نظام دعم القرار السريري

نظام دعم القرار السريري ( CDSS ) هو أحد أشكال تكنولوجيا المعلومات الصحية التي تُزوّد الأطباء والموظفين والمرضى وغيرهم بالمعرفة والمعلومات الخاصة بكل مريض لتحسين عملية اتخاذ القرارات في سير العمل السريري. تشمل أدوات نظام دعم القرار السريري التنبيهات والتذكيرات، والإرشادات السريرية، ومجموعات الأوامر الخاصة بكل حالة، وملخصات بيانات المرضى، ودعم التشخيص، ومعلومات مرجعية مُراعية للسياق. غالبًا ما تستفيد هذه الأنظمة من الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات السريرية والمساعدة في تحسين جودة الرعاية وسلامتها. تُشكّل أنظمة دعم القرار السريري موضوعًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي في الطب .

صفات

نظام دعم القرار السريري هو نظام معرفي تفاعلي يستخدم متغيرات بيانات المريض لتقديم المشورة بشأن الرعاية الصحية. وهذا يعني أن نظام دعم القرار السريري هو ببساطة نظام دعم قرار يركز على استخدام إدارة المعرفة .

غاية

يتمثل الهدف الرئيسي لأنظمة دعم القرار السريري الحديثة في مساعدة الأطباء في نقاط تقديم الرعاية. ^{[ 1 ]} وهذا يعني أن الأطباء يتفاعلون مع نظام دعم القرار السريري للمساعدة في تحليل بيانات المرضى والتوصل إلى تشخيص لأمراض مختلفة بناءً عليها.

في بداياتها، صُممت أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) لاتخاذ القرارات نيابةً عن الطبيب بطريقة حرفية. كان الطبيب يُدخل المعلومات وينتظر من النظام إخراج الخيار "الصحيح"، ثم يتخذ الطبيب القرار بناءً على هذا الخيار. أما المنهجية الحديثة لاستخدام أنظمة دعم القرار السريري للمساعدة، فتتيح للطبيب التفاعل مع النظام، مستفيدًا من خبرته وخبرة النظام معًا، ما يُحسّن تحليل بيانات المريض بشكل أفضل مما يستطيع أي منهما القيام به بمفرده. عادةً، يُقدم النظام اقتراحات للطبيب لمراجعتها، ويُتوقع منه استخلاص المعلومات المفيدة من النتائج المعروضة واستبعاد الاقتراحات الخاطئة. ^{[ 2 ]}

النوعان الرئيسيان لأنظمة دعم القرار السريري هما الأنظمة القائمة على المعرفة والأنظمة غير القائمة على المعرفة (القائمة على التعلم الآلي): ^{[ 1 ]}

من الأمثلة على كيفية استخدام الطبيب لنظام دعم القرار السريري نظام دعم قرار التشخيص (DDSS). يطلب هذا النظام بعض بيانات المريض، ويقترح بناءً عليها مجموعة من التشخيصات المحتملة. ثم يأخذ الطبيب مخرجات النظام ويحدد التشخيصات الأرجح من غير الأرجح، ^{[ 1 ]} وإذا لزم الأمر، يطلب إجراء المزيد من الفحوصات لتضييق نطاق التشخيص.

مثال آخر على أنظمة دعم القرار السريري هو نظام الاستدلال القائم على الحالات (CBR). ^{[ 3 ]} قد يستخدم نظام الاستدلال القائم على الحالات بيانات الحالات السابقة للمساعدة في تحديد الكمية المناسبة من الحزم وزوايا الحزم المثلى لاستخدامها في العلاج الإشعاعي لمرضى سرطان الدماغ؛ ثم يقوم الفيزيائيون الطبيون وأطباء الأورام بمراجعة خطة العلاج الموصى بها لتحديد مدى جدواها. ^{[ 4 ]}

يُعدّ توقيت استخدام أنظمة دعم القرار السريري تصنيفًا مهمًا آخر. يستخدم الأطباء هذه الأنظمة في نقاط تقديم الرعاية لمساعدة المرضى، ويتراوح توقيت استخدامها بين ما قبل التشخيص، وأثناءه، وما بعده. ^{[ 5 ]} تساعد أنظمة دعم القرار السريري قبل التشخيص الطبيب في إعداد التشخيصات، كما تساعده في مراجعة خياراته التشخيصية الأولية وتصفيتها لتحسين النتائج. أما أنظمة دعم القرار السريري بعد التشخيص، فتُستخدم لاستخراج البيانات واستخلاص الروابط بين المرضى وتاريخهم الطبي السابق والبحوث السريرية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية . ^{[ 1 ]} وقد تراجعت التكهنات المبكرة بأن دعم القرار القائم على الذكاء الاصطناعي سيحل محل الأطباء في المهام الشائعة، ليحل محلها إلى حد كبير إجماع حول النماذج المساعدة، حيث يُعزز الذكاء الاصطناعي الحكم السريري بدلًا من أن يحل محله. ويمكن تدريب الأنظمة المعاصرة القائمة على التعلم العميق، على عكس الأدوات السابقة القائمة على القواعد، مباشرةً على البيانات السريرية دون الحاجة إلى كتابة القواعد يدويًا، ودمجها في سير عمل السجلات الصحية الإلكترونية في نقاط تقديم الرعاية. ^{[ 6 ]}

ثمة نهج آخر، تستخدمه هيئة الخدمات الصحية الوطنية في إنجلترا، يتمثل في استخدام نظام دعم القرار السريري لفرز الحالات الطبية خارج ساعات العمل الرسمية، وذلك باقتراح الخطوة التالية المناسبة للمريض (مثل الاتصال بالإسعاف ، أو مراجعة طبيب عام في يوم العمل التالي). ويستند هذا الاقتراح، الذي قد يتجاهله المريض أو موظف خدمة العملاء عبر الهاتف إذا اقتضى المنطق السليم أو الحذر خلاف ذلك، إلى المعلومات المتوفرة واستنتاج ضمني حول أسوأ تشخيص محتمل؛ ولا يُكشف عنه دائمًا للمريض لأنه قد يكون غير صحيح، ولا يستند إلى رأي شخص مؤهل طبيًا، وإنما يُستخدم فقط لأغراض الفرز الأولي.

قائم على المعرفة

تتكون معظم أنظمة دعم القرار السريري من ثلاثة أجزاء: قاعدة المعرفة، ومحرك الاستدلال ، وآلية الاتصال. ^{[ 7 ]} تحتوي قاعدة المعرفة على قواعد وعلاقات البيانات المُجمّعة، والتي غالبًا ما تكون على شكل قواعد "إذا-ثم". على سبيل المثال، إذا كان هذا النظام يُستخدم لتحديد التفاعلات الدوائية ، فقد تكون إحدى القواعد كالتالي: إذا تم تناول الدواء X والدواء Y، فسيتم تنبيه المستخدم. باستخدام واجهة أخرى، يمكن للمستخدم المتقدم تعديل قاعدة المعرفة لتحديثها باستمرار بإضافة الأدوية الجديدة. يجمع محرك الاستدلال القواعد من قاعدة المعرفة مع بيانات المريض. تسمح آلية الاتصال للنظام بعرض النتائج للمستخدم، بالإضافة إلى إمكانية إدخال البيانات إليه. ^{[ 2 ]}^{[ 1 ]}

يلزم استخدام لغة تعبيرية مثل GELLO أو CQL (لغة الجودة السريرية) للتعبير عن المعلومات بطريقة قابلة للحوسبة. على سبيل المثال: إذا كان المريض مصابًا بداء السكري، وكانت نتيجة فحص الهيموجلوبين السكري (A1c) الأخير أقل من 7%، يُوصى بإعادة الفحص إذا مرّ أكثر من ستة أشهر، أما إذا كانت النتيجة 7% أو أكثر، فيُوصى بإعادة الفحص إذا مرّ أكثر من ثلاثة أشهر.

