CN113096795A - 多源数据辅助的临床决策支持系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多源数据辅助的临床决策支持系统及方法，本发明包括医学/药学资料存储单元、临床路径/证据存储单元、信息输入单元、比对处理器单元、诊疗结果输出单元和预警与操作记录单元；本发明为医务工作者提供切实可行的临床诊疗方案建议以及对应的临床研究与真实世界研究证据支撑，涵盖诊断、治疗、预后、院外管理和疾病负担等疾病全周期，辅助医生快速提高临床诊疗水平，解决医务工作者时间与精力难以跟上临床研究进展的矛盾，平衡医疗资源。该系统部署到医院端后，医生开处方时，系统可对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案等进行合理性预警，基于患者的个体差异，确保用药方案的合理性与安全性，提高整体医疗服务质量。

Description

多源数据辅助的临床决策支持系统及方法
技术领域
本发明涉及智慧医疗技术领域，尤其涉及数字医疗技术领域，更具体地说涉及一种多源数据辅助的临床决策系统及方法。
背景技术
循证医学是现代医学重要的基本原则之一，医生在诊疗过程中需综合考虑临床研究证据、自身临床经验与患者实际情况等因素，以达到最优的诊疗结果。目前的循证论据主要是来源于临床研究数据，尤其是随机对照临床试验（Randomized-Controlled Trials,RCTs）。但RCTs的特点是数据来源于高度标准化的理想环境，通过严格的纳入排除标准筛选研究人群，样本量较少。因此，虽然RCTs研究结果的内部有效性较高，但难以外推至研究未覆盖的人群及部分真实临床环境。真实世界研究（Real-World Study，RWS）是对临床常规产生的真实世界数据进行系统性收集并进行分析的研究。RWS的特点是数据来源于临床真实环境，包括医疗机构、社区和家庭等，数据呈多源异构性，覆盖真实世界人群，样本量大。因此，RWS与RCTs是互补关系，将二者结合可以更全面地对医疗行为进行证据支撑。
另一方面，随着现代科学技术及基础研究和临床研究的飞速发展，医学细分领域的研究越来越深入，医学知识更新的周期也越来越短。公众对于优质医疗服务的期望以及监管部门对临床诊疗行为的质控就迫使医务工作者必须花大量的时间进行知识更新以跟上临床研究进展。但高年资医生受困于繁重的临床工作及科研工作，没有足够的时间进行知识更新或探索知识到临床实践的转化；部分低年资医生及大量的基层医生没有足够的能力进行独立、系统化的知识更新。这一现状限制了基于循证医学的患者个体化管理，以及精准医疗和价值医疗的发展。
为了缓解这一矛盾，现有的临床决策支持系统基于部分基础医学知识及临床指南等，可以提供临床诊疗方案参考，辅助医生进行诊疗决策。例如，公开号为CN103455886A的发明专利，公开了一种基于工作流的诊疗决策支持系统，基于国家授权医院出台的标准临床路径，建立工作流，并通过工作流模块、规则引擎模块和推理模块等，输出诊断与治疗建议。虽然考虑了临床诊疗的规范性，但我国各地区、各级医院的实际情况差异巨大，仅通过国家授权医院出台的临床路径进行规范，实际适用医院范围太窄。且该系统不能说明所给出的诊疗建议是基于什么临床研究数据或真实世界研究数据，医生无法结合自身临床经验对诊疗建议的合理性进行判断或验证。
公开号为CN107591201A的发明专利公开了一种诊疗决策支持系统，基于基础医学知识库和方案规则知识库，在用户输入数据后，通过决策支持单元处理输出诊断与治理建议。其方案规则库未充分体现临床诊疗的规范性质控，而且同样没有提供诊疗建议所基于的临床研究数据或真实世界研究数据，无法与医生临床经验及患者实际情况相结合。
可见，现有技术所基于的知识库未能充分满足临床对于诊疗规范性的要求，存在规范化维度太少或完全缺乏规范化质控的问题，且诊疗建议的生成过程中忽略了真实世界研究数据的价值，难以结合各地区、各级医院的临床实际进行广泛应用。另一方面，现有技术都仅能输出诊疗结果建议，不能提供相应的临床研究数据和真实世界研究数据作为证据支撑，阻碍了医生结合临床经验与患者实际情况来综合判断诊疗建议的合理性。尤其是当输出的诊疗建议与医生经验冲突时，反而增加了临床诊疗决策的难度与变异度，不利于诊疗规范与诊疗水平提升。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的缺陷和不足，本发明提供了一种多源数据辅助的临床决策支持系统，本发明中临床决策支持系统是由临床研究数据与真实世界研究数据共同辅助的，解决现有技术仅能输出诊疗结果建议，不能提供相应的临床研究数据和真实世界研究数据作为证据支撑，阻碍了医生结合临床经验与患者实际情况来综合判断诊疗建议的合理性的问题。本发明为医务工作者提供切实可行的临床诊疗方案建议以及对应的临床研究与真实世界研究证据支撑，涵盖诊断、治疗、预后、院外管理和疾病负担等疾病全周期，辅助医生快速提高临床诊疗水平，解决医务工作者时间与精力难以跟上临床研究进展的矛盾，平衡医疗资源。该系统部署到医院端后，医生开处方时，系统可对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案等进行合理性预警，基于患者的个体差异，确保用药方案的合理性与安全性，提高整体医疗服务质量。
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明是通过下述技术方案实现的：
多源数据辅助的临床决策支持系统，其特征在于：包括医学/药学资料存储单元、临床路径/证据存储单元、信息输入单元、比对处理器单元、诊疗结果输出单元和预警与操作记录单元；
所述医学/药学资料存储单元，用于存储构建临床路径/证据存储单元所需的医学和药学信息；所述临床路径/证据存储单元，用于存储标准临床路径数据簇以及真实世界临床路径数据簇；所述信息输入单元，用于获取患者信息，并根据不同的输入形式及信息结构进行信息结构化处理，生成患者信息标签发送至比对处理器单元；
