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CDSS临床医疗正逐渐从大医院转向基层医疗机构

导读: 世界上第一个CDSS(MYCIN)才由美国斯坦福大学研制诞生。那套系统可以根据输入的检验信息,自动识别51种病菌,正确使用23种抗菌素。可协助医生诊断及治疗细菌感染性疾病,为患者提供最佳处方。

OFweek医疗网讯 虽然类似于《超能陆战队》大白一样的医疗助手还尚未出现,但早在几十年前,美国就已经出现了类似的产品,即便它并不能像大白一样移动和交流。

临床决策支持系统(Clinical Decision Support System,简称 CDSS),是一个基于人机交互的医疗信息技术应用系统,旨在为医生和其他卫生从业人员提供临床决策支持,通过数据、模型等辅助完成临床决策。

CDSS的研究始于20世纪50年代末,最早的研究方向是医学专家通过推理引擎,将专业知识和临床经验经过整理后存储于知识库中,利用逻辑推理和模式匹配的方式,帮助用户进行诊断推断。

直到20世纪70年代中期,世界上第一个CDSS(MYCIN)才由美国斯坦福大学研制诞生。那套系统可以根据输入的检验信息,自动识别51种病菌,正确使用23种抗菌素。可协助医生诊断及治疗细菌感染性疾病,为患者提供最佳处方。

CDSS临床医疗正逐渐从大医院转向基层医疗机构

随后,各种功能特色的CDSS相继出现,如美国匹兹堡大学的Internist-I 、QMR,犹他州大学的 ILIAD、HELP, 哈佛大学的DXPLAIN,Wolter Kluwer 公司的Uptodate, Elsevier公司的MD consult等。

在医生看来,借助CDSS提升自己的诊疗水平,是一种高成效的方式。而大医院要想通过HIMSS EMRAM评价体系,CDSS(临床决策支持系统)是无法避开的一环。

为了对CDSS有一个全面系统的了解,笔者针对国内外30多家CDSS企业和产品进行了调查,通过研究CDSS的市场情况,梳理CDSS的概念,采访相关企业创始人,让读者清晰地了解CDSS的发展趋势。

通过这篇报告,您将了解到:

一、CDSS能有效降低基层医生的误诊、漏诊率;

二、CDSS市场正从大医院往基层医疗机构转移;

三、庞大可靠的临床知识库,是CDSS 的行业壁垒 ;

四、国内外CDSS相关企业案例。

一、CDSS能有效降低基层医生的误诊、漏诊率

中国医学会的一份误诊数据资料显示,中国临床医疗每年的误诊人数约为5700万人,总误诊率为27.8%,器官异位误诊率为60%,恶性肿瘤平均误诊率为40%,如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等,肝结核、胃结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。

2016年卫生部统计年鉴显示,2015年社区卫生服务中心本科以上学历执业医师约占44%,乡镇卫生院的执业医师比例更低,只有19%。

对基层医疗机构来说,培养一名全科医生大约需要5到10年的时间,如果这些医生能够合理利用CDSS,就能迅速提升他们的诊疗水平,加快培训进度,从而减少基层医疗的误诊、漏诊以及医患纠纷等问题。

CDSS包涵5个正确要素:在诊疗流程中,通过正确的渠道,在正确的时间和正确的干预模式下,向正确的人,提供正确的信息。因此,CDSS是提升医疗质量的重要手段,其根本目的是为了评估和提高医疗质量,减少医疗差错,从而控制医疗费用的支出。

目前,世界上绝大多数CDSS都由三部分组成:即知识库、推理机和人机交流接口部分。它主要包含以下几个使用环节:

1、基于临床知识库,对信息进行收集、整理、分类、过滤、加工并建立逻辑关联知识点;

2、采用警告提醒、信息按钮、成组医嘱(医嘱套餐)、文挡管理以及相关数据的表达形式;

3、对疾病进行诊断、治疗、护理、手术、合理用药等方面的决策支持;

4、为临床医生诊断治疗提供建议、提醒、报警、计算、预测方面的决策支持。

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责任编辑:Finn
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