ينصبّ تركيز فريق عمل HL7 CDS حاليًا على تطوير لغة الجودة السريرية (CQL). ^{[ 8 ]} وقد أعلنت مراكز خدمات الرعاية الطبية والخدمات الطبية (CMS) في الولايات المتحدة أنها تخطط لاستخدام لغة الجودة السريرية (CQL) لتحديد مقاييس الجودة السريرية الإلكترونية (eCQMs). ^{[ 9 ]}

غير قائم على المعرفة

تستخدم أنظمة دعم القرار السريري التي لا تعتمد على قاعدة معرفية نوعًا من الذكاء الاصطناعي يُسمى التعلّم الآلي ، ^{[ 10 ]} والذي يسمح لأجهزة الحاسوب بالتعلم من التجارب السابقة و/أو اكتشاف الأنماط في البيانات السريرية. وهذا يُغني عن الحاجة إلى كتابة القواعد وإبداء الخبراء. مع ذلك، ولأن الأنظمة القائمة على التعلّم الآلي لا تستطيع تفسير أسباب استنتاجاتها، فإن معظم الأطباء لا يستخدمونها مباشرةً في التشخيص، وذلك لأسباب تتعلق بالموثوقية والمساءلة. ^{[ 2 ]}^{[ 1 ]} ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الأنظمة مفيدة كأنظمة ما بعد التشخيص، لاقتراح أنماط يمكن للأطباء دراستها بتعمق أكبر.

اعتبارًا من عام 2012، فإن ثلاثة أنواع من الأنظمة غير القائمة على المعرفة هي آلات المتجهات الداعمة والشبكات العصبية الاصطناعية والخوارزميات الجينية . ^{[ 11 ]}

تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية العقد والروابط الموزونة بينها لتحليل الأنماط الموجودة في بيانات المرضى لاستخلاص الارتباطات بين الأعراض والتشخيص.
تعتمد الخوارزميات الجينية على عمليات تطورية مبسطة تستخدم الانتقاء الموجه لتحقيق أفضل نتائج لأنظمة دعم القرار السريري. تُقيّم خوارزميات الانتقاء مكونات مجموعات عشوائية من حلول المشكلة. ثم تُعاد تجميع الحلول الأفضل وتعديلها، وتُكرر العملية. يتكرر هذا الأمر باستمرار حتى يتم اكتشاف الحل الأمثل. وهي تُشبه الشبكات العصبية وظيفيًا، إذ تُعتبر أيضًا "صناديق سوداء" تحاول استخلاص المعرفة من بيانات المرضى.
غالباً ما تركز الشبكات غير القائمة على المعرفة على قائمة ضيقة من الأعراض، مثل أعراض مرض واحد، على عكس النهج القائم على المعرفة، الذي يغطي تشخيص العديد من الأمراض. ^{[ 2 ]}^{[ 1 ]}

ومن الأمثلة على أنظمة دعم القرار السريري غير القائمة على المعرفة خادم ويب تم تطويره باستخدام آلة المتجهات الداعمة للتنبؤ بسكري الحمل في أيرلندا. ^{[ 12 ]}

أنظمة

التاريخ، الولايات المتحدة

نشر معهد الطب (IOM) تقريرًا عام 1999 بعنوان " الخطأ البشري" ، والذي ركز على أزمة سلامة المرضى في الولايات المتحدة، مشيرًا إلى العدد المرتفع للغاية من الوفيات. وقد لفتت هذه الإحصائية انتباهًا كبيرًا إلى جودة رعاية المرضى. ^{[ 13 ]} شجع معهد الطب (IOM) على استخدام تكنولوجيا المعلومات الصحية، بما في ذلك أنظمة دعم القرار السريري، للارتقاء بجودة رعاية المرضى. ^{[ 14 ]}

مع سنّ قانون الإنعاش الاقتصادي وإعادة الاستثمار الأمريكي لعام 2009 (ARRA)، برزت جهودٌ حثيثةٌ لتبنّي تكنولوجيا المعلومات الصحية على نطاق واسع من خلال قانون تكنولوجيا المعلومات الصحية للصحة الاقتصادية والسريرية (HITECH). وبفضل هذه المبادرات، قامت المزيد من المستشفيات والعيادات بدمج السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs) وأنظمة إدخال أوامر الأطباء المحوسبة (CPOE) ضمن عمليات معالجة وتخزين المعلومات الصحية. وعلى الرغم من غياب القوانين المنظمة، يُنظر إلى موردي أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) على أنهم يتحملون واجبًا قانونيًا تجاه المرضى الذين قد يتأثرون سلبًا باستخدام هذه الأنظمة، وكذلك تجاه الأطباء الذين قد يستخدمونها في رعاية المرضى. ومع ذلك، لم تُحدد اللوائح القانونية المتعلقة بواجبات الرعاية بشكلٍ واضحٍ بعد. ومع إدراج قانون HITECH ضمن قانون الإنعاش الاقتصادي وإعادة الاستثمار الأمريكي، والذي شجع على تبني تكنولوجيا المعلومات الصحية، لا تزال القوانين التفصيلية المتعلقة بأنظمة دعم القرار السريري والسجلات الطبية الإلكترونية قيد التحديد من قبل مكتب المنسق الوطني لتكنولوجيا المعلومات الصحية (ONC) والموافقة عليها من قبل وزارة الصحة والخدمات الإنسانية (HHS). ولم يُنشر بعد تعريفٌ لمصطلح "الاستخدام الفعال".