所述比对处理器单元，用于接收信息输入单元发送的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在匹配的标准临床路径数据簇，并判断与真实世界临床路径数据簇的匹配度；设置与真实世界临床路径数据簇的匹配度采信阈值，若多个真实世界临床路径数据簇的比对匹配度均超过所述匹配度采信阈值，则将所述多个真实世界临床路径数据簇都作为真实世界研究数据结构输出；若暂无比对匹配度达到所述匹配度采信阈值的真实世界临床路径数据簇，则以比对匹配度最好的真实世界临床数据簇作为真实世界研究数据参考输出；并将比对后获取的结果发送到诊疗结果输出单元；
所述诊疗结果输出单元，用于接收比对处理器单元发送的比对结果，并进行展示；
所述预警与操作记录单元，用于在医生开处方时对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果，比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入医学/药学资料存储单元，扩充其数据量。
进一步，所述临床路径/证据存储单元包括：标准临床路径/证据库，用于存储标准临床路径数据簇，即由所述医学/药学资料存储单元分析生成的数据中，以标准临床路径为信息主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种进行配对成组的数据簇；
真实世界临床路径/证据库，用于存储真实世界临床路径数据簇，即由所述医学/药学资料存储单元分析生成的数据中，以真实世界临床路径为信息主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种进行配对成组的数据簇。
所述诊疗结果输出单元包括：诊疗方案模块，用于展示由所述比对处理器单元比对后，与所述患者信息标签匹配的、处理后呈现的标准临床路径数据和/或真实世界临床路径数据，包括但不限于患者现阶段的诊断结果、应进行的检查、治疗方案建议和/或康复随访建议；
证据支撑模块，用于展示与所述诊疗方案模块中标准临床路径或真实世界临床路径相匹配的、经结构化处理后呈现的临床研究数据或真实世界研究数据，包括研究信息、纳排标准、基线特征、治疗方案、整体治疗结果、不良反应、亚组治疗结果和不良反应、其他预后和随访信息、合理用药信息、疾病负担、和/或指南/专家共识意见；
继续教育模块，用于展示与所述诊疗方案模块中标准临床路径或真实世界临床路径相匹配的继续教育数据，展现形式包括文本、图片、表格、音频和/或视频。
所述预警与操作记录单元包括：
医疗行为预警模块，用于在医生开处方时对医生选择的不合理诊疗方案或不合理用药行为进行实时预警；
操作记录反馈模块，用于比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议是否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入所述医学/药学资料存储单元，扩充其数据量，进而不断优化所述临床路径/证据存储单元中的信息。
本发明还提供了一种多源数据辅助的临床决策支持方法，本发明的方法为医务工作者提供切实可行的临床诊疗方案建议以及对应的临床研究与真实世界研究证据支撑，涵盖诊断、治疗、预后、院外管理和疾病负担等疾病全周期，辅助医生快速提高临床诊疗水平，解决医务工作者时间与精力难以跟上临床研究进展的矛盾，平衡医疗资源。该系统部署到医院端后，医生开处方时，通过本方法可对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案等进行合理性预警，基于患者的个体差异，确保用药方案的合理性与安全性，提高整体医疗服务质量。
一种多源数据辅助的临床决策支持方法，其特征在于：包括以下步骤：
患者信息标签获取步骤，从医院HIS系统中调取患者信息，或由医生输入患者信息，对获取到的患者信息进行识别、提取、结构化处理后生成患者信息标签；
比对处理步骤，根据患者信息标签获取步骤中生成的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在与此患者信息匹配的标准临床路径，并判断此患者信息与真实世界临床路径的匹配度；若存在匹配的标准临床路径，则调取匹配的标准临床路径数据簇；若存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则调取所有达到匹配度阈值的真实世界临床路径数据簇；若已有的真实世界临床路径匹配度均未达到阈值，则调取匹配度最高的真实世界临床路径数据簇；并将比对后获取的结构发送到诊疗结果输出步骤；
诊疗结果输出步骤，根据比对处理步骤中的比对结果生成诊疗建议或诊疗参考；若存在与此患者信息匹配的标准临床路径，且存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于标准临床路径和真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的临床证据支撑和真实世界证据支撑和诊疗建议对应的继续教育信息；
若不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，但存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的真实世界证据支撑和诊疗建议对应的继续教育信息；
若既不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，也不存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括由相似真实世界临床路径支撑的诊疗参考、诊疗参考对应的真实世界证据支撑和此患者信息对应的继续教育信息；
预警与记录步骤，医生根据诊疗结果输出步骤中输出的辅助决策信息确认诊疗方案后，在开处方时，对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果。
与现有技术相比，本发明所带来的有益的技术效果表现在：
