醫生水平的局限性、人為差錯的增加、醫療費用的不斷上升，為各國的醫療系統帶來了巨大的困擾。近幾年，隨著醫療行業科技化、信息化程度的逐步提高，臨床決策支持系統（clinical decision support system）受到了越來越廣泛的關注。
作為醫學知識工程和人工智能研究中的活躍分支，各種新型的臨床決策支持系統正在不斷被開發出來，旨在改變傳統的依賴醫生經驗和檢驗指標的診斷模式，實現智能化的臨床決策指導，為醫療質量提供保障。
1.什么是CDSS？
據統計，美國每年因用藥差錯而死亡的人數約4.4 ～ 9.8 萬人，而因此帶來的經濟損失約170 ～ 290 億美元。
根據美國科學院2006 年的調查，每年發生在醫院內可避免的、與用藥有關的患者傷害約40萬例，在院外（包括診所）發生的約53萬例。實踐表明，缺乏完整和共享的居民健康信息，造成重復診斷是衛生支出快速增長的重要因素，而缺少足夠的決策支持導致用藥不當或操作不當是多數醫療差錯甚至責任事故發生的主要原因。
隨著計算機、網絡通信等技術的飛速發展，臨床醫生、醫療機構管理者、衛生政策制定者都越來越希望得到信息技術提供的決策支持服務。尤其是數據挖掘、聯機分析處理、人工智能這些新技術的發展和應用，為臨床決策支持系統的實現提供了技術條件。
臨床決策支持系統即CDSS，是一個基于人機交互的醫療信息技術應用系統，旨在為醫生和其他衛生從業人員提供臨床決策支持（CDS），通過數據、模型等輔助完成臨床決策。“臨床決策支持系統”的概念仍在不斷更新，目前主流的工作定義是由健康證據中心的羅伯特·海沃德提出的：“將臨床觀察與醫療知識聯系起來，從而影響醫生的方案選擇，提高醫療服務的質量和效果。”
臨床決策支持系統也是人工智能在醫學中的重要運用。有人認為，將來一般疾病的診治可以完全交給臨床決策支持系統。臨床決策支持系統較為典型的有：醫生醫囑錄入系統、MYCIN 醫療診斷專家系統、快捷醫療參考系統、邏輯健康評估系統、藥物療法篩選系統等。
2.CDSS的應用
早期的新型臨床決策支持系統，通常僅被用于幫助醫生做診療決策。臨床醫生首先輸入信息，然后等待系統輸出分析后的“正確”決策，最終通過判斷，選擇那些系統輸出的候選方案是否可行，以此指示決策。
新型的決策支持理論強調了醫生與系統之間的互動，綜合利用醫生的知識儲備、豐富的臨床經驗以及系統對醫療數據的管理，幫助深入分析病人信息，從而做出最為恰當的診療決策。相比于單方面的醫生或者CDSS系統本身，這種方式具有更大的優越性。特別的一點是，醫生輸入患者的資料后，臨床決策支持系統可以據此輸出相關信息并生成針對個體情況的定制方案以便臨床醫生瀏覽參閱，那醫生就可以直接方便地選出其中有用的信息而刪除那些錯誤的建議。
3.CDSS分類
CDSS按系統結構分為兩類：
·基于知識庫
·基于非知識庫
大多數臨床決策支持系統屬于第一類，包括三個組成部分：知識庫、推理機和人機交流接口。知識庫存儲著大量的編譯信息，通常采用IF-THEN規則進行存儲和管理。
例如，關于藥物的相互作用，規則可以寫成 “IF服用了藥物X，AND服用了藥物Y，THEN顯示警告信息”。高級用戶也可以根據自身需要在另外的編輯界面中自定義知識庫里的規則，比如對新藥進行實時更新等。推理機則根據知識庫里的規則對患者的資料進行自動整合、分析。人機交流接口則是將分析結果反饋給用戶或者作為系統輸入。
基于非知識庫的臨床決策支持系統多采用人工智能的形式，主要是通過機器學習從已有的經驗中自動攫取規則。常用的構建方法有：向量機、人工神經網絡、遺傳算法等。