فعالية

تتباين الأدلة على فعالية أنظمة دعم القرار السريري (CDSS). فبعض الأمراض تستفيد من هذه الأنظمة أكثر من غيرها. وقد حددت مراجعة منهجية أجريت عام 2018 ست حالات طبية حسّنت فيها أنظمة دعم القرار السريري نتائج المرضى في المستشفيات، بما في ذلك إدارة مستوى السكر في الدم، وإدارة عمليات نقل الدم ، والوقاية من التدهور الفسيولوجي، والوقاية من قرح الفراش ، والوقاية من إصابة الكلى الحادة ، والوقاية من الجلطات الدموية الوريدية. ^{[ 15 ]} في المقابل، لم تجد مراجعة منهجية أخرى أجريت عام 2014 أي فائدة من حيث تقليل خطر الوفاة عند دمج أنظمة دعم القرار السريري مع السجل الصحي الإلكتروني . ^{[ 16 ]} ومع ذلك، قد تكون هناك بعض الفوائد فيما يتعلق بنتائج أخرى. ^{[ 16 ]} وخلصت مراجعة منهجية أخرى أجريت عام 2005 إلى أن أنظمة دعم القرار السريري حسّنت أداء الممارسين في 64% من الدراسات، ونتائج المرضى في 13% منها. ومن بين ميزات هذه الأنظمة المرتبطة بتحسين أداء الممارسين، التنبيهات الإلكترونية التلقائية بدلاً من اشتراط تفعيل النظام من قِبل المستخدم. ^{[ 17 ]}

أظهرت مراجعة منهجية أجريت عام 2005 أن "أنظمة دعم القرار حسّنت الممارسة السريرية بشكل ملحوظ في 68% من التجارب". وشملت سمات أنظمة دعم القرار المرتبطة بالنجاح: التكامل مع سير العمل السريري بدلاً من كونها تسجيل دخول أو شاشة منفصلة، واستخدام قوالب إلكترونية بدلاً من القوالب الورقية، وتوفير دعم القرار في وقت ومكان تقديم الرعاية بدلاً من تقديمه مسبقاً، وتقديم توصيات الرعاية. ^{[ 18 ]}

مع ذلك، كانت المراجعات المنهجية اللاحقة أقل تفاؤلاً بشأن آثار أنظمة دعم القرار السريري، حيث ذكرت إحدى المراجعات الصادرة عام 2011: "هناك فجوة كبيرة بين الفوائد المفترضة والفوائد التي تم إثباتها تجريبياً لتقنيات الصحة الإلكترونية [أنظمة دعم القرار السريري وغيرها] ... لم يتم إثبات فعاليتها من حيث التكلفة بعد". ^{[ 19 ]}

نُشر في عام 2014 تقييم لمدة خمس سنوات لفعالية نظام دعم القرار السريري في تطبيق العلاج الرشيد للعدوى البكتيرية من أجل الإشراف على استخدام المضادات الحيوية ؛ ووفقًا للمؤلفين، كانت هذه أول دراسة طويلة الأجل لنظام دعم القرار السريري. ^{[ 20 ]}

تحديات التبني

التحديات السريرية

بذلت العديد من المؤسسات الطبية وشركات البرمجيات جهودًا حثيثة لإنتاج أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) فعّالة لدعم جميع جوانب المهام السريرية. ومع ذلك، ونظرًا لتعقيد سير العمل السريري وارتفاع متطلبات وقت الموظفين، يجب على المؤسسة التي تُطبّق نظام الدعم توخي الحذر لضمان أن يصبح النظام جزءًا لا يتجزأ من سير العمل السريري. وقد حققت بعض أنظمة دعم القرار السريري نجاحًا متفاوتًا، بينما عانت أنظمة أخرى من مشاكل شائعة حالت دون اعتمادها وقبولها بنجاح أو قلّلت من ذلك.

يُعد قطاعا الصيدلة والفواتير من أبرز قطاعات الرعاية الصحية التي أحدثت فيها أنظمة دعم القرار السريري أثراً بالغاً. إذ تقوم أنظمة الصيدلة وطلبات الأدوية الشائعة الاستخدام حالياً بفحص الطلبات بشكل جماعي للكشف عن التفاعلات الدوائية السلبية، وتُبلغ المختصين الذين قاموا بالوصفة الطبية بالتحذيرات. كما حققت أنظمة دعم القرار السريري نجاحاً مماثلاً في مجال الفواتير وتقديم المطالبات. ونظراً لاعتماد العديد من المستشفيات على تعويضات برنامج الرعاية الطبية (Medicare) لاستمرار عملها، فقد تم تطوير أنظمة تساعد في دراسة كل من خطة العلاج المقترحة وقواعد برنامج الرعاية الطبية الحالية، وذلك لاقتراح خطة تُراعي كلاً من رعاية المريض والاحتياجات المالية للمؤسسة.

حققت أنظمة دعم القرار السريري الأخرى، المصممة لأغراض التشخيص، نجاحًا، لكنها غالبًا ما تكون محدودة الانتشار والنطاق. بدأ نظام ليدز لآلام البطن العمل في عام 1971 في مستشفى جامعة ليدز . وقد أفيد بأنه حقق تشخيصًا صحيحًا في 91.8% من الحالات، مقارنةً بنسبة نجاح الأطباء السريريين البالغة 79.6%. ^{[ 21 ]}

على الرغم من الجهود الحثيثة التي تبذلها المؤسسات لإنتاج هذه الأنظمة واستخدامها، إلا أن معظمها لم يحقق بعد انتشارًا واسعًا وقبولًا كاملًا. وقد تمثلت إحدى العقبات الرئيسية أمام هذا القبول تاريخيًا في تكامل سير العمل. إذ كان هناك ميلٌ للتركيز فقط على جوهر عملية اتخاذ القرار الوظيفية في نظام دعم القرار السريري، مما أدى إلى قصور في تخطيط كيفية استخدام الطبيب للمنتج في بيئة العمل. كانت أنظمة دعم القرار السريري تطبيقات مستقلة، تتطلب من الطبيب التوقف عن العمل على نظامه الحالي، والتحول إلى نظام دعم القرار السريري، وإدخال البيانات اللازمة (حتى لو كانت قد أُدخلت بالفعل في نظام آخر)، ثم فحص النتائج. تُعيق هذه الخطوات الإضافية سير العمل من وجهة نظر الطبيب وتُهدر وقتًا ثمينًا. ^[²²^]

التحديات التقنية والعوائق التي تحول دون التنفيذ

تواجه أنظمة دعم القرار السريري تحديات تقنية جسيمة في عدة مجالات. فالأنظمة البيولوجية بالغة التعقيد، وقد يعتمد القرار السريري على نطاق واسع من البيانات ذات الصلة. على سبيل المثال، قد يأخذ نظام الطب الإلكتروني القائم على الأدلة في الاعتبار أعراض المريض، وتاريخه الطبي، وتاريخ عائلته ، وعوامل وراثية ، بالإضافة إلى الاتجاهات التاريخية والجغرافية لانتشار المرض، والبيانات السريرية المنشورة حول فعالية العلاج عند التوصية بخطة علاج المريض.

من الناحية السريرية، يُعد تكامل سير العمل عائقاً كبيراً أمام قبول أنظمة دعم القرار السريري.

على الرغم من أنه قد ثبت أن الأطباء يحتاجون إلى تفسيرات لأنظمة دعم القرار السريري القائمة على التعلم الآلي، لكي يتمكنوا من فهم اقتراحاتها والثقة بها، ^{[ 23 ]} إلا أن هناك نقصًا واضحًا بشكل عام في تطبيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في سياق أنظمة دعم القرار السريري، ^{[ 24 ]} مما يضيف عائقًا آخر أمام اعتماد هذه الأنظمة.