1、本发明综合了大量医学/药学相关资料，分析生成了标准临床路径，同时还结合了真实世界研究数据生成真实世界临床路径作为补充。首先，真实世界临床路径和标准临床路径可进行对比作为诊疗综合参考，便于结合实际对标准临床路径进行本土化改良，并且便于发现实际临床工作中待规范的诊疗节点，兼顾了临床诊疗规范性和实际可操作性的要求。另外，真实世界临床路径可作为标准临床路径缺乏时的参考，因为目前有很高比例的细分病种尚未建立标准临床路径，通过真实世界数据分析建立的真实世界临床路径能更好地反应临床工作的实际开展情况及实际诊疗结果，可以更好地指导临床实践和临床研究。
2、输出的诊疗结果建议整合了临床诊疗路径、证据支撑、医疗行为合理性预警等多维度信息，从诊断、治疗到合理用药、康复随访的医疗全程进行系统化、多维度辅助。
3、医生在获得标准临床路径、真实世界临床路径中具体诊疗方案建议的同时，还能查看支持该诊疗方案应用的临床研究证据和真实世界研究数据，符合循证医学的原则，医生也可以结合自身的临床经验判断诊疗建议是否合理，同时通过对应的继续教育信息全面地更新自身的临床知识；
4、医生在确定诊疗方案后，开处方时，本发明会基于患者实际情况进行医疗行为合理性预警，能提高个体化医疗服务水平。本发明贯通了临床决策支持与处方实时医疗行为合理性预警，可实现事中多维度预警，避免了使用独立用药系统需再次输入信息或忽略不合理医疗行为的问题。
附图说明
图1为本发明临床决策支持系统的组成单元架构图；
图2为本发明可采用的系统分层架构设计图；
图3为本发明可采用的Spark模块结构图；
图4为本发明临床决策支持系统流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明的技术方案作出进一步详细地阐述。
实施例1
作为本申请一较佳实施例，参照说明书附图1，本实施例公开了：
多源数据辅助的临床决策支持系统，包括医学/药学资料存储单元、临床路径/证据存储单元、信息输入单元、比对处理器单元、诊疗结果输出单元和预警与操作记录单元；
所述医学/药学资料存储单元，用于存储构建临床路径/证据存储单元所需的医学和药学信息；所述临床路径/证据存储单元，用于存储标准临床路径数据簇以及真实世界临床路径数据簇；所述信息输入单元，用于获取患者信息，并根据不同的输入形式及信息结构进行信息结构化处理，生成患者信息标签发送至比对处理器单元；
所述比对处理器单元，用于接收信息输入单元发送的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在匹配的标准临床路径数据簇，并判断与真实世界临床路径数据簇的匹配度；设置与真实世界临床路径数据簇的匹配度采信阈值，若多个真实世界临床路径数据簇的比对匹配度均超过所述匹配度采信阈值，则将所述多个真实世界临床路径数据簇都作为真实世界研究数据结构输出；若暂无比对匹配度达到所述匹配度采信阈值的真实世界临床路径数据簇，则以比对匹配度最好的真实世界临床数据簇作为真实世界研究数据参考输出；并将比对后获取的结果发送到诊疗结果输出单元；
所述诊疗结果输出单元，用于接收比对处理器单元发送的比对结果，并进行展示；
所述预警与操作记录单元，用于在医生开处方时对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果，比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入医学/药学资料存储单元，扩充其数据量。
实施例2
作为本发明又一较佳实施例，参照说明书附图1，本实施例公开了：
多源数据辅助的临床决策支持系统，其特征在于：包括医学/药学资料存储单元、临床路径/证据存储单元、信息输入单元、比对处理器单元、诊疗结果输出单元和预警与操作记录单元；
所述医学/药学资料存储单元，用于存储构建临床路径/证据存储单元所需的医学和药学信息；所述临床路径/证据存储单元，用于存储标准临床路径数据簇以及真实世界临床路径数据簇；所述信息输入单元，用于获取患者信息，并根据不同的输入形式及信息结构进行信息结构化处理，生成患者信息标签发送至比对处理器单元；所述临床路径/证据存储单元包括：标准临床路径/证据库，用于存储标准临床路径数据簇，即由所述医学/药学资料存储单元分析生成的数据中，以标准临床路径为信息主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种进行配对成组的数据簇；真实世界临床路径/证据库，用于存储真实世界临床路径数据簇，即由所述医学/药学资料存储单元分析生成的数据中，以真实世界临床路径为信息主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种进行配对成组的数据簇。
所述比对处理器单元，用于接收信息输入单元发送的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在匹配的标准临床路径数据簇，并判断与真实世界临床路径数据簇的匹配度；设置与真实世界临床路径数据簇的匹配度采信阈值，若多个真实世界临床路径数据簇的比对匹配度均超过所述匹配度采信阈值，则将所述多个真实世界临床路径数据簇都作为真实世界研究数据结构输出；若暂无比对匹配度达到所述匹配度采信阈值的真实世界临床路径数据簇，则以比对匹配度最好的真实世界临床数据簇作为真实世界研究数据参考输出；并将比对后获取的结果发送到诊疗结果输出单元；
所述诊疗结果输出单元，用于接收比对处理器单元发送的比对结果，并进行展示；所述诊疗结果输出单元包括：诊疗方案模块，用于展示由所述比对处理器单元比对后，与所述患者信息标签匹配的、处理后呈现的标准临床路径数据和/或真实世界临床路径数据，包括患者现阶段的诊断结果、应进行的检查、治疗方案建议和/或康复随访建议；
证据支撑模块，用于展示与所述诊疗方案模块中标准临床路径或真实世界临床路径相匹配的、经结构化处理后呈现的临床研究数据或真实世界研究数据，包括研究信息、纳排标准、基线特征、治疗方案、整体治疗结果、不良反应、亚组治疗结果和不良反应、其他预后和随访信息、合理用药信息、疾病负担、和/或指南/专家共识意见；
继续教育模块，用于展示与所述诊疗方案模块中标准临床路径或真实世界临床路径相匹配的继续教育数据，展现形式包括文本、图片、表格、音频和/或视频。
所述预警与操作记录单元，用于在医生开处方时对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果，比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入医学/药学资料存储单元，扩充其数据量。所述预警与操作记录单元包括：
