临床决策支持系统：设计与成效

临床决策支持系统（CDSS）是一种软件，它将个体患者的特征与计算机化的知识库进行匹配，并向临床医生、医务人员或患者提供针对特定患者的评估或建议。本主题涵盖了此类系统的设计方式、它们如何融入临床工作流程，以及现有证据表明它们是否能改变实践和结果。

Definition

临床决策支持系统是一种主动知识系统，它使用两个或更多患者数据项来生成针对特定病例的建议，通常包括一个知识库、一个推理或推理引擎，以及一个在临床工作流程中与用户通信的机制。

Scope

本条目探讨了决策支持的架构和设计特征（知识库、推理机制、通信接口），基于知识系统与非基于知识系统的区别，常见的干预措施，如警报、提醒、医嘱集和信息按钮，以及警报疲劳和工作流程适应性等反复出现的问题。它总结了关于有效性的对照试验证据以及与成功相关的设计特征，将其作为一个方法学主题而非临床指导来阐述。

Key concepts

• 知识库和推理引擎
• 基于知识系统与非基于知识系统
• 警报、提醒和医嘱集
• 信息按钮和上下文感知检索
• 警报疲劳和覆盖率
• 工作流程整合和CDS的五个正确
• 基于标准的互操作性（SMART on FHIR, CDS Hooks）
• 临床决策支持的五个正确

Mechanisms

大多数决策支持系统将精选的知识库与推理机制相结合，该机制根据编码规则或模型评估患者数据，然后通过用户界面输出结果，理想情况下是自动的，并且在现有工作流程中进行，而不是需要单独查找。系统评价确定了一小部分强烈预示成功的功能：作为临床医生工作流程一部分的自动决策支持提供、在决策制定时和地点提供、可操作的建议以及基于计算机的生成（Kawamoto, 2005）。SMART on FHIR等标准允许决策支持应用程序一次编写，并在不同的电子健康记录平台（Mandel, 2016）上运行。

Clinical relevance

决策支持系统决定了临床医生遇到的许多提示、警告和默认医嘱，因此它们的设计直接影响知识如何到达床边以及临床医生面临多少中断性“噪音”。本条目描述了此类系统如何设计和评估；它不提供任何患者的诊断阈值或治疗说明。

Evidence & guidelines

一项大型系统评价发现，计算机化决策支持在大多数评估的试验中改善了执业医师的表现，而对患者结果有益的证据则更为稀疏且不一致（Garg, 2005）。一项配套评价表明，系统是否能改善实践主要取决于设计特征而非临床领域，其中自动化、工作流程内、即时护理交付是决定性的（Kawamoto, 2005）。诸如“十诫”之类的实用综合将这些发现转化为设计启发式（Bates, 2003）。

History

临床决策支持起源于20世纪70年代基于规则的专家系统，并于20世纪90年代通过计算机化医嘱录入和电子健康记录进入常规护理。21世纪初的系统评价将问题从“CDSS是否有效？”重新定义为“哪些设计特征使CDSS有效？”，2010年代增加了基于标准、可互操作的应用程序平台，将决策逻辑与特定供应商系统解耦。

Debates

如何在不损失安全价值的情况下减少警报疲劳？

中断性警报经常被覆盖，增加了重要警告被忽视的风险；设计者们讨论如何调整特异性、分层和时机，以使高价值警报保持显著，同时抑制低价值警报。

为什么决策支持比患者结果更可靠地改善过程指标？

试验更一致地显示临床医生行为的变化而非临床结果的变化，这引发了关于效力不足的结果研究、目标过程与结果之间的薄弱联系以及实施质量的讨论。

Key figures

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

Seminal works

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

Frequently asked questions

临床决策支持系统的组成部分是什么？

经典上包括一个知识库（编码的临床知识）、一个将该知识应用于患者数据的推理或推理引擎，以及一个在用户工作流程中向用户传递结果的通信界面。

哪些设计特征使决策支持有效？

评价指出，在工作流程中自动提供支持、在决策制定时和地点提供、可操作的建议以及基于计算机的生成是与实践改进最相关的特征。