من مصادر الخلاف الأخرى مع العديد من أنظمة الدعم الطبي كثرة التنبيهات التي تُصدرها. فعندما تُصدر هذه الأنظمة كمية كبيرة من التحذيرات (خاصةً تلك التي لا تتطلب تصعيدًا)، فإنه بالإضافة إلى الإزعاج، قد يُقلل الأطباء من اهتمامهم بالتحذيرات، مما قد يؤدي إلى تفويت تنبيهات بالغة الأهمية. تُعرف هذه الظاهرة باسم "إرهاق التنبيهات". ^{[ 25 ]}

صيانة

يُعدّ دمج الكم الهائل من الأبحاث السريرية المنشورة باستمرار أحد أبرز التحديات التي تواجه أنظمة دعم القرار السريري. ففي كل عام، تُنشر عشرات الآلاف من التجارب السريرية. ^{[ 26 ]} حاليًا، يجب قراءة كل دراسة من هذه الدراسات يدويًا، وتقييمها من حيث صحتها العلمية، ثم دمجها في نظام دعم القرار السريري بدقة. وفي عام 2004، ذُكر أن عملية جمع البيانات السريرية والمعرفة الطبية ووضعها في شكل يُمكن للحواسيب معالجتها للمساعدة في دعم القرار السريري "لا تزال في مراحلها الأولى". ^{[ 27 ]}

ومع ذلك، من الأنسب للشركات أن تقوم بذلك مركزياً، حتى وإن كان ذلك بشكل غير كامل، بدلاً من أن يحاول كل طبيب مواكبة جميع الأبحاث المنشورة.

إضافةً إلى كونها عملية شاقة، قد يكون دمج البيانات الجديدة صعبًا في بعض الأحيان من حيث التحديد الكمي أو الإدماج في مخطط دعم القرار الحالي، لا سيما في الحالات التي قد تبدو فيها الدراسات السريرية المختلفة متضاربة. وغالبًا ما يكون حل هذه التناقضات موضوعًا للدراسات السريرية نفسها (انظر التحليل التلوي )، والتي قد تستغرق شهورًا لإنجازها.

تقييم

لكي يُقدّم نظام دعم القرار السريري قيمةً، يجب أن يُحسّن بشكلٍ ملموس سير العمل السريري أو نتائجه. ويُحدّد تقييم هذا النظام قيمته في تحسين جودة النظام وقياس فعاليته. ولأنّ أنظمة دعم القرار السريري المختلفة تخدم أغراضًا مُختلفة، فلا يوجد مقياس عام ينطبق على جميع هذه الأنظمة؛ ومع ذلك، فإنّ سماتٍ مثل الاتساق (مع الخبراء ومعهم) غالبًا ما تنطبق على نطاق واسع من الأنظمة. ^{[ 28 ]}

يعتمد معيار تقييم نظام دعم القرار السريري على هدف النظام: فعلى سبيل المثال، قد يُقيّم نظام دعم القرار التشخيصي بناءً على اتساق ودقة تصنيفه للأمراض (مقارنةً بالأطباء أو أنظمة دعم القرار الأخرى). أما نظام الطب القائم على الأدلة، فقد يُقيّم بناءً على ارتفاع نسبة تحسن حالة المرضى أو زيادة التعويضات المالية لمقدمي الرعاية.

بالتكامل مع السجلات الصحية الإلكترونية

كان تطبيق السجلات الصحية الإلكترونية تحديًا لا مفر منه. ويعود هذا التحدي إلى كونه مجالًا غير مُستكشف بشكل كافٍ، وإلى وجود العديد من المشكلات والتعقيدات خلال مرحلة تطبيق هذه السجلات. ويتضح ذلك من خلال الدراسات العديدة التي أُجريت. ومع ذلك، فقد حظيت تحديات تطبيق السجلات الصحية الإلكترونية ببعض الاهتمام. لكن لا يزال هناك نقص في المعلومات حول الانتقال من أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية القديمة إلى الأنظمة الأحدث. ^[²⁹^]

تُعدّ السجلات الصحية الإلكترونية وسيلةً لجمع البيانات واستخدامها في الوقت الفعلي لتقديم رعاية صحية عالية الجودة للمرضى، مما يضمن الكفاءة والاستخدام الأمثل للوقت والموارد. إنّ دمج السجلات الصحية الإلكترونية وأنظمة دعم القرار السريري في العملية الطبية من شأنه أن يُغيّر طريقة تدريس الطب وممارسته. ^{[ 30 ]} وقد قيل إنّ "أعلى مستوى من السجلات الصحية الإلكترونية هو نظام دعم القرار السريري". ^{[ 31 ]}

بما أن "أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) هي أنظمة حاسوبية مصممة للتأثير على عملية اتخاذ القرار من قبل الأطباء بشأن المرضى الأفراد في الوقت الذي يتم فيه اتخاذ هذه القرارات"، ^{[ 30 ]} فمن الواضح أنه سيكون من المفيد وجود نظام دعم القرار السريري والسجل الصحي الإلكتروني متكاملين تمامًا.

على الرغم من وضوح الفوائد، إلا أن التطبيق الكامل لنظام دعم القرار السريري المتكامل مع السجل الصحي الإلكتروني يتطلب تاريخيًا تخطيطًا دقيقًا من قبل المنشأة/المؤسسة الصحية لضمان نجاحه وفعاليته. ويمكن قياس النجاح والفعالية من خلال تحسين جودة الرعاية المقدمة للمرضى وتقليل الحوادث الضارة . إضافةً إلى ذلك، يوفر النظام الوقت والموارد، ويحقق فوائد تتمثل في تعزيز استقلالية المنشأة/المؤسسة الصحية، فضلًا عن فوائد مالية. ^{[ 32 ]}

الوضع الاجتماعي في أستراليا

اعتبارًا من يوليو 2015، يواجه التحول المخطط له إلى السجلات الصحية الإلكترونية في أستراليا صعوبات. لا تزال معظم مرافق الرعاية الصحية تعتمد على أنظمة ورقية بالكامل؛ بينما يمر بعضها بمرحلة انتقالية نحو استخدام السجلات الصحية الإلكترونية الممسوحة ضوئيًا أو يتجه نحو هذه المرحلة.

حاولت ولاية فيكتوريا تطبيق نظام السجلات الصحية الإلكترونية في جميع أنحاء الولاية من خلال برنامجها "هيلث سمارت"، لكنها ألغت المشروع بسبب التكاليف المرتفعة بشكل غير متوقع. ^{[ 33 ]}

مع ذلك، تُعتبر ولاية جنوب أستراليا أكثر نجاحاً بقليل من ولاية فيكتوريا في تطبيق السجلات الصحية الإلكترونية. وقد يعود ذلك إلى أن جميع مؤسسات الرعاية الصحية العامة في جنوب أستراليا تُدار مركزياً.