医疗行为预警模块，用于在医生开处方时对医生选择的不合理诊疗方案或不合理用药行为进行实时预警；
操作记录反馈模块，用于比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议是否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入所述医学/药学资料存储单元，扩充其数据量，进而不断优化所述临床路径/证据存储单元中的信息。
实施例3
作为本发明又一较佳实施例，参照说明书附图1-3，本实施例公开了：
参照附图1，本实施例中的由临床研究数据与真实世界研究数据共同辅助的临床决策支持系统包括医学/药学资料存储单元，临床路径/证据存储单元，信息输入单元，比对处理器单元，诊疗结果输出单元和预警与操作记录单元。各组成单元的具体技术方案如下：
医学/药学资料存储单元，存储的信息包括但不限于医学和药学专业资料，医药政策信息，结构化病案信息，患者院外管理信息，疾病负担信息，药品说明书，临床研究数据，真实世界研究数据，临床指南和专家共识。所述真实世界研究数据，来源于各地区、各级医疗机构、社区和家庭中经数据脱敏、清洗、系统分析后的医疗数据所形成的真实世界研究。医学/药学资料存储单元存储的上述信息通过自然语言识别、图像识别等技术实现提取、结构化和存储，经综合分析后生成标准临床路径、真实世界临床路径、医疗行为合理性预警信息、继续教育数据，以及作为上述内容证据支撑的临床研究数据和真实世界研究数据。
临床路径/证据存储单元，包括标准临床路径库和真实世界临床路径库，将所述医学/药学资料存储单元分析生成的每条标准临床路径作为数据主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种数据信息配对成组，合并为一个标准临床路径数据簇存储到标准临床路径库中；同理，将所述每条真实世界临床路径与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、真实世界研究数据中的一种或几种数据信息配对成组，合并为一个真实世界临床路径数据簇存储到真实世界临床路径库中。将区别所述每条临床路径的关键信息作为路径识别标签，绑定对应的数据簇。采用聚簇功能存取所述的配对后的信息，可极大提高数据库检索效率。
信息输入单元，可直接与医院HIS系统（医院信息系统，用于医院各类信息存储与综合管理）对接，通过门诊、急诊管理子系统及病案管理子系统等调取患者症状、体征、病史、检查结果等信息并进行结构化处理以生成患者信息标签；或由医生通过语音、文字及系统前端引导下选项定位等方式输入患者信息。患者信息经过识别、提取、结构化处理后生成患者信息标签。将所述患者信息标签发送到比对处理器单元，用于临床路径比对。
比对处理器单元，接收到信息输入单元发送的患者信息标签后，调取临床路径存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与所述两个数据库中的数据簇上绑定的路径识别标签比对，判断是否存在匹配的标准临床路径数据簇，并判断与真实世界临床路径数据簇的匹配度。与真实世界临床路径数据簇的比对可在系统中设置匹配度最佳采信阈值，若多个真实世界临床路径数据簇的比对匹配度均超过所述匹配度最佳采信阈值，则将所述多个真实世界临床路径数据簇都作为真实世界研究数据结果输出；若暂无比对匹配度达到匹配度最佳采信阈值的真实世界临床路径数据簇，则以比对匹配度最高的真实世界临床路径数据簇作为真实世界研究数据参考输出。比对处理器单元可采用多种机器学习算法，以其中的贝叶斯法(Bayes theorem) 为例，贝叶斯法属于机器学习算法的一种，在Spark体系中位于Mlib模块，可以根据患者信息标签与路径识别标签，作出比对判断等。根据贝叶斯理论,可以得到患者信息标签与路径识别标签的朴素贝叶斯分类器的公式。假设某患者个体有n项信息标签（Label），分别为L1、L2、…、Ln。现有m个路径识别标签（Category），分别为C1、C2、...、Cm。贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这个算式的最大值：
P(C|L1L2...Ln) = P(L1L2...Ln |C)P(C) / P(L1L2...Ln)
由于 P(L1L2...Ln) 对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求P(L1L2...Ln |C)P(C)的最大值。
朴素贝叶斯分类器则是更进一步，假设所有标签都彼此独立，因此
P(L1L2...Ln|C)P(C) = P(L1|C)P(L2|C) ... P(Ln|C)P(C)
上式等号右边的每一项，都可以从统计资料中得到，由此就可以计算出每个类别对应的概率，从而找出最大概率的那个类。
“所有标签彼此独立”这个假设，可以大大简化计算，而且有研究表明对分类结果的准确性影响不大，并且在本系统实现中，还会结合多种其他机器算法进行结论的运算决策，从而进一步提高诊断结论的准确性，以供医务人员决策参考。
比对处理器单元将比对后获取的结果发送到诊疗结果输出单元。
诊疗结果输出单元，包括诊疗方案模块、证据支撑模块及继续教育模块，接收到比对处理器单元发送的信息后，将标准临床路径数据簇和真实世界临床路径数据簇中的信息拆分还原为标准临床路径、真实世界临床路径、对应的临床研究数据和真实世界研究数据、对应的继续教育数据、对应的医疗行为合理性预警信息。标准临床路径和真实世界临床路径在诊疗方案模块中以诊疗建议形式呈现，临床研究数据和真实世界研究数据在证据支撑模块中呈现，继续教育数据在继续教育模块中呈现。所述标准临床路径和真实世界临床路径包括检查、诊断、治疗、康复随访等医疗全程的信息，根据患者信息结构化后所定位的临床诊疗阶段将上述信息中的一种或几种作为诊疗建议输出。处理后的临床研究数据和真实世界研究数据在所述证据支撑模块中具体分为研究信息、纳排标准、基线特征、治疗方案、治疗结果、不良反应、指南/专家共识意见等一种或几种类别。所述继续教育数据根据具体数据结构，在所述继续教育模块中的呈现形式包括但不限于文本、图片、表格、音频、视频。将所述的医疗行为合理性预警信息发送到预警与操作记录单元，用于医生临床诊疗过程中的实时预警。
