नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणालियाँ: डिज़ाइन और प्रभावशीलता

एक नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली (CDSS) एक ऐसा सॉफ्टवेयर है जो किसी व्यक्तिगत रोगी की विशेषताओं को एक कंप्यूटरीकृत ज्ञान आधार से मिलाता है और एक चिकित्सक, कर्मचारी सदस्य या रोगी को रोगी-विशिष्ट आकलन या सिफारिशें प्रस्तुत करता है। यह विषय बताता है कि ऐसी प्रणालियों को कैसे डिज़ाइन किया जाता है, उन्हें नैदानिक कार्यप्रवाह में कैसे एकीकृत किया जाता है, और साक्ष्य क्या कहते हैं कि क्या वे अभ्यास और परिणामों को बदलते हैं।

Definition

एक नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली एक सक्रिय ज्ञान प्रणाली है जो मामले-विशिष्ट सलाह उत्पन्न करने के लिए रोगी डेटा की दो या अधिक वस्तुओं का उपयोग करती है, जिसमें आमतौर पर एक ज्ञान आधार, एक अनुमान या तर्क इंजन, और नैदानिक कार्यप्रवाह के भीतर उपयोगकर्ता के साथ संवाद करने के लिए एक तंत्र शामिल होता है।

Scope

यह प्रविष्टि निर्णय समर्थन (ज्ञान आधार, अनुमान तंत्र, संचार इंटरफ़ेस) की वास्तुकला और डिज़ाइन सुविधाओं, ज्ञान-आधारित और गैर-ज्ञान-आधारित प्रणालियों के बीच अंतर, अलर्ट, रिमाइंडर, ऑर्डर सेट और इन्फोबटन जैसे सामान्य हस्तक्षेपों, और अलर्ट थकान और कार्यप्रवाह फिट की आवर्ती समस्याओं पर विचार करती है। यह प्रभावशीलता पर नियंत्रित-परीक्षण साक्ष्य और सफलता से जुड़ी डिज़ाइन सुविधाओं का सारांश प्रस्तुत करती है, जिसे नैदानिक मार्गदर्शन के बजाय एक पद्धतिगत विषय के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

Key concepts

• ज्ञान आधार और अनुमान इंजन
• ज्ञान-आधारित बनाम गैर-ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ
• अलर्ट, रिमाइंडर और ऑर्डर सेट
• इन्फोबटन और संदर्भ-जागरूक पुनर्प्राप्ति
• अलर्ट थकान और ओवरराइड दरें
• कार्यप्रवाह एकीकरण और सीडीएस के पाँच अधिकार
• मानक-आधारित अंतरसंचालनीयता (SMART on FHIR, CDS Hooks)
• नैदानिक निर्णय समर्थन के पाँच अधिकार

Mechanisms

अधिकांश निर्णय समर्थन एक क्यूरेटेड ज्ञान आधार को एक अनुमान तंत्र से जोड़ता है जो एन्कोडेड नियमों या मॉडलों के विरुद्ध रोगी डेटा का मूल्यांकन करता है, फिर उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से आउटपुट प्रदान करता है, आदर्श रूप से स्वचालित रूप से और मौजूदा कार्यप्रवाह के भीतर, बजाय एक अलग लुकअप की आवश्यकता के। व्यवस्थित समीक्षाओं ने सुविधाओं का एक छोटा सेट पहचाना जो सफलता की दृढ़ता से भविष्यवाणी करते हैं: चिकित्सक कार्यप्रवाह के हिस्से के रूप में निर्णय समर्थन का स्वचालित प्रावधान, निर्णय लेने के समय और स्थान पर प्रावधान, कार्रवाई योग्य सिफारिशें, और कंप्यूटर-आधारित पीढ़ी (कावामोटो, 2005)। SMART on FHIR जैसे मानक निर्णय-समर्थन ऐप्स को एक बार लिखने और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्लेटफॉर्म पर चलाने की अनुमति देते हैं (मैंडेल, 2016)।

Clinical relevance

निर्णय समर्थन प्रणालियाँ कई संकेतों, चेतावनियों और डिफ़ॉल्ट आदेशों को निर्धारित करती हैं जिनका चिकित्सकों को सामना करना पड़ता है, इसलिए उनका डिज़ाइन सीधे प्रभावित करता है कि ज्ञान बिस्तर तक कैसे पहुँचता है और चिकित्सकों को कितना विघटनकारी 'शोर' का सामना करना पड़ता है। यह प्रविष्टि बताती है कि ऐसी प्रणालियों को कैसे इंजीनियर और मूल्यांकन किया जाता है; यह किसी भी रोगी के लिए नैदानिक सीमाएँ या उपचार निर्देश प्रदान नहीं करती है।

