基于CDR的临床决策支持系统设计及应用初探
葛小玲①孙利②薛颜③叶成杰①徐虹②
基金项目：国家卫计委部门预算信息专项（编号1311200001102）
① 复旦大学附属儿科医院信息中心，201102，上海市闵行区万源路399号
②复旦大学附属儿科医院肾脏风湿科
③上海复高计算机科技有限公司
摘要目的：通过临床决策支持系统建设，充分发掘临床数据应用价值，降低医疗差错，提升医疗质量和保障患者安全。方法：研究和学习国际、国内临床决策支持系统相关标准和建设经验，结合专科的临床需求，实现临床指南的结构化表达，基于临床数据中心提供的患者临床数据，实时给予医生提醒和警告。结果：临床决策支持系统可以辅助专科医生进行病情危重评分、制定治疗方案、推荐成套医嘱等。结论：基于CDR的临床决策支持系统是建设智慧医院的核心，可以避免部分人为差错，是医生践行循证医学的有力工具。
关键词临床决策支持系统临床数据中心知识库
1 引言
临床数据中心（Clinical Data Repository，CDR），是医院信息化建设的核心构件，是医院为支持临床诊疗，以患者为中心重新构建的数据存储库。CDR是基于医疗信息标准构建，将多种不同结构的临床数据及各种术语进行标准化和优化处理以达到对临床数据的快速存储、检索和调研。临床决策支持系统(Clinical Decision Support System, CDSS) ，是指在对疾病诊断和治疗过程中相关指标进行数学建模的基础上，利用计算机软件为医务工作者、病人或任何个人提供知识、特定个体或人群信息，在恰当的时间，智能化的过滤和表达信息，为的是提供更好的健康、诊疗和公共卫生服务[1]。基于临床数据中心建设临床决策支持系统，可以更好地解决CDSS系统所依赖的规范化临床数据的可靠来源问题。
2013年，我院依托卫计委专项资金建设了全院临床数据中心，在全院临床数据中心建设的过程中，启动了基于CDR的临床决策支持系统的探索工作，本文重点介绍基于CDR的临床决策支持系统设计及应用。
2 系统总体架构
系统采用（Service Oriented Architecture，SOA）面向服务的架构设计，图1所示，CDSS主要由知识库和决策支持服务两部分组成。2012年，我院专程邀请了犹他大学医学信息研究所主任，现任全美HL7 Arden Syntax的联席主席Dr.Haug教授，来我院分享他多年在临床决策支持领域的研究经验。此外，在系统设计的过程中，我院还聘请了曾在犹他大学医学信息学系从事多年临床决策支持系统学习、研究和教学经验，现任职于美国山间医疗保健公司（Intermountain Healthcare）的俞红女士给予了很多指导。经过多次的沟通交流，使我们逐渐认识到建设临床决策支持系统是一项长期、复杂的系统工程，需要统筹规划、分步实施。
图1 基于CDR的临床决策支持系统整体架构
美国山间医疗保健公司和犹他大学医学信息学系作为美国CDSS领域的领导者，始终坚持临床数据的编码化和CDSS对标准规范的遵从性。因此，我们在系统建设之初就高度重视对标准的遵从性，组织人员对CDSS涉及的相关国际标准进行了深入、系统的研究。
3关键技术——标准规范
临床决策支持系统建设需要解决服务接口定义、输入及输出参数定义、临床知识结构化和参考信息检索等内容的规范化问题，涉及的相关国际标准规范主要包括：决策支持服务、虚拟医疗记录、知识表达、信息按钮等。
3.1决策支持服务决策支持服务（Decision Support Service，DSS），决策支持系统提供的服务规范，根据客户端提供的患者相关的临床数据，经过CDSS的分析、判断后返回相应的提醒或临床建议。为了规范不同的临床决策支持系统接口，国际医疗信息交换标准组织——HL7制定了相应的决策支持服务规范——HL7 DSS，最新标准是2011年发布的《HL7 Version 3Standard：Decision Support Service(DSS), Release 1》。该标准明确了决策支持系统应当提供的服务接口规范，并提供了针对SOAP XML Web services的具体服务定义。
3.2虚拟医疗记录虚拟医疗记录（virtual Medical Record，vMR），是HL7为临床决策支持而研发的表达CDS相关临床信息的数据模型，与HL7其他标准，包括参考信息模型（Reference Information Model，RIM）、连续治疗文档（Continuity of Care Document, CCD）保持高度协调。vMR是一组结构化的代表患者临床信息的数据模型，对临床数据按一定的分类进行了抽象，包含了临床决策支持相关的患者信息，也就是推理所需的信息（输入）和分析所得的结论信息（输出）。vMR领域分析模型（Domain Analysis Model, DAM）包括CDS的vMR规范、CDS引擎的输入和输出参数的结构规范。
3.3知识模型知识模型（Knowledge Model，KM），用于临床相关业务知识的建模和结构化表达，是临床决策支持系统的核心。由美国国家健康信息协调办公室（ONC）资助的超前临床决策支持（Advancing Clinical Decision Support，ACDS）项目，提出了临床知识表达的四个层次[2]（见图2）：Level 1 非结构化、Level 2半结构化、Level 3结构化、Level 4可执行（机器）。
图2 知识表达四个层次