预警与操作记录单元，包括医疗行为预警模块与操作记录反馈模块。所述医疗行为预警模块接收所述诊疗结果输出单元发送的医疗行为合理性预警信息后，在医生诊疗过程中针对不合理诊疗方案或不合理用药行为进行实时预警及建议。所述操作记录反馈模块，用于记录患者真实的诊疗路径与结果，比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议是否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入医学/药学资料存储单元，扩充其数据量，进而不断优化临床路径/证据存储单元中的信息。
参照附图2，本实施例中的由临床研究数据与真实世界研究数据共同辅助的临床决策支持系统在软件实现过程中基于灵活与高效的原则，采用了分层架构设计,主要由存储层、计算层和应用层三部分构成。每层都可以根据实际情况，替换不同的组件。当前组件介绍如下：
存储层对应医学/药学资料存储单元和临床路径/证据存储单元等，可以选择传统的关系数据库。根据数据量的规模,还可以引入HDFS等大数据组件。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
计算层对应比对处理器单元,主要采用了当前大数据领域的常用开源组件ApacheSpark，如附图3所示，这是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。采用Spark负责对医院信息系统的相关数据进行抽取、清洗转换和加载；对医疗大数据元数据、半结构化数据存储等技术，实现医疗大数据的存储、计算和分析；医疗大数据分析利用数据探索、挖掘建模和模型评估，对医疗大数据基础内核平台存储的数据进行分析。
应用层可以包含web页面展示等多种前端形式，根据实际需要的情况，可以拓展开发app应用，小程序等。
实施例4
作为本发明又一较佳实施例，参照说明书附图4，本发明公开了：
多源数据辅助的临床决策支持方法，包括以下步骤：
患者信息标签获取步骤，从医院HIS系统中调取患者信息，或由医生输入患者信息，对获取到的患者信息进行识别、提取、结构化处理后生成患者信息标签；
比对处理步骤，根据患者信息标签获取步骤中生成的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在与此患者信息匹配的标准临床路径，并判断此患者信息与真实世界临床路径的匹配度；若存在匹配的标准临床路径，则调取匹配的标准临床路径数据簇；若存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则调取所有达到匹配度阈值的真实世界临床路径数据簇；若已有的真实世界临床路径匹配度均未达到阈值，则调取匹配度最高的真实世界临床路径数据簇；并将比对后获取的结构发送到诊疗结果输出步骤；
诊疗结果输出步骤，根据比对处理步骤中的比对结果生成诊疗建议或诊疗参考；若存在与此患者信息匹配的标准临床路径，且存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于标准临床路径和真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的临床证据支撑和真实世界证据支撑和诊疗建议对应的继续教育信息；
若不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，但存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的真实世界证据支撑和诊疗建议对应的继续教育信息；
若既不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，也不存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括由相似真实世界临床路径支撑的诊疗参考、诊疗参考对应的真实世界证据支撑和此患者信息对应的继续教育信息；
预警与记录步骤，医生根据诊疗结果输出步骤中输出的辅助决策信息确认诊疗方案后，在开处方时，对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果。
实施例5
作为本发明又一较佳实施例，参照说明书附图4，本实施例公开了：
参照附图4，本实施例的具体操作步骤如下：
（1）从医院HIS系统的门诊、急诊管理子系统及病案管理子系统等调取患者症状、体征、病史、检查结果等信息，或由医生通过语音、文字及系统前端引导下选项定位等方式输入患者信息。患者信息经过识别、提取、结构化处理后生成患者信息标签。
（2）该临床决策支持系统启动比对处理器单元，判断是否存在与此患者信息匹配的标准临床路径，并判断此患者信息与真实世界临床路径的匹配度。若存在匹配的标准临床路径，则调取匹配的标准临床路径数据簇。若存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则调取所有达到匹配度阈值的真实世界临床路径数据簇，不限数量；若已有的真实世界临床路径匹配度均未达到阈值，则调取匹配度最高的真实世界临床路径数据簇。
（3）该临床决策支持系统根据步骤（2）中的比对结果生成诊疗建议或诊疗参考：若存在与此患者信息匹配的标准临床路径，且存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于标准临床路径和真实世界临床路径的诊疗建议（例如标准临床路径及真实世界临床路径提示的患者现阶段的诊断结果、应进行的检查、治疗方案建议、康复随访建议等）、诊疗建议对应的临床证据支撑和真实世界证据支撑（诊疗建议对应的临床研究或真实世界研究经数据结构化处理后，分为研究信息、纳排标准、基线特征、治疗方案、整体治疗结果、不良反应、亚组治疗结果和不良反应、其他预后和随访信息、合理用药信息、疾病负担、指南/专家共识意见等进行综合展示）、诊疗建议对应的继续教育信息（与此患者病情直接相关的规范化诊疗等内容，以文本、图片、表格、音频、视频等形式呈现）；若不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，但存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的真实世界证据支撑、诊疗建议对应的继续教育信息；若既不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，也不存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括由相似真实世界临床路径支撑的诊疗参考、诊疗参考对应的真实世界证据支撑、此患者信息对应的继续教育信息。
