医生水平的局限性、人为差错的减少、医疗费用的大大下降，为各国的医疗系统带给了极大的后遗症。近几年，随着医疗行业科技化、信息化程度的逐步提高，临床决策支持系统（clinicaldecisionsupportsystem）受到了更加普遍的注目。 作为医学知识工程和人工智能研究中的活跃分支，各种新型的临床决策支持系统正在大大被研发出来，目的改变传统的倚赖医生经验和检验指标的临床模式，构建智能化的临床决策指导，为医疗质量获取确保。
1.什么是CDSS？ 多达，美国每年因用药差错而丧生的人数大约4.4～9.8万人，而因此带给的经济损失大约170～290亿美元。 根据美国科学院2006年的调查，每年再次发生在医院内可避免的、与用药有关的患者损害大约40万例，在院外（还包括医院）再次发生的大约53万例。
实践中指出，缺少原始和分享的居民身体健康信息，导致反复临床是公共卫生开支快速增长的最重要因素，而缺乏充足的决策反对造成用药失当或操作者失当是多数医疗差错甚至责任事故再次发生的主要原因。 随着计算机、网络通信等技术的飞速发展，临床医生、医疗机构管理者、公共卫生政策制定者都更加期望获得信息技术获取的决策反对服务。特别是在是数据挖掘、联机分析处置、人工智能这些新技术的发展和应用于，为临床决策支持系统的构建获取了技术条件。
临床决策支持系统即CDSS，是一个基于嵌入式的医疗信息技术应用于系统，目的为医生和其他公共卫生从业人员获取临床决策反对(CDS)，通过数据、模型等辅助已完成临床决策。“临床决策支持系统”的概念仍在不断更新，目前主流的工作定义是由身体健康证据中心的罗伯特·海沃德明确提出的：“将临床仔细观察与医疗科学知识联系一起，从而影响医生的方案自由选择，提升医疗服务的质量和效果。” 临床决策支持系统也是人工智能在医学中的最重要运用。
有人指出，将来一般疾病的就诊可以几乎转交临床决策支持系统。临床决策支持系统更为典型的有：医生医嘱载入系统、MYCIN医疗临床专家系统、快捷医疗参照系统、逻辑身体健康评估系统、药物疗法检验系统等。
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