CDSS按使用時點分：
診斷前：幫助醫生進行初步診斷準備。
診斷中：幫助醫生回顧并篩選候選方案，以便完善最終的臨床決策。
診斷后：挖掘患者既往病史和臨床資料中數據的關系，幫助預測未來的健康狀況。
4.CDSS的特征和功能
優良的臨床決策支持系統具有如下特征：
·自動推送結果，而無需用戶激活系統；
·整合入臨床工作流程之中，而不是獨立于其外；
·基于電子系統，而非紙質系統；
·在病床旁或就診中使用，而不是在接觸病人之前或之后；
·提供推薦意見，而不是評估意見。
臨床決策支持系統可以減輕臨床醫生的工作壓力，降低臨床工作的技術風險，提高患者滿意度。
臨床決策支持系統的主要功能包括：
1. 提示：給醫生提供相關的信息，幫助他們更好地決策，預防醫療差錯，改善醫療質量和結果。
2. 干預：分為5種，分別為警告、提醒；信息按鈕；成組醫囑（醫囑套餐）；文檔管理和格式；相關數據表達。
5.關于CDSS的研究
在一個100項涉及臨床決策支持系統的研究中，有64%的研究認為它改善了醫護人員的表現，有13%的研究認為它增強了患者的治療效果。在另一個涉及70項臨床決策支持系統的研究中，有68%的臨床實驗顯示CDSS可以改進臨床工作。
但是，也有很多醫學從業人員對臨床決策支持系統的應用并不樂觀。 每五年進行一次的CDSS有效性評價調查結果于2014年發表，該文認為對臨床決策支持系統的研究還有漫長的路要走。構想與現實之間還存在巨大的差距，臨床決策支持系統在數字醫療技術和成本效益方面的優勢還遠遠不夠。
研究還發現，臨床決策支持系統與電子病歷（EHR）的結合在降低死亡風險方面并無明顯效果。臨床決策支持系統是否真的有效？專家們莫衷一是。也許在其他方面確實有一定好處，但尚無明顯的證據。
6.面臨的障礙與發展前景
盡管臨床決策支持系統功能強大、使用便捷，但它在臨床上的實際應用卻并不多，主要有兩方面的原因：
一是知識庫的構建不能滿足臨床醫生的需求；
二是大多數系統與臨床工作脫節，在技術上沒有與電子病歷集成，導致系統提供決策支持的方式不符合臨床醫生的行為習慣，降低了臨床醫生使用的積極性。
醫學知識的復雜性導致了系統設計時需要考慮非常多的患者因素，如癥狀、體征、實驗室檢查數據、家族史、基因、流行病學資料、現有的醫學文獻等等。同時新發表的臨床研究數以萬計，質量參差不齊，大量的數據導致了系統維護上存在困難。
而較為成功的臨床決策支持系統往往局限于某個領域，覆蓋范圍有限。比如，1971年上線使用的Leeds腹痛診斷系統，其診斷的正確率高達91.8%，而醫生的診斷正確率在79.6%，但這套系統僅能用于診斷腹痛。
臨床工作流程的復雜性也增加了系統整合的難度。尤其是不少醫院對于內外網有著嚴格的邏輯隔離甚至是物理隔離，進一步限制了一些在線CDSS的院內應用。目前大多數系統仍獨立于臨床工作流程，這導致了醫生需要獨立打開CDSS，然后花費時間錄入患者資料，大量的警告信息使得醫護人員疲勞應付，降低了工作效率。
目前整合比較成功的案例是藥房系統和賬單系統。因為藥房工作相對簡單，CDSS主要解決藥物相互作用問題，比較容易設計。
有人認為，電子病歷是醫療行業未來的主流方式，可以有效指導護士工作，保障患者安全。建立臨床護理決策支持系統首先是建立知識庫，再編制邏輯推理程序，與現有電子病歷相整合。盡管電子病歷系統能夠獲取、轉換、顯示和分析某些信息，但是，如果不能篩選和提煉信息，也將無法滿足那些復雜的臨床決策。在這一點上，臨床決策支持系統正在進行下一步的發展。