（4）医生确认诊疗方案后，在开处方时，该临床决策支持系统会对医生选择的诊疗方案或药物进行实时预警，例如出现不合理诊疗方案或不合理用药等情况时。
（5）若此时该阶段诊疗仍未完成，则通过医院HIS系统调取该患者后续诊疗信息导入该临床决策支持系统进行信息更新，再次进行临床决策支持，直至该阶段诊疗完成；若此时该阶段诊疗已完成，则结束此次临床决策支持，记录患者真实的诊疗路径与结果，比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议是否被用户采纳，然后将此反馈信息用于优化该临床决策支持系统。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (5)

1.多源数据辅助的临床决策支持系统，其特征在于：包括医学/药学资料存储单元、临床路径/证据存储单元、信息输入单元、比对处理器单元、诊疗结果输出单元和预警与操作记录单元；
所述医学/药学资料存储单元，用于存储构建临床路径/证据存储单元所需的医学和药学信息；所述临床路径/证据存储单元，用于存储标准临床路径数据簇以及真实世界临床路径数据簇；所述信息输入单元，用于获取患者信息，并根据不同的输入形式及信息结构进行信息结构化处理，生成患者信息标签发送至比对处理器单元；
所述比对处理器单元，用于接收信息输入单元发送的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在匹配的标准临床路径数据簇，并判断与真实世界临床路径数据簇的匹配度；设置与真实世界临床路径数据簇的匹配度采信阈值，若多个真实世界临床路径数据簇的比对匹配度均超过所述匹配度采信阈值，则将所述多个真实世界临床路径数据簇都作为真实世界研究数据结构输出；若暂无比对匹配度达到所述匹配度采信阈值的真实世界临床路径数据簇，则以比对匹配度最好的真实世界临床数据簇作为真实世界研究数据参考输出；并将比对后获取的结果发送到诊疗结果输出单元；
所述诊疗结果输出单元，用于接收比对处理器单元发送的比对结果，并进行展示；
所述预警与操作记录单元，用于在医生开处方时对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果，比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入医学/药学资料存储单元，扩充其数据量。
2.如权利要求1所述的多源数据辅助的临床决策支持系统，其特征在于：所述临床路径/证据存储单元包括：标准临床路径/证据库，用于存储标准临床路径数据簇，即由所述医学/药学资料存储单元分析生成的数据中，以标准临床路径为信息主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种进行配对成组的数据簇；
真实世界临床路径/证据库，用于存储真实世界临床路径数据簇，即由所述医学/药学资料存储单元分析生成的数据中，以真实世界临床路径为信息主体，与继续教育数据、医疗行为合理性预警信息、临床研究数据和真实世界研究数据中的一种或几种进行配对成组的数据簇。
3.如权利要求1所述的多源数据辅助的临床决策支持系统，其特征在于：所述诊疗结果输出单元包括：诊疗方案模块，用于展示由所述比对处理器单元比对后，与所述患者信息标签匹配的、处理后呈现的标准临床路径数据和/或真实世界临床路径数据，包括患者现阶段的诊断结果、应进行的检查、治疗方案建议和/或康复随访建议；
证据支撑模块，用于展示与所述诊疗方案模块中标准临床路径或真实世界临床路径相匹配的、经结构化处理后呈现的临床研究数据或真实世界研究数据，包括研究信息、纳排标准、基线特征、治疗方案、整体治疗结果、不良反应、亚组治疗结果和不良反应、其他预后和随访信息、合理用药信息、疾病负担、和/或指南/专家共识意见；
继续教育模块，用于展示与所述诊疗方案模块中标准临床路径或真实世界临床路径相匹配的继续教育数据，展现形式包括文本、图片、表格、音频和/或视频。
4.如权利要求1所述的多源数据辅助的临床决策支持系统，其特征在于：所述预警与操作记录单元包括：
医疗行为预警模块，用于在医生开处方时对医生选择的不合理诊疗方案或不合理用药行为进行实时预警；
操作记录反馈模块，用于比对诊疗结果输出单元中展示的诊疗建议及医疗行为合理性预警建议是否被用户采纳，然后将记录的患者真实的诊疗路径与结果信息反馈进入所述医学/药学资料存储单元，扩充其数据量，进而不断优化所述临床路径/证据存储单元中的信息。
5.多源数据辅助的临床决策支持方法，其特征在于：包括以下步骤：
患者信息标签获取步骤，从医院HIS系统中调取患者信息，或由医生输入患者信息，对获取到的患者信息进行识别、提取、结构化处理后生成患者信息标签；
比对处理步骤，根据患者信息标签获取步骤中生成的患者信息标签，调取临床路径/证据存储单元中的标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库，将患者信息标签分别与标准临床路径/证据库及真实世界临床路径/证据库中的数据簇上绑定的路径识别标签进行比对，判断是否存在与此患者信息匹配的标准临床路径，并判断此患者信息与真实世界临床路径的匹配度；若存在匹配的标准临床路径，则调取匹配的标准临床路径数据簇；若存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则调取所有达到匹配度阈值的真实世界临床路径数据簇；若已有的真实世界临床路径匹配度均未达到阈值，则调取匹配度最高的真实世界临床路径数据簇；并将比对后获取的结构发送到诊疗结果输出步骤；
