CDSS建设，如何把医院自己的知识打造成可用的知识体系？| HIT培训问答

来源：HIT专家网  整理：霍廷澜、陈曦

【编者按】

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问题25：CDSS建设，如何把医院自己的知识打造成可用的知识体系？

学员、锦州医科大学附属第一医院信息工程部部长刘永伟：CDSS知识库的来源一般有三个方面，第一是现有的文献库，包括诊疗指南；第二是医院自有的知识体系；第三种是通过厂商拿到的其他医院的知识体系。我们的困惑是，从别的医院拿知识体系越来越难，因为对数据的保护都比较严了，所以想通过自己医院积累的知识，比如电子病历、医生诊断或用药情况，提取出将来能使用的知识体系，注入CDSS知识库。但在执行过程中又遇到不少问题：第一个问题是数据质量不高；第二个问题如何归纳成可用的知识，成为临床医生能够形成共识的知识体系？毕竟临床医生的诊疗方式本身就存在差异，往往难以形成共识。我们现在的思路是从数据角度入手，不考虑主观上的不同认识，但是这种方法也遇到很多困难。

李姣老师：这些问题一看就是做过一遍CDSS的人才能提出的。按我们的经验，如果采用数据驱动的方法，首先要拿出一套高质量的病历数据。我们与很多三甲医院合作过，有的都是国家临床研究中心了，但也并非所有临床科室的所有数据都可以在不经过清洗的情况下，直接用于机器学习并提取出有用的知识。因此，一定要做病历质控，处理缺失数据，做好标准化，严格筛选出有用的、高质量的病历数据供机器学习。如果我们拿到了高质量的数据，并学到了一些有自己医院特色的诊疗方式，且对患者预后都有比较好的结果时，那么就能够得到临床医生的认可。

此后，我们可以把研究转化为高质量论文。广州妇儿中心2019年在Nature Medicine发表了一篇文章，就是用自己家的病历数据训练出来的一个儿科常见病的分类器，用的就是数据驱动方式。这一下就激发了医院后续很多AI和CDSS的应用实践，都是基于院内数据学习，得到了医院和区域的认可。

论文发表得到认可后，还可以考虑成立某个专病的committee（专家共识）。在CDSS建设过程中，建议要以临床为主，尽管我们用的是机器学习的方法，不能包含所有专家意见，但至少应该从某个专家共识程度比较高的大科来推进。例如我们和一所医院合作时，最开始做的是急性卒中决策，能快速进行疾病分型和治疗方案推荐，后来再做的是动脉粥样硬化相关疾病分型以及相关的预后预测。个人建议医院在建设CDSS时，先要有一个整体规划，可以从疾病诊断或分型入手，找到共识度比较高的科室，进行单点突破；要避免选择那些“派别”比较多的科室，很难搞定。

吕旭东老师：我也强调一下，信息科在这件事上千万不要包揽，因为这件事绝对是临床主导的。李教授说得对，在实际操作上，哪怕是院领导希望信息部门做一个平台，建设知识库，把所有专科的医疗水平都提升起来，那也得找一个特别愿意做的临床科室，做出样板来了才能推广。

如果临床不愿主导，那信息科能做什么呢？可以把现有的数据质量处理得好一点、多找一些工具等。但临床问题肯定还是要由临床来提出。不同专科提的问题，怎么去解决、需要的决策支持都不一样，只有临床专家才有发言权，必须他们有主动积极性才行。我们先把平台建好，找几个专科做出亮点，那后面的很多事就好办多了。

学员、锦州医科大学附属第一医院信息工程部部长刘永伟：我现在最大的困惑是，平台搭建起来以后，大家没很上心地用，好多知识库都是厂家直接提供的标准版。可CDSS绝对不是一个厂家给个产品的事情，重点在于后续如何把自己的知识变成知识库、变成体系传承下去。CDSS不能买来就在那扔着，不能为了评级而去买产品，应该怎么把这个产品发挥最大的作用呢？

吕旭东老师：我能理解，之前我们也与临床科室不太积极的医院合作过。

建议可以从医保DRG/DIP入手。我们原来与一家医院合作时，他们就觉得规则引擎可以用在这些地方。医保规则与医院管理相关，规则数量多，很细致又经常变动。确定下规则后，可以用在电子病历系统的医生工作站上，直接提醒医生医保有欠费之类的情况，这就找到了应用点：一方面对上有交代，另一方面其他科室也能看到益处。药剂科也值得考虑。现在很多药物，除了合理用药的一些判断外，还有专门的管理规定，可以尝试做药剂师系统，做质量评估。

先找哪个科室作为切入点，这确实是信息科要去仔细琢磨的。临床医生太忙了，如果没有科研需求，很难有积极性。切入点找对了，先取得第一个成效，再顺势推广，会容易很多。

（上述内容来源于第一期培训班第10单元“医学信息学基础”课程答疑环节，HIT专家网整理，未经发言者本人审核确认）

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