تُجري المملكة العربية السعودية حاليًا عملية تطبيق " نظام إدارة المرضى المؤسسي (EPAS)". يُعد هذا النظام أساسًا لجميع المستشفيات العامة ومراكز الرعاية الصحية في المملكة لتطبيق السجلات الصحية الإلكترونية، وكان من المتوقع ربط جميع المرافق الصحية في المملكة به بحلول نهاية عام 2014. من شأن ذلك أن يُتيح دمج أنظمة دعم القرار السريري (CDSS) بنجاح في المملكة، ويزيد من فوائد السجلات الصحية الإلكترونية. ^{[ 34 ]} وبحلول يوليو 2015، أفادت التقارير أن 3 مرافق صحية فقط من أصل 75 قد طبقت نظام إدارة المرضى المؤسسي (EPAS). ^{[ 35 ]}

بفضل امتلاكها لأكبر نظام صحي في البلاد، واعتمادها نموذجًا لامركزيًا بدلًا من نموذج الإدارة المركزية، تُحرز ولاية نيو ساوث ويلز تقدمًا مطردًا نحو تطبيق السجلات الصحية الإلكترونية على مستوى الولاية. يتضمن الإصدار الحالي من تقنية الولاية، eMR2، ميزات نظام دعم القرار السريري (CDSS)، مثل مسار الإنتان لتحديد المرضى المعرضين للخطر بناءً على البيانات المُدخلة في السجل الإلكتروني. وحتى يونيو 2016، كان 93 موقعًا من أصل 194 موقعًا مشمولًا في المرحلة الأولى من التطبيق قد طبّقت نظام eMR2. ^{[ 36 ]}

الوضع في فنلندا

يستخدم أكثر من 60% من أطباء الرعاية الصحية العامة في فنلندا خدمة دعم القرار السريري EBMEDS التي تقدمها شركة Duodecim Medical Publications Ltd. ^{[ 37 ]}

بحث

أخطاء في وصف الأدوية

اختبرت دراسة أُجريت في المملكة المتحدة لوحة معلومات سلامة الأدوية في سالفورد (SMASH)، وهي تطبيق إلكتروني لدعم اتخاذ القرارات السريرية، لمساعدة الأطباء والصيادلة في العثور على الأشخاص في سجلاتهم الصحية الإلكترونية الذين قد يواجهون مخاطر تتعلق بالسلامة نتيجة أخطاء في الوصفات الطبية. وقد استُخدمت لوحة المعلومات بنجاح في تحديد المرضى الذين لديهم وصفات طبية غير آمنة مسجلة مسبقًا ومساعدتهم، كما ساعدت لاحقًا في رصد الحالات الجديدة فور ظهورها. ^{[ 38 ]}^{[ 39 ]}

انظر أيضاً

لغة التعبير جيلو
المنظمة الدولية لتطوير معايير المصطلحات الصحية
خوارزمية طبية
المعلوماتية الطبية
قانون حماية المعلومات الصحية الشخصية (قانون ساري المفعول في أونتاريو)
دعم اتخاذ القرارات العلاجية (أدوات دعم القرار للمرضى)
الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

