田維金 重慶醫科大學附屬兒童醫院
臨床決策系統將人工智能技術和醫學知識融為一體,一方面能夠為醫生提供技術支撐,另一方面也打破了醫生在專業知識不足的壁壘,減少了人為診斷失誤等問題,保證了醫療服務質量。
臨床決策支持系統在智慧醫院建設中發揮著重要作用,是電子病例應用評價中的一項考核指標。有關部門十分重視醫院信息化建設,充分發揮臨床決策診療的作用與價值,在信息系統中錄入診療指南、技術規范、用藥指南等模塊,以高新科技增強診療的規范性與科學性。
臨床決策支持系統主要分為人機交互、邏輯推理和知識庫三個部分,其與應用層、服務層和數據層一一對應,在數據處理中采用分布式處理方式。
數據層與知識庫相對應,打造了完善的結構化醫學知識庫,將權
威知識作為臨床知識的重要來源。信息類型較多,涵蓋診斷、藥物、檢查、檢驗、手術和護理等內容。系統能夠采取組織化和結構化的形式處理以
上內容,在特定的規則下構建支持系統,在系統中查找和匹配數據信息。
服務層能夠實現邏輯推理,采用決策樹模式判斷重要關鍵詞,將結果與知識庫中的關鍵詞對應,其與搜索引擎十分相似。推理工作主要依據形式化的邏輯原則開展。結合獲取的關鍵信息查找和匹配知識庫,在日常工作中合理選擇和使用所需的專業知識。
應用層與人際交互相對應。應用層能夠為系統與用戶數據的輸入和輸出提供完善的操作界面,系統能夠判斷電子信息系統中的內容。醫生也會在日常工作中以較快的速度獲得決策支持,進而實現自主、自動和自由提示。
依據建議方式,臨床決策支持系統主要分為兩種類型,一種是主動支持模式,一種是被動支持模式,系統可實現兩種方式的綜合利用。主動型是指無論醫生是否有決策幫助的需求,系統均為醫生提供決策建議。應用實例如藥物配伍禁忌、藥物及疾病禁忌適應癥分析等。系統可為醫生主動提供輔助診斷、臨床建議等智能服務。而被動方式則是在醫生主動詢問,系統方可為醫生提供提供輔助診斷、臨床建議。
主動模式當中,診前決策以及診中支持功能在電子病歷系統中均占據重要的位置。診前決策是CDSS根據患者的癥狀描述,在醫生對患者診斷、用藥和手術之前,CDSS按照診療指南提示診斷要求、鑒別要點以及相關診療方案。診中支持功能主要涵蓋提示藥品的適應癥、藥理和藥效以及手術過程中所出現的主要癥狀和鑒要點。
被動模式中,指南推導能夠將疾病知識庫依據不同的科室分成不同的類別,提煉該分類下所有癥狀詞語,從而精準推斷疑似疾病。癥狀
推導主要結合癥狀、體征、檢查和檢驗數據分析患者患有該疾病的可能性,如主癥狀-伴隨癥狀-疑似疾病。指南搜索功能模塊能夠結構化的搜索并查詢數據知識,知識挖掘中一方面可實現全方位的指南搜索,另一方面也可搜索與關鍵字相關的知識頁面。
醫學工具主要由醫學計算、醫學評分、單位和計量換算、循證醫學工具構成,旨在為醫護人員提供便利。系統積極整合了多個學科的權威醫學知識,在一定程度上拓展了醫學資源,進而為醫學生提供更加全面和完善的查詢系統。
診斷中,醫生可將患者主訴和臨床癥狀與系統中的知識庫相匹配,從而充分了解疾病診斷和治療研究新進展,明確診斷依據,確定用藥量和治療方案。
指南推導是在疾病癥狀和體征的基礎上所開展的疑似診斷推導。指南推導中,疑似診斷知識點主要有概述、臨床表現、診斷要點和治療方法等,同時還要明確診斷和治療中所需要的檢查、檢驗、手術、藥品和癥狀等信息。
計算機科學與醫學知識的融合具有一定的局限性,這在一定程度上加大了知識整合的難度,在計算機語言上尤為明顯。部分醫院頻繁應用系統功能,但是很多功能并未獲得醫護人員的認可,疾病的發病機制并未明確,還需結合醫生的臨床經驗和檢查結果來判斷。又由于醫學知識的邏輯性較差,使得臨床診斷過程中人工智能無法捕捉醫生的直覺和經驗,影響了系統的發展與應用。
現如今,數據庫建設的效果不佳,臨床診療決策中需要多個學科的共同參與。對此,系統應吸收更多真實的病例,從而創建大規模醫學知識數據庫,提高決策的科學性。但是電子病例中有很多非結構化的數據,影響了數據的挖掘,且患者數據挖掘與系統數據庫容量等因素也成為了阻礙系統發展的重要元素。
醫院的電子病歷系統建設尤為關鍵,電子病歷系統以電子數據的形式記錄了患者診療全過程的信息數據。合理挖掘并利用電子病歷信息,能夠優化決策系統。但是醫院的信息化建設依然有待完善,在發展中還需高度重視電子病歷系統的建設。
綜上所述,臨床決策支持系統在醫院中的應用,有效提高了診斷的準確性,但是該系統自身存在著一定的不足,工作人員需要結合系統的不足,并采取有效措施加以改進,完善系統功能,進而高效發揮出系統的作用,為醫療行業做出貢獻。