洞察 | 人工智能辅助决策系统在临床上的应用
2018/10/19 11:03:09 来源：亿欧网
人工智能已经逐渐渗透到了我们生活的各个方面。而作为群众呼声最高、行业寄予厚望和相对成熟的领域——医疗人工智能，被认为最有应用前景。
本文从国家人工智能相关政策出发，梳理了国内人工智能CDSS的应用现状，总结出国内人工智能CDSS的发展趋势。
一、国内人工智能CDSS的应用现状
临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, 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。
CDSS按系统结构可分为两类：基于知识库的CDSS和基于非知识库的CDSS。
基于知识库的CDSS一般包括三个组成部分：知识库、推理机和人机交流接口。知识库存储着大量的编译信息，推理机根据知识库里的规则对资料进行自动整合、分析，人机交流接口则是将分析结果反馈给使用者，同时也可以作为系统输入，主要作用是满足用户的查询需求。
基于非知识库的CDSS一般采用人工智能的形式，其依赖人工神经网络具有机器学习能力，可以在人机交互、不断训练的过程中总结和明确知识，并利用知识为用户提供建议。随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高，利用电子病历系统-CDSS-互联网数据库的对接，可在瞬间查阅上万文献资料。通过高效的学习能力提供精准的决策建议，这种类型的CDSS势必成为将来的发展趋势。
就目前国内机构和临床医生的应用来看，基于知识库的CDSS还是主流，但基于非知识库的CDSS更是未来发展的趋势。国内的医疗科技企业也将重点放在了基于非知识库的CDSS上。但是目前市面上的产品也未进入成熟应用的阶段，仍有一定的局限性。
二、国内人工智能CDSS的发展趋势
CDSS现存的难点和未来的发展方向需从三个维度进行拓展。
技术维度。加强人工智能神经网络的构建，提高其学习、检索、计算、分析等能力，从训练依赖型转变成自主学习型，将更能代表人工智能而非训练方的意见。
医学维度。进一步拓宽产品的覆盖面、加深产品的应用范围并且扩大数据库的搜索范围，同时进行更有针对性的医学逻辑思维训练、条件权重分析训练，让人工智能能真正看懂病历、读懂医学文献，而非仅靠简单的条件判断得出结果。
产品维度。更多地考虑产品的应用范围和应用场景，从使用者的角度提高用户体验，将用户真正的需求和痛点整合至产品内。
在结合了大数据的基础上，未来CDSS的功能可拓展至更广阔的空间，如医院/科室管理、科研协作平台搭建、结构化病历系统、患者交互及患者教育、医生继续教育、药物警戒、医疗控费等方向。在突破技术壁垒的基础上，进一步贴合临床实际应用场景，自上而下地推广标准化治疗，提高医疗服务质量及效率，促进医疗行业生态系统的健康发展。
中国作为全球第二大的医疗市场，CDSS的市场潜力巨大，相信在政府的大力扶持和科技行业的不断创新下，真正的医疗人工智能将不再只是科幻电影中的情节，而是短期内可以预见的未来。期待CDSS真正进入医院辅助医生，节约医生劳动力，为患者带来更好的就诊体验，真正符合“小病不出乡、大病不出县、看病很方便”，实现真正的分级诊疗。
