决策支持系统解决方案

1 工程背景和依据 (2)

1.1 项目背景 (2)

1.2 编制的依据 (3)

2 决策支持建设现状 (4)

2.1 建设基础 (4)

2.2 需求分析 (4)

3 指导思想、建设原则 (6)

3.1 指导思想 (6)

3.2 建设原则 (6)

4 总体目标 (7)

4.1 总体目标 (7)

5 总体框架和体系 (8)

5.1 总体框架 (8)

5.2 技术路线 (9)

6 主要任务 (11)

6.1 完善信息基础设施 (11)

6.2 建立信息资源中心 (11)

6.3 搭建应用支撑平台 (11)

6.4 建立决策支持应用 (12)

6.5 完善相关支撑体系 (13)

7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15)

7.1.1 市级领导应用 (15)

7.1.2 办公厅及部门应用 (15)

7.2 市领导空间决策支持系统 (16)

7.3 市领导智能决策支持系统 (17)

7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18)

7.5 决策分析政务数据交换平台 (19)

7.6 领导决策综合数据库 (20)

8 保障措施 (22)

8.1 加强组织体系建设 (22)

8.2 完善相关政策和制度 (22)

8.3 加强资金保障 (23)

8.4 加强项目培训和咨询 (23)

8.5 强化标准规范建设 (23)

9 计划安排及投资类别 (24)

9.1 总体安排 (24)

9.1.1 工程一期 (24)

9.1.2 工程二期 (24)

9.2 投资类别 (25)

智能决策支持系统

智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求与设想,从而达到支持决策的目的。决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库与方法库通常则就是必须的。由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]: ●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率; ●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合; ●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。它就是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论与方法,针对半结构化与非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示。

临床决策支持系统研究初探

临床决策支持系统研究初探胡安邦① 廖邦富① ①成都成电医星数字健康软件有限公司，610047，成都市武侯区武科东四路11号慧谷5栋4号摘要临床决策支持系统是电子病历最高层次的应用之一。本文介绍运用循证医学和语素级临床汉语言解析引擎进行临床决策支持系统的研究，特别是对临床诊断决策支持的研究。关键词临床决策支持电子病历 CDSS 语素解析 1 概述目前国内电子病历系统已经得到广泛的认同和应用。虽然大部分电子病历的应用还停留在如何记录和保存电子病历上。但是业界比较领先的电子病历公司，已经在研究电子病历质量控制、语素或语义解析、临床决策支持（Clinicl Decision Suport System简称CDSS）等涉及到电子病历核心技术方面的内容。电子病历系统除了应采集到全面、精细、结构化的电子病历数据外，必须辅助医护人员进行临床决策，才是电子病历应用的核心和最终目标。理想状况下，临床上任何医疗活动应该有CDSS支持，所有的医疗决策和操作，都是通过电子病历系统对病人信息进行了充分的智能化分析，遵循最优路径的方式来进行。达到智能化或智慧型的电子病历。智慧型的电子病历最重要的特征就是有完备CDSS支撑。国际上先进国家已经有许多著名CDSS，如：Archimedes Model,Autonomy,DiagnosisOne,Dxplain等，已经广泛应用于临床。而我国目前该领域在临床应用中也有一些小规模的片段性的应用，但还没有真正起步。国外的CDSS要完全引入我国，由于医疗过程和语言的不同，远远不是翻译就能够解决的问题。CDSS 知识库的移植也是一个浩瀚的工程。国内电子病历的CDSS还远没有成形，要达到智慧型电子病历还任重道远。 CDSS是涉及医学各方面的智能化体系，包括疾病诊断、治疗、护理、手术、用药等方面的决策支持，循证决策的支持，鉴别诊断的支持，预防误诊误治的支持，预后康复方面的支持，为医务人员提供诊断治疗工具和资料等。在CDSS的功能方面，必须具有对临床医疗的建议、提醒、报警、计算、预测等。其重点在诊断，治疗的决策。对于CDSS的研究，其知识库来源、决策方法和电子病历的结构化解析是必须的基础研究工作。我们把循证医学作为构建CDSS知识库和决策方法的基础。对于电子病历的结构化解析，我们首先研发的临床语言解析引擎[2]，已经获得国家方面专利,使整个研究有了较好的基础。 2 CDSS与循证医学结合的研究 2.1 把循证医学的临床证据作为建立CDSS知识库的基础智慧型电子病历是我们对电子病历系统研究的重点。对于智慧型电子病历中CDSSD 研究，知识库的正确性对于CDSS至关重要。我们把循证医学中高级的证据作为CDSS知识库的信息来源基础。循证医学的核心思想，就是在医疗决策中，将临床证据、个人经验、患者的实际状况三者结合起来，进行疾病的诊断和治疗。其中，临床证据主要来自大样本的随机对照临床试验(randomized controlled trial，RCT)，经过系统性评价(systematic review)或荟萃分析(meta-analysis)，对大量临床证据的总结、分析、评价，形成的各种证据（甚至金标准），可以作为构建CDSS知识库的可靠、正确的基础。 2.2 以循证医学的理论指导诊断治疗决策研究对于CDSS的研究，还在循证医学理论指导下，作为研究CDSS诊断决策，治疗决策，预后决策的基础方法。对这几个方面研究的功能和解决方案描述如下：诊断决策：将循证医学中的各种诊断和治疗证据，用元素和语素形式进行整理，构建