3.4信息按钮信息按钮（Infobutton），是HL7为了实现基于上下文的临床知识检索而制定的标准。目的是希望在临床信息系统（Clinical Information System，CIS）中，临床医生通过点击一个按钮，系统自动根据患者上下文生成相应URL参数并访问CDSS系统，CDSS系统根据URL提供的上下文参数返回相应的临床参考信息，如诊疗指南或患者教育信息等（见图3）。
图3 CIS系统与知识库交互
4 详细设计
4.1知识库建立参照美国ACDS制定的结构化知识表达规范[2][3]Level 3级，主要包括元数据、应用场景和模块三部分，如图4。其中，元数据部分包含标题、描述、适用业务目标、作者及贡献者、知识类型、状态及相关资源；应用场景部分主要包含逻辑条件判断和CDS干预的约束条件；模块部分是核心组件，通常包含一组或嵌套的警告和提醒，如患者教育信息、推荐戒烟药物等。
图4 结构化知识表达（Level 3）XML架构
4.2构建vMR采用针对CDSS系统对结构化临床数据的需求，HL7在借鉴了RIM的基础上制定了vMR规范，专门用于描述患者相关临床数据。例如，针对实验室结果，vMR中观察结果（ObservationResult）类描述单个检验指标，组合观察结果（CompositeObservationResult）类描述一份检验报告[4]。例如CompositeObservationResult.observationFocus表达“动脉血气分析”报告，使用ObservationResult.observationFocus表达“PH”分析项目，ObservationResult.value表达PH对应的结果，ObservationResult.interpretation表达PH结果的评估值，图5是单个检验指标的vMR表示示例。
图5 虚拟医疗记录（vMR）示例
4.3集成CDR 临床决策支持离不了标准、规范的临床数据支撑，如图6所示，我们将CDS与CDR集成，基于全院统一的CDR获取规范的患者临床数据，利用医院服务总线（hospital service bus，HSB），将来自CDR的HL7消息映射转换为CDS所需的vMR格式，这样以来在降低系统间耦合性的同时，也为支撑CDSS未来的进一步扩展应用打下基础。
图6 整体系统集成架构
5临床应用
肾脏风湿科是我院重点专科，肾脏风湿科临床诊治范围广、疑难病人多、外院转诊病人多，以慢性肾脏病早期发现和干预、先天性肾脏和尿路畸形早期发现和内外科联合治疗、终末期肾病的综合治疗和管理为特色。
儿童系统性红斑狼疮（Systemic Lupus Erythematosus，SLE）是儿童期最常见的一种自身免疫性疾病。狼疮会影响机体的多种器官，除了侵犯人体的关节、肌肉及免疫系统外，还会损伤皮肤、肾脏、神经系统、肺脏、心脏和血液等器官。国际、国内广泛采用系统性红斑狼疮活动指数（Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index，SLEDAI）进行狼疮活动性评价。该指数主要通过对9大器官/系统包含的23个指标进行评分，其中SLEDAI积分<10分为轻型SLE，是指诊断明确或高度怀疑者，但临床稳定且无明显内脏损害；SLEDAI积分在10～14分为中度活动型SLE，是指有明显重要脏器累及且需要治疗的患者；SLEDAI>15分为重型SLE，是指狼疮累及重要脏器。我们对SLE的临床诊疗指南和SLEDAI
图7 专科视图（系统性红斑狼疮）
此外，医生还可以根据临床需要，点击专科视图中的“临床信息”按钮，临床门户系统会按照Infobutton标准规范生成相应参数的URL，调用CDSS服务获取相应临床诊疗指南和评价指标信息。
6讨论
临床决策支持系统，是医疗信息化建设的核心系统。CDSS系统建设初期，我们选择了临床业务中逻辑相对简单的部分，对其中的临床知识进行了结构化转换[5]，验证了基于CDR建设决策支持系统的技术可行性。
近年来，随着云计算、大数据分析等新技术在医疗领域的广泛应用，医院信息化建设的重点将逐步转向临床决策支持等与临床业务紧密结合的应用上来。建设一套强大的CDSS系统，将在降低医疗差错、提升医疗质量和保障患者安全等方面发挥重要作用，加速医院信息化建设从数字医院到智慧医院的演进。目前，CDSS系统还存在一些不足之处，下一步我们将在深入研究相关标准的基础上，集成整合更广泛的临床业务规则，逐步建立起一套完全适合于我国儿科特色的临床决策支持系统，使其成为临床医生的有力助手。
参考文献
[1] 李包罗.临床决策支持新进展与HL7.
http://wenku.baidu.com/view/663c2268f01dc281e43af01a.html.
[2]Janet M. Lewis, TonyaM. Hongsermeier, Blackford Middleton, Douglas S. Bell. A Prototype Knowledge-Sharing Service for Clinical Decision Support Artifacts.
http://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/technical_reports/2012/RAND_TR1207.pdf.
[3] http://cdsportal.partners.org/CDSCSearch.aspx.
[4] OpenCDS. http://www.opencds.org/.
[5] 叶青,刘丹红,杨喆. 指南本体构建中的临床数据标准化问题探讨[J]. 中国数字医学，2013，8(3)：8-11.