朱衛國：CDSS十年回望及未來展望 | 2022年南湖HIT論壇

來源：HIT專家網      作者：孫婧 整理

【編者按】 

2022年12月3日，受疫情影響，主題為“十年，洞見醫療信息化未來”的2022年南湖HIT論壇再次線上開講。累計吸引超過1.2萬名業界觀眾相會“云端”，最高有1142人同時在線。2022年是HIT專家網成立的第十年，恰逢我國發展歷史進程中極不平凡的十年，醫療信息化建設發生了天翻地覆的變化。圍繞論壇主題，各位講者憶變遷、論趨勢、談機遇、話挑戰，為業界尋找未來發展的確定性帶來思考和啟發?，F將參加本屆論壇的各位講者發言摘要、視頻、課件陸續刊出，以饗讀者。

作為醫院信息系統“皇冠上的明珠”，CDSS（臨床決策支持系統）在人工智能的加持下，不斷拓展在醫療領域的應用，是提升醫療安全與質量的重要手段。在2022年南湖HIT論壇上，北京協和醫院醫療保險管理處處長朱衛國回顧了CDSS十年發展之路，并對CDSS的未來提出十點展望。

CDSS十年回望：從“一枝獨秀”到“百花齊放”

回望CDSS的十年發展之路，朱衛國認為呈現如下十個特點。

一是CDSS在醫療機構中覆蓋越來越廣。根據CHIMA《2008-2009年度中國醫院信息化狀況調查》《2019-2020年度中國醫院信息化狀況調查》相關調查結果，CDSS在醫療機構的覆蓋率從2008-2009年度的7.56%，躍升至2019-2020年度的89.87%?！斑@一變化值得HIT從業者為之驕傲?！敝煨l國說。

二是有關CDSS的文章越來越多。通過搜索CNKI及PubMed相關數據庫，可見十多年來，國內有關CDSS的文章數量呈現逐年增加的趨勢。

三是CDSS的政策性支持越來越強。無論是《電子病歷系統功能應用水平分級評價方法及標準（試行）》、《醫院智慧服務分級評估標準體系（試行）》，還是《醫院信息互聯互通標準化成熟度測評方案》，均有關于CDSS的詳細規定。以上評級與國家公立醫院績效考核、國家醫學中心設置等密切相關。

四是CDSS的應用場景越來越豐富。“CDSS已經從合理用藥系統‘一枝獨秀’進入臨床診斷、影像診斷、醫保合規、病歷質控等各類應用‘百花齊放’的階段?！敝煨l國說。以藥品為例，早期CDSS只用于合理用藥?，F在，從患者開藥時間提醒、圖像識別防發藥差錯，再到慢病管理中的智能藥盒，應用場景不斷拓展。

隨著應用場景的不斷豐富，CDSS的使用人群已從臨床醫生擴大到醫技醫生、臨床護士、臨床藥師、醫務管理者、醫保管理者和患者等群體。CDSS的終端形式也從PC拓展到PDA、移動平板、手機終端等。

五是CDSS的技術越來越進步。早期CDSS是單一關系型數據庫。隨著非關系型數據庫的應用，搜索引擎、自然語言處理、機器學習、圖數據庫等技術進步明顯。從近期一項有關CDSS臨床應用類文獻數量的回顧結果看，有關規則驅動型CDSS的文章占比44.32%，有關數據驅動型CDSS的文章占比20.45%，有關“規則+數據驅動型”CDSS的文章占比27.27%。涉及數據驅動型CDSS的文章數量增長迅速。

六是CDSS的支持水平越來越高。2021年度各地新增及既往已通過電子病歷高級別評價的醫院中，獲評5級的有196家醫院，獲評6級的有32家醫院，獲評7級的有4家醫院。CDSS幫助越來越多的醫院實現了高級醫療決策支持。

七是CDSS的產品形態越來越多樣。從側重服務臨床，到有了影像CDSS；從全院通用型，到出現?？艭DSS；從僅有臨床功能，擴展覆蓋到醫院醫務、醫保等管理功能；從僅面向醫務工作者，到開始服務患者；從離線型CDSS，變為嵌入型CDSS；從規則驅動型，到數據驅動型……CDSS的產品形態越來越多樣。

八是CDSS行業的廠商數量越來越多。早期CDSS行業廠商主要是合理用藥系統相關軟件廠商?，F在，包括支持多種CDSS應用開發的新興CDSS廠商，具有醫療大數據解決方案、應用AI技術的醫療大數據廠商，以及電子病歷/HIS廠商等，均積極參與，構建起了CDSS應用開發日益壯大的生態鏈。