诊疗结果输出步骤，根据比对处理步骤中的比对结果生成诊疗建议或诊疗参考；若存在与此患者信息匹配的标准临床路径，且存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于标准临床路径和真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的临床证据支撑和真实世界证据支撑和诊疗建议对应的继续教育信息；
若不存在与此患者信息匹配的标准临床路径，但存在匹配度达到预设匹配度阈值的真实世界临床路径，则向医生推送的辅助决策信息包括基于真实世界临床路径的诊疗建议、诊疗建议对应的真实世界证据支撑和诊疗建议对应的继续教育信息；
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预警与记录步骤，医生根据诊疗结果输出步骤中输出的辅助决策信息确认诊疗方案后，在开处方时，对临床路径中具体涉及的治疗和用药方案进行合理性预警，并且记录患者真实的诊疗路径与结果。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115188482A (zh) * 2022-07-12 2022-10-14 曜立科技(北京)有限公司 一种用于追踪胸痛患者的临床诊疗路径生成系统
CN117393151A (zh) * 2023-11-29 2024-01-12 重庆医科大学 一种临床快速循证决策系统及方法
CN118039099A (zh) * 2024-02-26 2024-05-14 北京大学深圳医院 基于dip的临床路径构建方法、装置、电子设备

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009083886A1 (en) * 2007-12-28 2009-07-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Presenting patient relevant studies for clinical decision making
US20130226612A1 (en) * 2012-02-26 2013-08-29 International Business Machines Corporation Framework for evidence based case structuring
CN103455886A (zh) * 2013-09-03 2013-12-18 西安电子科技大学 基于工作流的诊疗决策支持系统及其方法
US20150339442A1 (en) * 2013-12-04 2015-11-26 Mark Oleynik Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis
CN106228020A (zh) * 2016-07-29 2016-12-14 广州天健软件有限公司 一种呼吸道疾病的临床数据支撑系统
CN106503465A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 李露青 信息推送装置
CN106919608A (zh) * 2015-12-25 2017-07-04 中国移动通信集团公司 医疗数据处理方法、装置及平台
CN107220326A (zh) * 2017-05-23 2017-09-29 至本医疗科技（上海）有限公司 一种生物医学知识库的信息更新方法及系统
CN107591201A (zh) * 2017-09-13 2018-01-16 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种诊疗决策支持系统
CN107845424A (zh) * 2017-11-15 2018-03-27 海南大学 诊断信息处理分析的方法和系统
CN108511080A (zh) * 2017-02-23 2018-09-07 仁智(苏州)医学研究有限公司 一种提供临床服务的方法和临床服务系统
CN109036539A (zh) * 2018-08-22 2018-12-18 广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院 广州中医药大学第二临床医学院 广东省中医药科学院） 一种肠易激综合征临床数据平台设计方法
CN109754886A (zh) * 2019-01-07 2019-05-14 广州达美智能科技有限公司 治疗方案智能生成系统、方法及可读存储介质、电子设备
CN109785928A (zh) * 2018-12-25 2019-05-21 平安科技（深圳）有限公司 诊疗方案推荐方法、装置及存储介质
CN109859851A (zh) * 2018-12-27 2019-06-07 平安科技（深圳）有限公司 一种治疗方案推荐方法和装置
CN109903848A (zh) * 2019-03-04 2019-06-18 北京大学人民医院(北京大学第二临床医学院) 关节周围骨折临床智能决策支持系统
US20190198179A1 (en) * 2017-12-27 2019-06-27 International Business Machines Corporation Estimating Personalized Drug Responses from Real World Evidence
CN110136838A (zh) * 2019-04-29 2019-08-16 平安科技（深圳）有限公司 基于多知识库推理的数据匹配决策方法及系统
CN110428898A (zh) * 2019-07-25 2019-11-08 北京智能决策医疗科技有限公司 数据驱动的临床决策支持系统评估和优化的方法及系统

