临床决策支持系统中知识获取与决策过程分析方法

"Method for Knowledge Acquisition and Decision-Making Process Analysis in Clinical Decision Support System" 本文是一篇研究论文，探讨了临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS）中的知识获取方法和决策过程分析。传统的CDSS依赖于规则引擎和预先导入系统的知识库，这使得系统在运行后难以根据实际临床环境动态更新知识和规则。此外，这些系统未能充分利用医院信息系统（Hospital Information System, HIS）存储的数据来挖掘诊断和治疗的潜在知识。同时，缺乏诊断和治疗决策链接的日志记录机制，导致CDSS的学习能力不足。 针对以上问题，该论文提出了一种新的方法，旨在增强CDSS的动态适应性和学习能力。首先，通过集成数据挖掘技术，系统能从HIS中提取大量患者数据，发现隐藏的模式和关联，从而更新和优化诊断与治疗规则。其次，引入实时数据分析，使CDSS能够根据最新的临床实践动态调整其建议。再者，建立决策日志系统，记录医生的每一个决策步骤，以便系统能分析决策过程，提高自我学习和反馈能力。 论文作者包括来自西安电子科技大学软件工程研究所和西电医院的专家。他们提出了一个框架，该框架结合机器学习算法和统计模型，以分析和理解临床决策过程中的复杂性。通过这种方式，CDSS不仅能提供基于规则的建议，还能通过学习医生的行为和结果，逐步改进其推荐策略。 此外，论文可能还讨论了实施这一方法的技术细节，如数据预处理、特征选择、模型训练以及性能评估等。这有助于确保CDSS在实际应用中既能有效辅助医生决策，又能持续地从临床实践中学习和进化。 这项研究对于提升CDSS的实用性和智能化水平具有重要意义，有望推动医疗决策支持系统的发展，使其更好地服务于临床实践，提高医疗服务质量和效率。