医生水平的局限性、人为差错的增加、医疗费用的不断上升，为各国的医疗系统带来了巨大的困扰。近几年，随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高，临床决策支持系统（clinical decision support system）受到了越来越广泛的关注。

　　作为医学知识工程和人工智能研究中的活跃分支，各种新型的临床决策支持系统正在不断被开发出来，旨在改变传统的依赖医生经验和检验指标的诊断模式，实现智能化的临床决策指导，为医疗质量提供保障。

　　1.什么是CDSS？

　　据统计，美国每年因用药差错而死亡的人数约4.4 ～ 9.8 万人，而因此带来的经济损失约170 ～ 290 亿美元。

　　根据美国科学院2006 年的调查，每年发生在医院内可避免的、与用药有关的患者伤害约40万例，在院外（包括诊所）发生的约53万例。实践表明，缺乏完整和共享的居民健康信息，造成重复诊断是卫生支出快速增长的重要因素，而缺少足够的决策支持导致用药不当或操作不当是多数医疗差错甚至责任事故发生的主要原因。

　　随着计算机、网络通信等技术的飞速发展，临床医生、医疗机构管理者、卫生政策制定者都越来越希望得到信息技术提供的决策支持服务。尤其是数据挖掘、联机分析处理、人工智能这些新技术的发展和应用，为临床决策支持系统的实现提供了技术条件。

　　临床决策支持系统即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（CDS），通过数据、模型等辅助完成临床决策。“临床决策支持系统”的概念仍在不断更新，目前主流的工作定义是由健康证据中心的罗伯特·海沃德提出的：“将临床观察与医疗知识联系起来，从而影响医生的方案选择，提高医疗服务的质量和效果。”

　　临床决策支持系统也是人工智能在医学中的重要运用。有人认为，将来一般疾病的诊治可以完全交给临床决策支持系统。临床决策支持系统较为典型的有：医生医嘱录入系统、MYCIN 医疗诊断专家系统、快捷医疗参考系统、逻辑健康评估系统、药物疗法筛选系统等。