信息管理
临床决策支持系统在护理信息系统中的设计与应用
中华医院管理杂志, 2019,35(3) : 220-223. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1000-6672.2019.03.012
摘要

作者通过文献查询、现状调查、情景分析、专家咨询等方法构建各类规则及知识库,运用规则推理算法、案例分析推理算法、人工智能和大数据分析等多种算法,开发了临床决策支持系统并整合入临床护理系统。该系统主要包括3个模块:一是智能知识决策模块,设计有文书驱动型知识决策15个,任务驱动型知识决策6个;二是智能记录质控模块,通过前馈控制和后馈控制实现智能护理记录的质量控制;三是智能人机交互模块,分为实时的静态电子看板交互和系统根据规则动态触发的提醒与报警交互。系统上线应用后,降低了护理不良事件和护理病历质控问题发生率,提升了患者满意度。

引用本文: 史婷奇, 程建平, 陆瑶, 等.  临床决策支持系统在护理信息系统中的设计与应用 [J] . 中华医院管理杂志, 2019, 35(3) : 220-223. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1000-6672.2019.03.012.
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临床决策支持系统(clinical decision support system,CDSS)作为医学知识工程和人工智能研究中非常活跃的分支,是国内外研究与应用的热点[1]。CDSS是指能充分运用可供利用的、合适的计算机技术,针对半结构化或非结构化医学问题,通过人机交互方式改善和提高决策效率的系统[2]。目前国内外关于CDSS的研究,主要从医疗质量的角度出发,以提高诊疗过程的准确性,保障患者安全[3,4,5]。近年来,CDSS在护理领域的应用也陆续开展起来,如压疮分期评估[6]、低血糖管理[7]、以及通过系统设置提醒[8,9,10]等。这些研究多聚焦于解决临床某一类具体的护理问题,缺乏系统全方位且能够在临床普遍开展的护理支持决策系统。2018年4月国家卫生健康委员会印发了《全国医院信息化建设标准与规范(试行)》[11],指出临床辅助决策护理工作要实现智能录入、智能生成、智能提醒、护理病历质控整改等功能。我院开发并运用CDSS,帮助护士对患者信息进行收集、整理、分类、过滤、加工并建立逻辑关系,同时采用警示提醒、信息反馈等表达形式,确定护理问题、护理目标和干预措施,做出最佳临床决策,提升护理质量,取得了良好的效果。

 
 
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