决策支持系统实例

决策支持系统实例物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图：图1 物资分配调拨流程图一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请申请数据库为： D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1）其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。

2、各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3）其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4）该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图：图2 计划汇总模型与数据库的关系二、制定物资的分配方案物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。 1、比较分配情况对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。 2、物资分配方法（1）总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库物资总库存数据库

临床决策支持系统

决策支前言: 随着时代的发展，知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾即使是很专业的医学领域的知识更新和增长，也超出医师的学习和掌握限度，大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系 (Cli nical Decisi on- Mak ing Support System, CDSS)指能为医生的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。另一方面，药物的多样性和患者信息的不同使药物治疗复杂化 ,故此药物治疗需要完善的信息支持系统，临床决策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。现已表明，较好地使用了决策支持系统 (DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的，人们将决策支持系统运用到复杂的药物治疗中，可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息资料，有助于医师做出正确有效的诊断决策，以提高药物治疗的效率? 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统，也熟悉那些用来跟踪药物处方及重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。尽管电子健康记录系统能够获取、转换、显示和分析某些信息，但是，如果不能筛选和提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。在这一点上，临床决策支持系统有了进一步的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后，在计算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议 (Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001 )。在 1994 年约翰斯顿(Johnston ) 等人的研究报告中，维亚孜( Wyaath )和斯比格尔特(Spiegelhalter )给"临床决策支持系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情生成具体建议的活性知识系统” 。亚马特亚库(Amatayakul )相信，临床决策支持系统可以在诊疗过程中提供的一种实时帮助，而且能够发掘外部的知识资源。作为一种复杂的计算机化的管理系统，它还可以根据现有的知识生成各种可供选择的诊疗和护理建议( Ran dolph et al )。那么，临床决策支持系统的基本功能都有哪些？根据兰道夫( Randolph et al )2001 年的研究报告，表 6.1概述了波莱尔(Pryor )的建议。医师们日益感到难以跟上但绝非根本解决方法。因为

决策支持系统期末考试复习

决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的联系和区别 DSS是从MIS的基础上发展起来的，都是以数据库系统为基础，都需要进行数据处理，也都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。 DSS与MIS的不同（1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。（2）MIS综合了多个事物处理功能如生产、销售、人事等。DSS是通过模型计算辅助决策。（3）MIS是以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统。（4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表模式是固定的。DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。（5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。DSS追求的是有效性，即决策的正确性。（6）MIS支持的是结构化决策。这类决策是已知的、可预见的，而且是经常的、重复发生的。DSS支持的是半结构化决策。这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。论述决策过程答：决策过程是决策者对决策问题进行识别、分析、研究、最终作出决策的过程。 1.识别问题：一切决策活动都必须从问题开始，而不是从演绎推理和假设开始。因此，问题的存在是一切决策活动的发端，“问题”在决策活动中占有特殊重要地位。决策制定过程始于一个存在的问题，或更具体一些，存在着现实与期望状态之间的差异。在决策系统中，问题的产生来源于以下三个方面：（1）主观方面产生的问题；（2）客观方面产生的问题；