Evidence & guidelines

एक बड़ी व्यवस्थित समीक्षा में पाया गया कि कंप्यूटरीकृत निर्णय समर्थन ने अधिकांश मूल्यांकित परीक्षणों में चिकित्सक के प्रदर्शन में सुधार किया, जबकि रोगी परिणामों के लिए लाभ के साक्ष्य विरल और कम सुसंगत थे (गर्ग, 2005)। एक सहयोगी समीक्षा से पता चला कि क्या कोई प्रणाली अभ्यास में सुधार करती है, यह नैदानिक डोमेन के बजाय डिज़ाइन सुविधाओं द्वारा काफी हद तक समझाया जाता है, जिसमें स्वचालित, कार्यप्रवाह में, पॉइंट-ऑफ-केयर डिलीवरी निर्णायक होती है (कावामोटो, 2005)। 'टेन कमांडमेंट्स' जैसे व्यावहारिक संश्लेषणों ने इन निष्कर्षों को डिज़ाइन ह्यूरिस्टिक्स (Bates, 2003) में बदल दिया।

History

नैदानिक निर्णय समर्थन 1970 के दशक के नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों से विकसित हुआ और 1990 के दशक से कंप्यूटरीकृत प्रदाता ऑर्डर एंट्री और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के माध्यम से नियमित देखभाल में चला गया। 2000 के दशक के मध्य की व्यवस्थित समीक्षाओं ने प्रश्न को 'क्या सीडीएस काम करता है?' से 'कौन सी डिज़ाइन सुविधाएँ सीडीएस को काम करती हैं?' में बदल दिया, और 2010 के दशक में मानक-आधारित, इंटरऑपरेबल ऐप प्लेटफॉर्म जोड़े गए जिन्होंने निर्णय तर्क को विशिष्ट विक्रेता प्रणालियों से अलग कर दिया।

Debates

सुरक्षा मूल्य खोए बिना अलर्ट थकान को कैसे कम किया जा सकता है?

विघटनकारी अलर्ट को अक्सर ओवरराइड किया जाता है, जिससे महत्वपूर्ण चेतावनियों को अनदेखा करने का जोखिम बढ़ जाता है; डिजाइनर यह बहस करते हैं कि विशिष्टता, स्तर-निर्धारण और समय को कैसे ट्यून किया जाए ताकि उच्च-मूल्य वाले अलर्ट प्रासंगिक रहें जबकि कम-मूल्य वाले अलर्ट को दबा दिया जाए।

निर्णय समर्थन रोगी परिणामों की तुलना में प्रक्रिया उपायों में अधिक मज़बूती से सुधार क्यों करता है?

परीक्षण लगातार नैदानिक परिणामों की तुलना में चिकित्सक के व्यवहार में बदलाव दिखाते हैं, जिससे कम-शक्ति वाले परिणाम अध्ययनों, लक्षित प्रक्रियाओं और परिणामों के बीच कमजोर कड़ियों, और कार्यान्वयन गुणवत्ता पर चर्चा होती है।

Key figures

• David W. Bates
• Kensaku Kawamoto
• R. Brian Haynes
• Joshua C. Mandel

Seminal works

• garg-2005
• kawamoto-2005
• bates-2003

Frequently asked questions

एक नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली के घटक क्या हैं?

शास्त्रीय रूप से एक ज्ञान आधार (एन्कोडेड नैदानिक ज्ञान), एक अनुमान या तर्क इंजन जो उस ज्ञान को रोगी डेटा पर लागू करता है, और एक संचार इंटरफ़ेस जो उपयोगकर्ता को उनके कार्यप्रवाह के भीतर परिणाम प्रदान करता है।

कौन सी डिज़ाइन सुविधाएँ निर्णय समर्थन को प्रभावी बनाती हैं?

समीक्षाएँ कार्यप्रवाह के भीतर समर्थन का स्वचालित प्रावधान, निर्णय लेने के समय और स्थान पर वितरण, कार्रवाई योग्य सिफारिशें, और कंप्यूटर-आधारित पीढ़ी को उन सुविधाओं के रूप में इंगित करती हैं जो अभ्यास में सुधार से सबसे अधिक जुड़ी हुई हैं।