临床/医疗决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystems--CDSS），是利用计算机和人工智能技术，自动分析病人信息和医学知识，向医生/患者主动输出诊断和治疗帮助性信息的专家系统。
CDSS的概念于上世纪五十年代诞生于美国，目前已经在欧美发达国家得到广泛使用，在我国仍处于起步阶段。
国内外主流观点认为，CDSS分两种，即基于知识库的CDSS和非基于知识库的CDSS。后者利用人工智能技术，通过海量病历学习，进行概率计算，结合临床患者信息，得出具有统计学意义的临床帮助性信息。
非基于知识库的CDSS
图片来源：网络
非基于知识库的CDSS一度成为医疗领域的热点，其中最具有代表性的产品，是IBM公司的沃森医生“DRWATSON”，一经问世，就以其强大的数据计算能力成为美国家喻户晓的明星。
但非基于知识库的CDSS的热度正逐渐褪去，究其原因不难发现，主要集中于两点：
1.真实世界中，病医院知识产权，海量病历的获取是难以克服的障碍。
2.这种CDSS只能输出结果，不能回溯推理过程，不能提供理论依据，很难获得医患双方的认可。
七年风光之后，沃森医生已经逐渐退出市场。
基于知识库的CDSS
基于知识库的CDSS相当于传统的专家决策系统，以海量医学知识为基础，人工智能技术和传统计算机技术相结合，输出的帮助性临床信息可回溯，可解释，同时，可以帮助使用者学习医学知识，提高诊疗水平。
基于知识库的CDSS已经成为市场的主流，据统计，在美国的CDSS市场，基于知识库的CDSS占有率超过90%，而且持续呈上升趋势。中国的CDSS市场，除医学影像领域外，尚未见非基于知识库的产品投入使用。
基于知识库的临床/医疗决策支持系统由三个部分组成
CDSS应用
基于知识库的临床/医疗决策支持系统运行原理如下：
1、系统操作者向推理机输入患者临床信息；
2、推理机经计算后，向医学知识库调取相关医学知识信息；
3、推理机综合患者信息和医学信息进行推理计算；
4、推理机向操作者输出诊断帮助性信息。
基于知识库的临床/医疗决策支持系统的核心是医学知识库，医学事关生命健康，错误的知识必然导致错误诊断，不全面的知识可能导致遗漏诊断，不能及时获得实用的知识，则可能导致延误诊断。
基于知识库的CDSS既可以帮助医生看病，也可以帮助医生学习，是帮助医生迅速提高诊疗水平的最佳工具。同时，药房、养老院，健康保险等机构也可以使用CDSS提高服务水平。
普通大众使用CDSS可以进行初步自我诊断，减少盲目就医，正确选择治疗方法，既可以节省时间和金钱成本，也可以减轻生命健康损害。
今天医学科技（大连）有限公司成立于年，是一家专注于人工智能技术在医学信息领域应用的高科技企业，拥有完全自主知识产权的结构化医学知识库，医院全部临床科室业务，向医学知识的需求方，包括医疗机构、非医疗机构、医生、公众等提供订阅式服务。
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