（3）实践活动方面产生的问题。 2.确定目标：当选择要解决的问题后，为了抓住问题的实质，必须首先确定系统的决策目标，即进行决策系统的目标分析。经过分析后，所确定的目标必须符合以下要求：目标成果可以用决策目标的价值准则进行定性或定量的衡量；目标是可以达到的，即在内外各种约束条件下是现实的、合理的、可能实现的；达到目标要有明确的时间概念。 3.收集信息：一旦确定了需要解决的问题，就必须对问题进行系统扮析，着手调查研究，收集与解决问题相关的信息，并加以整理。只有掌握了大量准确的信息，才有可能作出正确的决策，提高科学决策水平。为了保证信息收集的质量，应坚持以下原则：（1）准确性原则；（2）全面性原则；（3）时效性原则。 4.确定决策标准和拟订决策方案：确定决策标准，即运用一套合适的标准分析和评价每个方案。首先确定出若干与决策相关的因素，然后规定出各种方案评比、估价、衡量的标准。在一般情况下，实现目标的方案不只一下，而是有两个或更多的可供选择的方案。拟订可行方案主要是寻找达到目标的有效途径，因此这一过程是一个具有创造性的过程。 5.分析方案：备选方案拟订出之后，决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性。对每一个备选方案所希望的结果和不希望的结果出现的可能性进行估计，运用第四阶段确定的标准来对这些备选方案进行比较。 6.选择方案：就是在各种可供选择的方案中权衡利弊，然后选取苦命或对一些各有利弊的备选方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足。 7.实施方案：选择满意的方案后，决策过程还没有结束，决策者还必须使方案付诸实施。他必须设计所选方案的实施方法，做好各种必需的准备工作，实施方案阶段是最重要的阶段。 8.评价决策效果：决策者最后的职责是定期检查计划的执行情况并将实际情况与计划结果进行对比。这一过程根据已建立的标准来衡量方案实施的效益，通过定期检查来评价方案的合理性。

决策支持系统解决实施方案

决策支持系统解决方案

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

临床决策支持系统建设研究

中国医疗设备 2016年第31卷 08期 V OL.31 No.08 87 医院数字化 DIGITALIZED HOSPITAL 近年来，随着医院规模的不断扩张，医疗数据也呈爆发式增长。如何从海量的业务数据中发掘有价值的信息，构建智能化数据库，从而辅助医疗工作者决策，是当前研究的热点。20世纪90年代初期，我院就着手建立信息系统，至今已有医院信息系统（HIS ）、临床检验系统（LIS ）、医学影像系统（PACS ）、放射信息系统（RIS ）、办公自动化（OA ）系统和手术、麻醉、重症等8大系统和40多个子系统。虽然医院在信息化建设方面取得显著进步，信息系统也得到广泛使用，但是其工作理念和方式却相对落后，亟需科学化的辅助手段[1]。在医学信息领域里，用计算机辅助进行决策、诊断、推理的软件被称为临床决策支持系统[2]。我院于2014年开始部署建设临床决策支持系统，对医疗数据进行分析处理，辅助临床医疗决策。 1 决策支持系统构建方案临床决策支持系统基于多种数据挖掘技术方法，构建分析决策模型，并针对HIS 、LIS 、RIS 、PACS 、EMR （电子病历）系统等海量医疗数据进行挖掘分析，为临床诊疗的客观与规范化提供决策支持[3-4]。2014年10月，我院委托北京天鹏恒宇科技发展有限公司，着手开始医院的临床决策支持系统建设。该系统通过引入临床数据库，采用数据挖掘和联机分析处理等技术，将决策信息展示给终端用户，并具有为临床医生提供建议、提醒、报警、计算、预测等方面的功能[5]。1.1 系统架构医院原有的信息系统虽然能够为医疗决策提供部分支持，但由于系统分散，决策内容单一，其应用范围受到较大限制。知识库的建设不仅仅是将分散在各个系统的数据进行集成，还需要对医院的业务流程和数据集进行标准化处理[6]。本系统将数据库转化为基于共享机制的数据模型，对数据库知识进行综合分析、统一处理后，再按不同维度展示给终端，有利于提升医疗质量和决策准确性。系统框架分为3层，分别是数据层、处理层、展示层。数据层将各医疗业务数据进行结构化转换[7]，并统一加载到数据仓库中，然后对外提供标准接口，便于数据提取；处理层采用数据挖掘与分析工具，对仓储中提取的数据知识进行清洗过滤，并利用一定规则转化为决策信息；展示层是真正临床决策支持系统建设研究 Research on Construction of a Clinical Decision Making Support System [摘要] 目的为临床应用提供知识库信息化工具，辅助医疗决策。方法基于医院现有信息资源，利用数据挖掘、联机处理等技术构建医疗知识库的智能决策平台，并多维度展现医疗信息。结果我院70多个科室均部署了临床决策支持系统，通过近6个月的跟踪反馈，基本达到预期目标。结论临床决策支持系统应随着信息化技术的发展不断完善。[关键词] 临床决策支持系统；知识库；数据挖掘；医院信息化 Abstract: Objective To provide the knowledge base informatization tools so as to assist medical decisions. Methods Based on the existing information resources of the hospital, an intelligent decision-making platform of medical knowledge was constructed by using multiple technologies, including data mining and online processing. Medical information was displayed multi-dimensionally. Results After six-months follow-up, the clinical decision-making support system was deployed in over 70 departments, and has achieved basic expectations. Conclusion The clinical decision-making support system should be continuously perfected with the development of information technology. Key words: clinical decision-making support systems; knowledge base; data mining; hospital informatization [中图分类号] TP311.13 [文献标志码] A doi ：10.3969/j.issn.1674-1633.2016.08.026[文章编号] 1674-1633(2016)08-0087-02 邵伟，王颖，闫国涛，赵妍邯郸市中心医院信息科，河北邯郸 056002 SHAO Wei, WANG Ying, YAN Guo-tao, ZHAO Yan Department of Information, Handan Central Hospital, Handan Hebei 056002, China 收稿日期：2015-12-31 修回日期：2016-01-13 作者邮箱：616402758@https://www.360docs.net/doc/5c1259770.html,