مراجع

1 2 3 4 5 6 7 بيرنر، إيتا س.، محرر. أنظمة دعم القرار السريري. نيويورك، نيويورك: سبرينغر، 2007.
1 2 3 4 "أنظمة دعم القرار". 26 يوليو 2005. 17 فبراير 2009.
↑ بيجوم، شاهينا؛ أحمد، موبين الدين؛ فونك، بيتر؛ شيونغ، نينغ؛ فولك، ميا (يوليو 2011). "أنظمة الاستدلال القائمة على الحالات في العلوم الصحية: دراسة استقصائية للاتجاهات والتطورات الحديثة" . معاملات IEEE في الأنظمة والإنسان وعلم التحكم الآلي - الجزء ج: التطبيقات والمراجعات . 41 (4): 421-434 . رمز Bibcode : 2011ITHMS..41..421B . doi : 10.1109/TSMCC.2010.2071862 . S2CID 22441650. مؤرشف من الأصل في 10 فبراير 2023. تم الاسترجاع في 6 ديسمبر 2019 .
↑ خوسينوفا، غولميرا؛ بيتروفيتش، سانيا؛ جاغاناثان، روبا (2015). "الاسترجاع مع التجميع في نظام استدلال قائم على الحالات لتخطيط العلاج الإشعاعي" . مجلة الفيزياء: سلسلة المؤتمرات . 616 (1) 012013. Bibcode : 2015JPhCS.616a2013K . doi : 10.1088/1742-6596/616/1/012013 . ISSN 1742-6596 .
↑ إنجلترا، هيئة الخدمات الصحية الوطنية "هيئة الخدمات الصحية الوطنية في إنجلترا » دعم القرارات السريرية باستخدام تكنولوجيا المعلومات الصحية" . www.england.nhs.uk . تاريخ الاطلاع: 5 مايو 2026 .
↑ سينداك، مارك ب؛ راتليف، ويليام؛ سارو، دينا؛ ألديرتون، إليزابيث؛ فوتوما، جوزيف؛ غاو، مايكل؛ نيكولز، مارشال؛ ريفوار، مايك؛ يشار، فراز؛ ميلر، كورين؛ كيستر، كيلي؛ ساندو، ساهيل؛ كوري، كريستين؛ براير، ناثان؛ تان، كريستيل (15 يوليو 2020). "التكامل العملي لتقنية التعلم العميق لعلاج الإنتان في الرعاية السريرية الروتينية: دراسة تطبيقية" . مجلة المعلوماتية الطبية JMIR . 8 (7) e15182. doi : 10.2196/15182 . ISSN 2291-9694 . PMC 7391165. PMID 32673244 .
↑ بيمان، دهقاني صوفي، مهسا صمد سلطاني، طه شمس وحدتي، صمد رضائي هاشيسو. نظام دعم القرار لإدارة الفرز: نهج هجين باستخدام الاستدلال القائم على القواعد والمنطق الضبابي . OCLC 1051933713 . {{cite book}}: صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين ( رابط )
↑ "معايير HL7 CDS" . فريق عمل HL7 CDS . تم الاطلاع عليه بتاريخ 25 يونيو 2019 .
↑ CQL - لغة الجودة السريرية، مركز موارد eCQI، تم الاطلاع عليه في 15 فبراير 2022
↑ سيدا محمود، تنوير (مارس 2015). "محاضرة عامة: دور التعلم الآلي في دعم القرار السريري". غرفة أخبار SPIE . doi : 10.1117/2.3201503.29 .
↑ واغوليكار، كافيشوار؛ في. سونداراراجان؛ أشوك ديشباندي (2012). "نماذج النمذجة لدعم اتخاذ القرارات التشخيصية الطبية: دراسة استقصائية وتوجهات مستقبلية". مجلة الأنظمة الطبية . 36 (5): 3029-3049 . doi : 10.1007/s10916-011-9780-4 . PMID 21964969. S2CID 14509743 .
↑ دو، يوهان؛ رافيرتي، أنتوني ر.؛ مكوليف، فيونوالا م.؛ وي، لان؛ موني، كاثرين (21 يناير 2022). "نظام دعم القرار السريري القائم على التعلم الآلي القابل للتفسير للتنبؤ بسكري الحمل" . التقارير العلمية . 12 (1): 1170. Bibcode : 2022NatSR..12.1170D . doi : 10.1038/ s41598-022-05112-2 . PMC 8782851. PMID 35064173 .
↑ لجنة جودة الرعاية الصحية في أمريكا التابعة لمعهد الطب (الولايات المتحدة) (2000). كون، ليندا ت.؛ كوريجان، جانيت م.؛ دونالدسون، مولا س. (محررون). الخطأ وارد: بناء نظام صحي أكثر أمانًا . واشنطن العاصمة: مطبعة الأكاديميات الوطنية (الولايات المتحدة). ISBN 978-0-309-06837-6PMID 25077248
↑ معهد الطب (28 فبراير 2001). تجاوز فجوة الجودة: نظام صحي جديد للقرن الحادي والعشرين . Bibcode : 2001nap..book10027I . doi : 10.17226/10027 . ISBN 978-0-309-46561-8PMID 25057539
↑ فارغيز، ج؛ كلاين، م؛ جيسنر، إس آي؛ ساندمان، إس؛ دوغاس، م (مايو 2018). " تأثيرات تطبيقات أنظمة دعم القرار المحوسبة على نتائج المرضى في الرعاية الداخلية: مراجعة منهجية" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 25 (5): 593-602 . doi : 10.1093/jamia/ocx100 . PMC 7646949. PMID 29036406 .
1 2 موجا، ل؛ كواج، ك.هـ؛ ليتراس، ت؛ بيرتيزولو، ل؛ براندت، ل؛ بيكورارو، ف؛ ريغون، ج؛ فاونا، أ؛ روجيرو، ف؛ مانجيا، م؛ إيوريو، أ؛ كونامو، إ؛ بونوفاس، س (ديسمبر 2014). "فعالية أنظمة دعم القرار المحوسبة المرتبطة بالسجلات الصحية الإلكترونية: مراجعة منهجية وتحليل تجميعي" . المجلة الأمريكية للصحة العامة . 104 (12): e12–22. doi : 10.2105/ajph.2014.302164 . PMC 4232126. PMID 25322302 .
↑ غارغ إيه إكس، أدهيكاري إن كيه، ماكدونالد إتش، روزاس-أريلانو إم بي، ديفيرو بي جيه، بيني جيه، وآخرون (2005). "تأثيرات أنظمة دعم القرار السريري المحوسبة على أداء الممارسين ونتائج المرضى: مراجعة منهجية". مجلة الجمعية الطبية الأمريكية . 293 (10): 1223-1238 . doi : 10.1001/jama.293.10.1223 . PMID 15755945 .
↑ كينساكو كاواموتو؛ كايتلين أ. هوليهان؛ إي. أندرو بالاس؛ ديفيد ف. لوباش. (2005). "تحسين الممارسة السريرية باستخدام أنظمة دعم القرار السريري: مراجعة منهجية للتجارب لتحديد السمات الحاسمة للنجاح" . المجلة الطبية البريطانية . 330 (7494): 765. doi : 10.1136/bmj.38398.500764.8F . PMC 555881. PMID 15767266 .
↑ بلاك، أ.د.؛ كار، ج.؛ باجلياري، س.؛ أناندان، س.؛ كريسويل، ك.؛ بوكون، ت.؛ ماكينستري، ب.؛ بروكتر، ر.؛ ماجد، أ.؛ شيخ، أ. (18 يناير 2011). "تأثير الصحة الإلكترونية على جودة وسلامة الرعاية الصحية: نظرة عامة منهجية" . مجلة PLOS Medicine . 8 (1) e1000387. doi : 10.1371/journal.pmed.1000387 . PMC 3022523. PMID 21267058 .
↑ ناختيغال، آي؛ تافيلسكي، إس؛ ديجا، إم؛ هالي، إي؛ غريبي، إم سي؛ تاماركين، إيه؛ روثبارت، إيه؛ أنريغ، إيه؛ ماير، إي؛ موسيال-برايت، إل؛ فيرنيكي، كيه دي؛ سبيس، سي (22 ديسمبر 2014). "التأثير طويل الأمد لدعم اتخاذ القرار بمساعدة الحاسوب لعلاج المضادات الحيوية لدى المرضى ذوي الحالات الحرجة: دراسة أترابية مستقبلية قبل/بعد" . بي إم جيه أوبن . 4 (12) e005370. doi : 10.1136/bmjopen-2014-005370 . PMC 4275685. PMID 25534209 .
↑ دي دومبال، إف تي؛ ليبر، دي جيه؛ ستانيلاند، جيه آر؛ ماكان، إيه بي؛ هوروكس، جيه سي (1 أبريل 1972). " التشخيص بمساعدة الحاسوب لآلام البطن الحادة" . المجلة الطبية البريطانية . 2 (5804): 9-13 . doi : 10.1136/bmj.2.5804.9 . ISSN 0007-1447 . PMC 1789017. PMID 4552594 .
↑ الأكاديمية الوطنية للطب (2018). "تحسين استراتيجيات دعم القرار السريري" (ملف PDF) . Healthit.gov . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 23 أبريل 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 2 فبراير 2021 .
↑ تونيكابوني، سناء؛ جوشي، شالمي؛ مكرادن، ميليسا د.؛ غولدنبرغ، آنا (28 أكتوبر 2019). "ما يريده الأطباء: وضع التعلم الآلي القابل للتفسير في سياق الاستخدام السريري النهائي" . مؤتمر التعلم الآلي للرعاية الصحية . PMLR: 359-380 . arXiv : 1905.05134 .
↑ أنطونيادي، آنا ماركيلا؛ دو، يوهان؛ غيندو، ياسمين؛ وي، لان؛ مازو، كلوديا؛ بيكر، بريت أ.؛ موني، كاثرين (31 مايو 2021). "التحديات الحالية والفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في أنظمة دعم القرار السريري القائمة على التعلم الآلي: مراجعة منهجية" . العلوم التطبيقية . 11 (11): 5088. Bibcode : 2021ApSci..11.5088A . doi : 10.3390/app11115088 . ISSN 2076-3417 .
↑ خليفة، محمد؛ زباني، إبراهيم (2016). "تحسين استخدام أنظمة دعم القرار السريري من خلال الحد من إرهاق التنبيهات: استراتيجيات وتوصيات". دراسات في تكنولوجيا المعلومات الصحية . 226 : 51-54 . ISSN 1879-8365 . PMID 27350464 .
↑ غلود سي، نيكولوفا دي (2007). "البلد المحتمل لإصدار المنشورات المتعلقة بالتجارب المعشاة ذات الشواهد والتجارب السريرية ذات الشواهد خلال الستين عامًا الماضية" . التجارب . 8 7. doi : 10.1186 /1745-6215-8-7 . PMC 1808475. PMID 17326823 .
↑ غاردنر، ريد م (أبريل 2004). "دعم القرار السريري المحوسب في العناية التنفسية". العناية التنفسية . 49 (4): 378-388 . doi : 10.4187/respcare.04490378 . PMID 15030611 .
↑ واغوليكار، ك؛ كاثي ل. ماكلوغلين؛ توماس م. كاستنر؛ بيترا م. كيسي؛ مايكل هنري؛ روبرت أ. غرينز؛ هونغفانغ ليو؛ راجيف تشودري (2013). "التقييم التكويني لدقة نظام دعم القرار السريري لفحص سرطان عنق الرحم" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 20 (4): 747-759 . doi : 10.1136/amiajnl-2013-001613 . PMC 3721177. PMID 23564631 .
↑ زانديه، ستيفاني أو.؛ كاهيون يون-فلانيري؛ جيلاد ج. كوبرمان؛ دانيال ج. لانغسام؛ دانيال هايمان؛ راينو كوشال (2008). " تحديات تطبيق السجلات الصحية الإلكترونية في الممارسات المكتبية الإلكترونية مقابل الورقية" . مجلة إدارة المعلومات العالمية . 23 (6): 755-761 . doi : 10.1007/s11606-008-0573-5 . PMC 2517887. PMID 18369679 .
1 2 بيرنر، إيتا س.؛ تونيا ج. لا لاند (2007). "1". أنظمة دعم القرار السريري: النظرية والتطبيق ( الطبعة الثانية). نيويورك: سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا. ص 3-22 .
↑ روثمان، برايان؛ جوان سي. ليونارد؛ مايكل إم. فيغودا (2012). "مستقبل السجلات الصحية الإلكترونية: آثارها على دعم اتخاذ القرار" . مجلة ماونت سيناي الطبية . 79 (6): 757-768 . doi : 10.1002/msj.21351 . PMID 23239213 .
↑ سامباسيفان، مورالي؛ بويان إسماعيل زاده؛ ناريش كومار؛ حسين نزكاتي (2012). "نية تبني أنظمة دعم القرار السريري في بلد نامٍ: أثر إدراك الطبيب للاستقلالية المهنية، والمشاركة، والمعتقدات: دراسة مقطعية" . مجلة BMC للمعلوماتية الطبية وصنع القرار . 12 142: 142-150 . doi : 10.1186/1472-6947-12-142 . PMC 3519751. PMID 23216866 .
↑ شاريت، روبرت ن. (21 مايو 2012). "إلغاء نظام HealthSMART المتعثر نهائياً في ولاية فيكتوريا بأستراليا" . مجلة IEEE Spectrum . تاريخ الاسترجاع: 18 مايو 2013 .
↑ "تحديث برنامج EPAS" . وزارة الصحة في جنوب أستراليا. مؤرشف من الأصل بتاريخ 26 يونيو 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 15 مايو 2013 .
↑ «تتوقع المعارضة في جنوب أستراليا خفض عدد أسرّة المستشفيات بمقدار 840 سريراً، لكن وزارة الصحة في جنوب أستراليا تنفي تحديد هذا الرقم» . أخبار ABC . 30 يونيو 2015. تاريخ الاطلاع: 26 يوليو 2015 .
↑ "السجل الطبي الإلكتروني يبلغ عشر سنوات" (ملف PDF) . أخبار الصحة الإلكترونية . مايو - يونيو 2016. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 15 أغسطس 2016. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 أغسطس 2016 .
↑ "دعم القرار السريري EBMEDS" . EBMEDS . تم الاطلاع عليه بتاريخ 12 فبراير 2022 .
↑ "لوحة معلومات تفاعلية تحدد المرضى المعرضين لخطر وصف الأدوية غير الآمنة بطريقة مرنة ومستدامة" . أدلة المعهد الوطني لأبحاث الصحة والرعاية (ملخص باللغة الإنجليزية المبسطة). المعهد الوطني لأبحاث الصحة والرعاية. 22 يونيو 2020. doi : 10.3310/alert_40404 . S2CID 241368429 .
↑ جيفريز، مارك؛ جود، ووتر ت.؛ كيرز، ريتشارد ن.؛ فيبس، دينهام ل.؛ ويليامز، ريتشارد؛ كونتوبانتليس، إيفانجيلوس؛ براون، بنجامين؛ أفيري، أنتوني ج.؛ بيك، نيلز؛ آش كروفت، دارين م. (17 أبريل 2020). "فهم استخدام لوحة معلومات إلكترونية تفاعلية جديدة لسلامة الأدوية في الممارسة العامة: دراسة متعددة المناهج" . مجلة BMC للمعلوماتية الطبية وصنع القرار . 20 ( 1): 69. doi : 10.1186/s12911-020-1084-5 . ISSN 1472-6947 . PMC 7164282. PMID 32303219 .

