结合，并可以直接在提供给医院的产品中应用。
完整分析患者当次诊断、主诉、相关检验检查结果及历史数据，智能提示 Mayson 判断及依据，辅助医技科室诊断决策。
CDSS使用数据统计平台可根据不同时间、科室、医生等维度，统计总体预警趋势、不同模块预警数量、不同功能模块点击情况，让管理者及时了解院内经常存在医疗差错的地方，以及各科室医生关注的功能模块和知识内容，帮助医院进行医疗质量和培训建设改进。
识别患者的体温、心率等查体情况，实时提示护理建议，智能回写反馈护理效果。
临床决策支持系统（CDSS）有助于医院节约成本、规范诊疗。截至2018年，美国已有74％医疗机构采用CDSS。
UnitedHealth Group(美国联合健康集团)分析，通过应用智能化的CDSS可有效减少临床差异，并可为1家医院节省至少400万美元每年，为10家医联体单位节省超过4000万美元。
美国一家非盈利性医疗组织（Methodist Le Bonheur Healthcare）采用CDSS规范临床诊疗，一季度就节约超过80万美元医疗支出。
临床路径与临床决策支持系统（CDSS）的结合应用正成为提升医疗服务质量、优化医疗流程、降低医疗成本的重要手段。
智慧医院建设已成为一种新趋势，而CDSS临床决策支持系统作为智慧医院建设的重要组成部分，也必将在未来发挥更大的作用。
随着人工智能技术的飞速发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。其中，基于AI的临床决策支持系统（CDSS）已成为医疗信息化和智能化的重要方向。那么，基于AI的CDSS未来将如何发展呢？本文将就此问题进行探讨。
《健康中国行动——心脑血管疾病防治行动实施方案（2023—2030年）》，将工作重点聚焦医疗服务质量，提出推广智能化预防与诊疗技术，提升医疗机构服务能力和质量。多家医院选择引入CDSS提升心脑血管疾病防治能力。
宣城市人民医院引入了基于人工智能的临床决策支持系统（CDSS），并根据医院实际情况进行CDSS临床知识库、决策支持规则库的个性化建设，以满足医院临床诊疗和管理监督需求。
多家医院基于惠每CDSS事中质控等功能，实现了病历内涵质控，打造出具有医院特色的质控闭环，助推互联互通等信息化建设。合作医院进行的一项最新研究，也验证了AI-CDSS可有效改善VTE防治效果。
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