决策支持系统项目解决方案

1 工程背景和依据 1.1 项目背景贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境，《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出：“在应用系统建设方面，统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统，在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上，建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统，工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统，提高了政府为民排忧解难的服务效率”。 1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民

临床决策支持系统

临床决策支持系统前言：随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系( Clinical Decision- Making “临床决策支持系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情生成具体建议的活性知识系统”。亚马特亚库（Amatayakul）相信，临床决策支持系统可以在诊疗过程中提供的一种实时帮助，而且能够发掘外部的知识资源。作为一种复杂的计算机化的管理系统，它还可以根据现有的知识生成各种可供选择的诊疗和护理建议（Randolph et al）。

那么，临床决策支持系统的基本功能都有哪些？根据兰道夫（Randolph et al）2001年的研究报告，表6.1概述了波莱尔（Pryor）的建议。表6.1 临床决策支持系统 Bayesian theorem 的方法和Belief networks。另外，近期的已经在国外的临床中具体应用的事件监视器(Event Monitor)也都是基于规则的决策支持系统。这些系统通过事先定义好的规则来实时地监视病人的相关信息，一旦规则中的前提条件得到满足，相关规则将被触发，相应采取规则中规定的行动，或是对诊断或是对治疗提供决策支持。 2) 系统功能

临床决策系统也可以按其设计的所能完成的系统功能来划分。主要有两大类主要的功能：一是帮助决策什么是对的判断，例如临床诊断，早期的Leeds Abdominal Pain、DXplain和QMR等医学诊断系统即属此类。二是帮助医生决策下一步应该做做么事，例如做什么检查，用什么药，要不要手术等，最典型的一个例子就是决策分析树，即根据概率分析医生下一步应该怎样做。 3) 建议方式临床决策系统的建议方式分为主动和被动两种。主动的方式为系统主动地给医生提早例（Critiquingmodel）顾问式在流程中不断地与医生进行交互获得必要信息，最终生成最后的建议，例如在MYCIN 系统中，需要用户不断地与计算机进行信息交互，最终计算机才能给出最后的决策意见。而批评式的系统事先根据相关信息生成一个决策建议，如果医生的决策与之不符，则给出系统的决策建议，适用于医生愿意自己决策而只是需要系统对自己的决策进行再次确认的情况，前面提到的事件监视器系统即属于批评式的。 6) 决策支持程度

