Dr. Mayson 临床决策支持系统(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。
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 Mayson 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。Mayson CDSS满足高级别评级要求，已助力40余家医院通过电子病历应用水平评级、互联互通评测。
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。
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。
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。
临床决策支持系统（CDSS）有助于医院节约成本、规范诊疗。截止2018年，美国已有74％医疗机构采用CDSS。
United Health 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。
机器学习的三个关键词是算法、经验、性能。
研究结果说明AI模型可以作为有效的脓毒症预警工具应用于临床中
瑞金医院的实践表明，“数据大脑”能够驱动医疗质量管理转型，实现院级、科级质量分析。
手术患者并发症发生率、单病种质量控制等6个指标的满分医院均不足3%
4月23日-25日，CHINC展位C060！
在电子病历应用被纳入三级公立医院绩效“国考”背景下，CDSS成为医院信息化建设高级阶段的必选项，可谓是临床信息化建设的“金字塔尖”。
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