未来可期——CDSS助力基层慢病管理
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要改变我国慢病防控的严峻现状、实现慢病管理的优化 ， 离不开临床医务工作者的努力 ， 但同时也需要管理与技术层面的进步 。 11月7日 ， 在第二届慢病管理高峰论坛的下半场 ， 中国疾控中心慢病中心肥胖与代谢性疾病防控室的李剑虹副主任以“未来已来——当疾病管理遇到AI-CDSS”为主题展开了精彩分享 。
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李主任谈到 ， 近年来 ， 人工智能（AI）已渗入到我们生活的方方面面 ， 医疗领域AI则被认为最有应用前景 。 2015年以来我国推行的一系列相关政策 ， 如临床决策支持系统（CDSS）、智能医学影像识别、智能语音电子病历系统等 ， 提供了很好的指导性作用 ， 其中 ， CDSS作为一种覆盖就医全流程的临床辅助决策系统 ， 近年来备受关注 。
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历经迭代CDSS助力临床诊疗
CDSS旨在运用相关的、系统的临床知识和患者信息 ， 加强医疗相关的决策和行动 ， 提高医疗水平和医疗服务水平 ， 实现临床观察与临床知识的连接 ， 从而影响临床决策 ， 改善临床结果 ， 最终达到改善医疗质量和降低医疗费用的目标 。
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图临床决策支持系统建设和工作逻辑
早期CDSS主要为专家系统 ， 是医学专家通过推理引擎 ， 将专业知识和临床经验经过整理后存储于知识库中 ， 利用逻辑推理和模式匹配的方式 ， 帮助用户进行诊断推断 ， 随着AI与大数据的发展 ， 现代CDSS被赋予了更多内涵 ， 已由最初的“经验传授“演变为“知识决策+数据决策” ， 由仅有几种变量及节点的纸质病例演变为有上千种变量及节点的医疗数据平台 。
现代CDSS可应用于疾病预防 ， 疾病诊断 ， 疾病治疗的规划和实施以及患者、医生、医院的管理等多个场景 。
锦上添花CDSS助力慢病管理
慢病管理意义重大 。 随着我国人口老龄化的发展、疾病负担的加重 ， 国家越来越重视慢性病防控 ， 《健康中国2030规划纲要》就强调了重点慢性病的筛查和早期发现、强调了基于高血压、糖尿病基层的规范化管理以及将重大慢性病早诊早治技术纳入诊疗常规 。
科学的慢病管理是一个从收集信息建立档案到效果评价的闭环式、连续性的过程 ， 可以说 ， 慢病管理补充了传统的医疗模式所缺乏的与患者的动态信息沟通、病情及危险因素的动态监测和多方位健康行为干预 。
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图慢病管理流程循环图
通过慢病管理不仅可以帮助患者减轻症状 ， 控制病情发展、降低疾病负担、降低医疗费用 ， 还可以促进我国基本公共卫生工作的开展 。
李主任为大家详细介绍了慢病管理CDSS的服务流程：
1.患者信息收集 ， 收集患者人口信息、体征信息、生活习惯、患病情况等基本信息 ， 根据患者的慢病患病情况 ， 收集检验检查信息和当前治疗信息等特定信息；
2.警示与提醒 ， 对患者的异常情况进行提醒 ， 对患者的危急情况弹出弹框进行警示；
3.风险评估与筛查 ， 评估慢病患者合并症与并发症的风险 ， 尤其是心脑血管疾病的风险 ， 对于心脑血管疾病风险较高的患者 ， 建议实施综合管理；
4.健康管理目标 ， 针对患者当前的患病情况与风险因素情况 ， 设定个性化的健康管理目标；
5.用药推荐 ， 针对患者当前的患病情况、风险情况及当前用药情况 ， 推荐个性化的用药方案 ， 为推荐的方案提供指南依据；
6.生活方式干预 ， 针对患者当前的患病情况及风险情况 ， 提供生活方式建议 。
当谈到CDSS在基层的应用 ， 李主任使用了大有可为一词形容 ， 她指出 ， CDSS的未来发展 ， 不仅要实现标准、统一、规范化医疗 ， 还要做到个性化与精准医疗 ， 赛诺菲在心血管及糖尿病领域均开发了CDSS系统 ， 相信会有越来越多的患者受益 。
最后 ， 李主任强调道 ， CDSS的本质为辅助决策 ， 决策的主体仍为医生 。 CDSS的核心来自于知识仓库 ， 因此 ， 知识自动析取与管理是CDSS的未来发展方向和研究重点 。
平战结合 ， 急慢协同 ， 助力健康中国 ， 各领域齐头并进 。 相信临床决策支持系统的创新平台在探索慢病防控管理实施路径中有助于提升城乡基层慢病管理能力、精准服务于临床工作！
【未来可期——CDSS助力基层慢病管理】4M：MAT-CN-2026019
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