2019 年 12 月 10 日 - Parul Saini,Webmedy 团队
临床决策支持系统 (CDSS) 是一种软件系统,可通过分析患者数据帮助医生做出决策。
临床决策支持系统可以是一个独立的程序,也可以作为任何电子健康记录的一部分。它是一种支持临床决策系统的健康信息技术。
随着数据量的增加以及提供基于价值的医疗保健的责任也在增加,临床决策系统 (CDS) 迅速成为医生的主要工具。
临床决策支持提供特定于个人的信息,并在适当的时间对医疗保健进行智能过滤。
CDS 包含用于升级医疗保健决策的各种工具。这些工具具有计算机化警报、患者和医生提醒、重点患者报告和出院总结、模板。临床决策支持系统是通过不同的方法设计的。他们中很少有人单独使用机器学习算法,而其他人则拥有精确的知识库,通过分析患者的趋势数据或其他医疗数据来发挥不同的作用。
CDS 的主要目的是帮助医疗保健,能够分析患者数据并使用该信息来帮助制定诊断。 CDSS 向医生和初级卫生保健机构提供信息,以提高他们为患者提供的护理质量。 CDDS 工具提供提醒、警报和建议护理。通过使用 CDDS,您可以降低医疗保健成本并提高效率。
CDS 在正确的时间通过正确的渠道(如患者门户、EHR、移动设备)向正确的人(包括患者在内的整个医疗团队)提供正确的信息,即基于证据的信息,以便做出更好的决策和采取行动。
CDSS 通过丢弃不必要的测试、提高患者的安全性并避免危险的并发症来改善医疗保健。
CDSS 有助于提高护理质量和健康结果、提高效率、降低成本、提高患者和医生的满意度。
CDS 是一个实用的健康 IT 组件。它需要生物医学信息;患者特定的数据或结合知识和数据的机制,以便在提供医疗保健时整合并向医生提供有用的信息。这些信息以支持医疗保健工作流程的方式进行过滤和组织,使工作人员和医生能够做出更好的决策并迅速采取行动。
医疗保健中随时可能发生错误,因此尽可能减少错误以提供优质的患者护理非常重要。 CDSS 和 EHR 的实施主要集中在三个方面:
当医疗保健设施 100% 电子化时,CDSS 将更加有益。 CDSS 是高效和有效的质量测量和改进的重要工具,因为它能够了解医疗保健、医生对当前数据模式的了解,并为他们提供更好的实践和更好的机会。
CDS 工具越来越多地利用人工智能和机器学习来支持经验丰富的分析。机器学习算法可以消耗大量数据,识别模式,从而为用户提供详细的结果。
根据木村乔博士的说法,
“我们需要弄清楚的信息量变得如此有缺陷,以至于假设普通医生将其整个无效和可靠的决策结合起来是不合逻辑的”如果你真的想确保每个人都能得到很好的医疗保健,那么你必须确保你得到技术的便利。
临床决策支持系统背后的基本思想是,它们以与企业支持系统帮助业务专家决定企业相同的方式帮助医生和员工。在其他方面,临床决策支持系统可以被视为提供更好的患者体验和健康结果。
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