九是CDSS的研究隊伍越來越壯大。除HIS/EMR廠商、CDSS廠商等角色外，科研院所、高校、醫院大數據中心等也加入到數據驅動型CDSS的研究和研發隊伍中。

十是CDSS的市場規模越來越大。十年前，CDSS還屬于小規模市場。近期，有機構調研評估，“我國CDSS已成為百億級市場”。

“十年來CDSS的蓬勃發展，是所有HIT從業者共同努力推進的結果?！敝煨l國感慨。

對CDSS未來發展的十點展望

展望CDSS的未來十年乃至更遠，朱衛國有十點展望。

一是CDSS從評級驅動為主走向內需驅動為主。根據部分HIT從業人員的反饋，目前評級驅動的CDSS建設占比約為80%，真正內需驅動的CDSS建設僅為20%左右。舉個例子，在 CT報告中顯示具體的胸腔積液量，對于醫生來講非常有用，但關注到類似需求的應用很少。

隨著醫學知識的爆炸式增長，醫生需要infoButton（一鍵通技術）來處理紛繁蕪雜的臨床信息，醫生需要CDSS。但同時，CDSS如果不聚焦臨床問題，就會失去方向。期待CDSS廠商及相關研究方瞄準問題、解決問題，“能用規則解決的臨床問題，盡量用規則解決；不能用規則解決的，常常隱藏著數據驅動的機會”。

二是數據驅動CDSS從單模態走向多模態。當前CDSS仍以單模態為主，例如基于影像數據的應用和基于臨床文本數據的應用各奔前程。期望將來CDSS能夠在臨床場景中真正融合多模態數據，以進一步提高準確性、可用性。

三是CDSS標準研究有待突破。目前CDSS的相關標準尚不統一，這一定程度上限制了CDSS產品的大規模推廣應用，有待進一步研究推進。

四是CDSS從重建設走向建設、運維并重。與普通軟件比，CDSS有軟件系統的常規運維問題，更有已有知識（模型）的更新、新增知識（模型）的更新、臨床使用問題的反饋改進等問題，對于運維的要求相對更高。在醫院信息中心內部，常常同時需要IT團隊和DT團隊來支持CDSS的建設和運維。

五是CDSS數據驅動型模型期待可解釋。深度學習網絡的“黑箱”屬性，常常是臨床醫生的顧慮之處。數據驅動型CDSS也存在同樣的問題，期待未來能提升CDSS數據驅動型模型的可解釋性。

六是CDSS云化部署可能會成為一種選擇。隨著醫院業務、數據快速增長，醫院業務系統上云的逐漸推進，CDSS的云化部署，實現對醫療資源的安全、高效利用，將成為探索的方向之一。

七是CDSS知識庫亟待突破，期待國產CDSS知識庫加快到來。BMJ循證最佳臨床實踐、梅奧疾病知識庫等體現了較高的結構化水平，期待國產CDSS知識庫也能加快研究，盡快突破，避免出現知識庫層面的“卡脖子”問題。

八是CDSS副作用研究亟待加強，特別是警示疲勞問題。CDSS的副作用目前主要體現在警示疲勞問題上。為避免臨床決策支持系統成為“臨床決策騷擾系統”，或可根據象限圖法對彈窗問題分類施策：高概率、高危害的，“應彈盡彈”；低概率、低危害的，“堅決不彈”；高概率、低危害的，“愿彈盡彈”；低概率、高危害的，要優化模型，“準后再彈”。

九是CDSS合規性研究道阻且長。合規管理是醫院信息化建設的重要部分。如何保障數據完整性、可用性、安全性，提高CDSS安全建設和使用相關的管理水平，是一個長期性課題。

十是CDSS ROI研究亟待加強。目前國內對CDSS ROI（投資回報率）的研究很少，亟待加強，相關研究能夠增強醫院建設CDSS的信心，形成良性循環。

“CDSS未來無限好?！敝煨l國總結：一是CDSS已經不完全局限于一個獨立的產品或系統，而是一種每個產品、每個系統都可能會考慮嵌入的功能（CDS）和理念。二是CDSS的本質是對臨床決策給予支持，而非追求替代，“不替代也有其價值”。三是作為醫院信息系統“皇冠上的明珠”，CDSS真正用好有難度，離不開臨床、管理、技術、企業、研究院所等多方的共同努力。

最后，朱衛國表示：“衷心感謝團隊CDSS課題組成員及海森健康、惠每科技、森億智能對本次分享材料的貢獻！”

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【責任編輯：秦勉】