企业智能综合决策支持系统方案设计

企业智能综合决策支持系统方案设计厦门巨龙软件工程有限公司王三明硕士 2003-1-22 投稿一般来讲，企业管理中的决策基本上可以分为两种：即结构化决策和非结构化决策。结构化决策涉及到的变量较少，只要采用专门的公式来处理相关信息，就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序，就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。在非结构化决策中，可能提供出很多正确的解决方案，但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。因此，企业智能综合决策支持系统（InterigentDecisionSupportSystem，IDSS）应有高度的灵活性和良好的交互性，适用于非结构化决策的支。一、智能综合决策支持系统IDSS方案设计企业决策支持系统应以支持经营决策为主要目的，故IDSS应支持： ◆企业外部环境研究分析决策支持； ◆企业内部条件分析决策支持； ◆经营决策，其中包括产品决策、销售决策与财务决策等。 1.企业外部环境研究决策支持为了支持外部环境调查分析，IDSS系统中应提供以下一些主要因素的检索机制: §国家有关经济政策和法规，尤其是金融、财务、税收、外贸进出口方面的政策和法规； §国际国内相关行业的市场行情及产量、价格等；产品市场分析；主要原、燃、材料供应情况及价格等等。 2.企业内部条件分析决策支持 IDSS应支持：产品分析、市场分析、资金利润分析、盈亏分析等。市场分析决策模块包括市场开拓决策、销售策略决策等。 ◆市场分析模块应提供： §市场面分布分析 §市场产品竞争分析 §价格变动对需求影响程度分析 §开辟新市场分析为此，IDSS应提供市场潜力模型，以便支持管理者考虑提高产品竞争能力，占领未实现市场，开辟未开发市场 ◆销售决策支持 IDSS应包括： §预测模型（可用于销售量预测、价格预测等）

简述决策支持系统的功能和结构

简述决策支持系统的功能和结构 1、模型库 “模型”的概念，最初被用于自然科学的研究和工程设计，如分子模型、天体运动模型、建筑模型等。这些被称为模拟模型，在应用中发现这些模型有一定的局限性，构造一个模型往往要花费大量的人力物力，而且对于一些问题的研究不能借助于这种模拟模型，比如要研究事物随时间或外界条件的变化而变化的规律，静态的模拟模型就不能适用，这时，找到了另一种模拟方法，即数学模拟方法。这种方法将客观事物的变化用数学方法表现出来，将事物外界或内部条件的变化用自变量表示，将要反映的事物变化用应变量表示。计算机技术的形成和发展，使人们能够依赖计算机求解一些较为庞大、复杂的数学模型。如对于国民经济的计划模型、宏观预测模型等，必须借助于较大规模的计算机系统才能容纳其巨大的数据量，完成亿万次的工作量。在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性的劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。数学模型建立之后的一具重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。 2、方法库方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。 3、“三库”的联系从支持决策过程来看，数据库、方法库和模型库，即“三库”是DSS?的三大组成部分，

数据中心同步平台建设方案

第一章概述 1.1 平台建设背景当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，

实现数据的一次数据共享交换平台-设计方案采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。用户具体需求包括： 1）可视化的交换节点配置管理，包括：动态添加数据交换节点、配置交换节点间的表的同步映射关系、配置表的同步规则、过滤条件

智能决策支持系统

基于云计算的智能决策发展综述郜炎峰（哈尔滨商业大学计算机学院哈尔滨Y1310120306 ）摘要：随着计算机和通信技术的快速发展，一些基于不同环境下的智能决策支持系统层出不穷，本文主要简单介绍了智能决策支持系统的发展现状，然后重点介绍了基于云计算的智能决策的研究现状，对云计算环境下的智能决策受到的影响，决策资源管理，决策问题协同求解，智能决策支持系统等进行简单分析，进一步提出今后的智能决策系统的研究思路。关键词：发展现状；云计算；智能决策； Abstract:With the rapid development of computer andcommunicatio n technology, a number of different environments based intelligent decisionsupport systemafter another,This paper briefly introduces the development status of intelligent decision support system, and then focuses on the research status of cloud-based intelligent decis ion.The impact of cloud computing environments being intelligent decision,decision-making resource management,collaborative deci sion-making problem solving, intelligent decision support system fo r simple analysis.Further research ideas putted forward in the futur e of intelligent decision system.