روابط خارجية

نظام دعم القرار السريري Duodecim EBMEDS
فصل دعم القرار من دليل كويرا للمعلوماتية الصحية
يحتفظ موقع OpenClinical، الذي تمت أرشفته في 2 فبراير 2020 على موقع Wayback Machine، بأرشيف واسع النطاق لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة بشكل روتيني في الممارسة السريرية.
روبرت تروبريدج/ سكوت واينجارتن. الفصل 53. أنظمة دعم القرار السريري
ستانفورد سي دي إس إس

[Berner-1] 1 2 3 4 5 6 7 بيرنر، إيتا س.، محرر. أنظمة دعم القرار السريري. نيويورك، نيويورك: سبرينغر، 2007.

[Open_Clinical_DSS-2] 1 2 3 4 "أنظمة دعم القرار". 26 يوليو 2005. 17 فبراير 2009.

[3] بيجوم، شاهينا؛ أحمد، موبين الدين؛ فونك، بيتر؛ شيونغ، نينغ؛ فولك، ميا (يوليو 2011). "أنظمة الاستدلال القائمة على الحالات في العلوم الصحية: دراسة استقصائية للاتجاهات والتطورات الحديثة" . معاملات IEEE في الأنظمة والإنسان وعلم التحكم الآلي - الجزء ج: التطبيقات والمراجعات . 41 (4): 421-434 . رمز Bibcode : 2011ITHMS..41..421B . doi : 10.1109/TSMCC.2010.2071862 . S2CID 22441650. مؤرشف من الأصل في 10 فبراير 2023. تم الاسترجاع في 6 ديسمبر 2019 .

[4] خوسينوفا، غولميرا؛ بيتروفيتش، سانيا؛ جاغاناثان، روبا (2015). "الاسترجاع مع التجميع في نظام استدلال قائم على الحالات لتخطيط العلاج الإشعاعي" . مجلة الفيزياء: سلسلة المؤتمرات . 616 (1) 012013. Bibcode : 2015JPhCS.616a2013K . doi : 10.1088/1742-6596/616/1/012013 . ISSN 1742-6596 .

[5] إنجلترا، هيئة الخدمات الصحية الوطنية "هيئة الخدمات الصحية الوطنية في إنجلترا » دعم القرارات السريرية باستخدام تكنولوجيا المعلومات الصحية" . www.england.nhs.uk . تاريخ الاطلاع: 5 مايو 2026 .