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009083886A1 (en) * 2007-12-28 2009-07-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Presenting patient relevant studies for clinical decision making
US20130226612A1 (en) * 2012-02-26 2013-08-29 International Business Machines Corporation Framework for evidence based case structuring
CN103455886A (zh) * 2013-09-03 2013-12-18 西安电子科技大学 基于工作流的诊疗决策支持系统及其方法
US20150339442A1 (en) * 2013-12-04 2015-11-26 Mark Oleynik Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis
CN106919608A (zh) * 2015-12-25 2017-07-04 中国移动通信集团公司 医疗数据处理方法、装置及平台
CN106228020A (zh) * 2016-07-29 2016-12-14 广州天健软件有限公司 一种呼吸道疾病的临床数据支撑系统
CN106503465A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 李露青 信息推送装置
CN108511080A (zh) * 2017-02-23 2018-09-07 仁智(苏州)医学研究有限公司 一种提供临床服务的方法和临床服务系统
CN107220326A (zh) * 2017-05-23 2017-09-29 至本医疗科技（上海）有限公司 一种生物医学知识库的信息更新方法及系统
CN107591201A (zh) * 2017-09-13 2018-01-16 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种诊疗决策支持系统
CN107845424A (zh) * 2017-11-15 2018-03-27 海南大学 诊断信息处理分析的方法和系统
US20190198179A1 (en) * 2017-12-27 2019-06-27 International Business Machines Corporation Estimating Personalized Drug Responses from Real World Evidence
CN109036539A (zh) * 2018-08-22 2018-12-18 广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院 广州中医药大学第二临床医学院 广东省中医药科学院） 一种肠易激综合征临床数据平台设计方法
CN109785928A (zh) * 2018-12-25 2019-05-21 平安科技（深圳）有限公司 诊疗方案推荐方法、装置及存储介质
CN109859851A (zh) * 2018-12-27 2019-06-07 平安科技（深圳）有限公司 一种治疗方案推荐方法和装置
CN109754886A (zh) * 2019-01-07 2019-05-14 广州达美智能科技有限公司 治疗方案智能生成系统、方法及可读存储介质、电子设备
CN109903848A (zh) * 2019-03-04 2019-06-18 北京大学人民医院(北京大学第二临床医学院) 关节周围骨折临床智能决策支持系统
CN110136838A (zh) * 2019-04-29 2019-08-16 平安科技（深圳）有限公司 基于多知识库推理的数据匹配决策方法及系统
CN110428898A (zh) * 2019-07-25 2019-11-08 北京智能决策医疗科技有限公司 数据驱动的临床决策支持系统评估和优化的方法及系统

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAN, HR等: "Decision Support System for Medical Diagnosis Utilizing Imbalanced Clinical Data", 《APPLIED SCIENCES-BASEL》, vol. 8, no. 9, pages 1597 *
刘建平;王思成;吴大嵘;牟钰洁;吕玉波;: "循证中医临床路径的制定与实施", 中国中西医结合杂志, no. 01, pages 116 - 120 *
宣建伟;程江;薛雄峰;吴茵;: "真实世界医疗大数据库的建立及其在医院管理、临床诊疗、合理用药、医保精细化管理中的应用", 中国药物经济学, no. 05, pages 12 - 19 *
李晓春;戴国华;刘小翠;: "基于HIS真实世界研究方法及其在中医临床疗效评价中的应用", 山东中医药大学学报, vol. 40, no. 05, pages 25 - 28 *
谭婧;刘兴会;孙鑫;: "基于真实世界数据的疾病管理研究", 协和医学杂志, no. 03, pages 98 - 102 *
黄新余;王益威;: ""最佳证据"推动人性化医疗", 医学与哲学, no. 23, pages 5 - 8 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115188482A (zh) * 2022-07-12 2022-10-14 曜立科技(北京)有限公司 一种用于追踪胸痛患者的临床诊疗路径生成系统
CN117393151A (zh) * 2023-11-29 2024-01-12 重庆医科大学 一种临床快速循证决策系统及方法
CN118039099A (zh) * 2024-02-26 2024-05-14 北京大学深圳医院 基于dip的临床路径构建方法、装置、电子设备

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