决策支持系统名词解释大全

高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。确定型决策：是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。风险型决策：也称随机决策，是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。不确定型决策：对这类事件的决策只能在不肯定情况作出，即在知道可能出现的各种自然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出，这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系：在多目标决策问题中，其目标或者经过逐层分解，或者依据决策主体要求和实际情况需要，形成多层次结构的子目标系统，使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价，称之为目标准则体系。多阶段决策过程：把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。定性方法：是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。定量方法：是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。信息管理科学：是以信息为主要研究对象，以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容，以计算机等技术为主要研究工具，以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。简答信息处理技术：是指信息本质与信息收集，信息组织与数据仓库，信息分析与数据挖掘。联机分析处理：是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。数据挖掘：是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。解决问题的灵活性：是指提供给最终用户的灵活性，称为解决问题的灵活性。修改配置的灵活性：是指在使用F1还不能生效的情况下，DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力，称为修改配置的灵活性。适配的灵活性：是指当完全不同的特定DSS的要求产生时，系统能够通过对DSS的基本成分的变更，使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。包容的灵活性：如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化，它们必然影响到在其之上的系统的能力，称包容的灵活性。适应性设计方法：DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段，而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法，又称反复设计法。四要素法：表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构，这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具：是指用于开发DSS最基础的技术，既可用于DSS生成器的开发，也可用于专用DSS 的开发，它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。外壳类：即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时，开发者只需根据使用说明填写“具体内容”（包括数据、模型与方法等），即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS：是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。

临床决策支持系统

临床决策支持系统前言：随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床决策支持系( Clinical Decision- Making Support System, CDSS) 指能为医生的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。另一方面, 药物的多样性和患者信息的不同使药物治疗复杂化, 故此药物治疗需要完善的信息支持系统,临床决策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。现已表明, 较好地使用了决策支持系统(DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的, 人们将决策支持系统运用到复杂的药物治疗中, 可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息资料, 有助于医师做出正确有效的诊断决策, 以提高药物治疗的效率. 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统，也熟悉那些用来跟踪药物处方及重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。尽管电子健康记录系统能够获取、转换、显示和分析某些信息，但是，如果不能筛选和提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。在这一点上，临床决策支持系统有了进一步的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后，在计算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议（Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001）。在1994年约翰斯顿（Johnston）等人的研究报告中，维亚孜（Wyaath）和斯比格尔特（Spiegelhalter）给“临床决策支持系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情

医学决策支持系统的应用

作者简介：蒋慧贤（1984—）,女，武漢人，碩士，研究方向：信息咨询服务。摘要：从智能决策支持系统的概念、性能出发，探讨了该系统应用于管理决策的优势，并大胆描述了智能决策支持系统将对企业管理决策带来的巨大变化。关键词：智能决策支持系统；AI；ES 1智能决策支持系统的概念智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Supporting Sys tem），是人工智能（AI，Artifieial Intelligence）和DSS相结合而成的决策支持系统，它应用专家系统（ES，Expert System）技术，通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。 2智能决策支持系统的特点和功能智能决策支持系统，我们又称为高阶决策支持系统，它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合，因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能： ①由于智能DSS具有推理机构，能模拟决策者的思维过程，所以能根据决策者的需求，通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程，从而可以证明模型的正确性，增加了决策者对决策方案的可信度。③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时，有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确，智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式，所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因，从而能使决策者不仅知道结论，而且知道为什么会产生这样的结论。 IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面： ①DSS和ES的总体结合。由人机交互系统把DSS和ES一体化。②KB 和MB的结合。模型库中的数学模型作为知识的一种形式即过程性知识，加入到知识推理过程中去。③DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据。ES推理结束后，动态DB 中的结果再送回到DSS中的DB中去。 3管理决策中智能决策支持系统的应用 DSS与ES相结合，意味着智能化决策支持系统不仅能提供许多传统的决策支持功能，还可以提供知识编辑、推理、学习等更接近于人类决策方式的功能。同时，系统还可能在一定程度上接受自然语言所提出的问题，让系统使用起来更加友好。人工智能技术引入DSS中可以有几种途径。首先Simon提出有限合理性模型是和人工智能技术紧密结合的，有限合理要求建立一个紧密跟踪人的行为的系统，而专家系统正是这样的一种系统。其次，人工智能因为可以处理定性的、近似的知识而引入DSS中，这方面正是专家系统的优势所在。最后，DSS的一个共同特征是交互性强，这就要求高阶的决策支持系统使用起来更方便，并且在接口水平和在进行的推理上更为透明。人工智能在接口水平，尤其在对话功能上对此可以做出有益的贡献。正因为智能决策支持系统具有优于一般决策支持系统的特性，使其有可能在企业日常管理中发挥重要作用，甚至影响企业组织的方方面面。