[6] سينداك، مارك ب؛ راتليف، ويليام؛ سارو، دينا؛ ألديرتون، إليزابيث؛ فوتوما، جوزيف؛ غاو، مايكل؛ نيكولز، مارشال؛ ريفوار، مايك؛ يشار، فراز؛ ميلر، كورين؛ كيستر، كيلي؛ ساندو، ساهيل؛ كوري، كريستين؛ براير، ناثان؛ تان، كريستيل (15 يوليو 2020). "التكامل العملي لتقنية التعلم العميق لعلاج الإنتان في الرعاية السريرية الروتينية: دراسة تطبيقية" . مجلة المعلوماتية الطبية JMIR . 8 (7) e15182. doi : 10.2196/15182 . ISSN 2291-9694 . PMC 7391165. PMID 32673244 .

[7] بيمان، دهقاني صوفي، مهسا صمد سلطاني، طه شمس وحدتي، صمد رضائي هاشيسو. نظام دعم القرار لإدارة الفرز: نهج هجين باستخدام الاستدلال القائم على القواعد والمنطق الضبابي . OCLC 1051933713 . {{cite book}}: صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين ( رابط )

[8] "معايير HL7 CDS" . فريق عمل HL7 CDS . تم الاطلاع عليه بتاريخ 25 يونيو 2019 .

[9] CQL - لغة الجودة السريرية، مركز موارد eCQI، تم الاطلاع عليه في 15 فبراير 2022

[10] سيدا محمود، تنوير (مارس 2015). "محاضرة عامة: دور التعلم الآلي في دعم القرار السريري". غرفة أخبار SPIE . doi : 10.1117/2.3201503.29 .

[11] واغوليكار، كافيشوار؛ في. سونداراراجان؛ أشوك ديشباندي (2012). "نماذج النمذجة لدعم اتخاذ القرارات التشخيصية الطبية: دراسة استقصائية وتوجهات مستقبلية". مجلة الأنظمة الطبية . 36 (5): 3029-3049 . doi : 10.1007/s10916-011-9780-4 . PMID 21964969. S2CID 14509743 .

[du2022explainable-12] دو، يوهان؛ رافيرتي، أنتوني ر.؛ مكوليف، فيونوالا م.؛ وي، لان؛ موني، كاثرين (21 يناير 2022). "نظام دعم القرار السريري القائم على التعلم الآلي القابل للتفسير للتنبؤ بسكري الحمل" . التقارير العلمية . 12 (1): 1170. Bibcode : 2022NatSR..12.1170D . doi : 10.1038/ s41598-022-05112-2 . PMC 8782851. PMID 35064173 .

[13] لجنة جودة الرعاية الصحية في أمريكا التابعة لمعهد الطب (الولايات المتحدة) (2000). كون، ليندا ت.؛ كوريجان، جانيت م.؛ دونالدسون، مولا س. (محررون). الخطأ وارد: بناء نظام صحي أكثر أمانًا . واشنطن العاصمة: مطبعة الأكاديميات الوطنية (الولايات المتحدة). ISBN 978-0-309-06837-6PMID 25077248

[14] معهد الطب (28 فبراير 2001). تجاوز فجوة الجودة: نظام صحي جديد للقرن الحادي والعشرين . Bibcode : 2001nap..book10027I . doi : 10.17226/10027 . ISBN 978-0-309-46561-8PMID 25057539

[Varghese2018-15] فارغيز، ج؛ كلاين، م؛ جيسنر، إس آي؛ ساندمان، إس؛ دوغاس، م (مايو 2018). " تأثيرات تطبيقات أنظمة دعم القرار المحوسبة على نتائج المرضى في الرعاية الداخلية: مراجعة منهجية" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 25 (5): 593-602 . doi : 10.1093/jamia/ocx100 . PMC 7646949. PMID 29036406 .

[Moja2014-16] 1 2 موجا، ل؛ كواج، ك.هـ؛ ليتراس، ت؛ بيرتيزولو، ل؛ براندت، ل؛ بيكورارو، ف؛ ريغون، ج؛ فاونا، أ؛ روجيرو، ف؛ مانجيا، م؛ إيوريو، أ؛ كونامو، إ؛ بونوفاس، س (ديسمبر 2014). "فعالية أنظمة دعم القرار المحوسبة المرتبطة بالسجلات الصحية الإلكترونية: مراجعة منهجية وتحليل تجميعي" . المجلة الأمريكية للصحة العامة . 104 (12): e12–22. doi : 10.2105/ajph.2014.302164 . PMC 4232126. PMID 25322302 .

[pmid15755945-17] غارغ إيه إكس، أدهيكاري إن كيه، ماكدونالد إتش، روزاس-أريلانو إم بي، ديفيرو بي جيه، بيني جيه، وآخرون (2005). "تأثيرات أنظمة دعم القرار السريري المحوسبة على أداء الممارسين ونتائج المرضى: مراجعة منهجية". مجلة الجمعية الطبية الأمريكية . 293 (10): 1223-1238 . doi : 10.1001/jama.293.10.1223 . PMID 15755945 .

[PMID_15767266-18] كينساكو كاواموتو؛ كايتلين أ. هوليهان؛ إي. أندرو بالاس؛ ديفيد ف. لوباش. (2005). "تحسين الممارسة السريرية باستخدام أنظمة دعم القرار السريري: مراجعة منهجية للتجارب لتحديد السمات الحاسمة للنجاح" . المجلة الطبية البريطانية . 330 (7494): 765. doi : 10.1136/bmj.38398.500764.8F . PMC 555881. PMID 15767266 .

[pmid1000387-19] بلاك، أ.د.؛ كار، ج.؛ باجلياري، س.؛ أناندان، س.؛ كريسويل، ك.؛ بوكون، ت.؛ ماكينستري، ب.؛ بروكتر، ر.؛ ماجد، أ.؛ شيخ، أ. (18 يناير 2011). "تأثير الصحة الإلكترونية على جودة وسلامة الرعاية الصحية: نظرة عامة منهجية" . مجلة PLOS Medicine . 8 (1) e1000387. doi : 10.1371/journal.pmed.1000387 . PMC 3022523. PMID 21267058 .

[20] ناختيغال، آي؛ تافيلسكي، إس؛ ديجا، إم؛ هالي، إي؛ غريبي، إم سي؛ تاماركين، إيه؛ روثبارت، إيه؛ أنريغ، إيه؛ ماير، إي؛ موسيال-برايت، إل؛ فيرنيكي، كيه دي؛ سبيس، سي (22 ديسمبر 2014). "التأثير طويل الأمد لدعم اتخاذ القرار بمساعدة الحاسوب لعلاج المضادات الحيوية لدى المرضى ذوي الحالات الحرجة: دراسة أترابية مستقبلية قبل/بعد" . بي إم جيه أوبن . 4 (12) e005370. doi : 10.1136/bmjopen-2014-005370 . PMC 4275685. PMID 25534209 .

[21] دي دومبال، إف تي؛ ليبر، دي جيه؛ ستانيلاند، جيه آر؛ ماكان، إيه بي؛ هوروكس، جيه سي (1 أبريل 1972). " التشخيص بمساعدة الحاسوب لآلام البطن الحادة" . المجلة الطبية البريطانية . 2 (5804): 9-13 . doi : 10.1136/bmj.2.5804.9 . ISSN 0007-1447 . PMC 1789017. PMID 4552594 .

[22] الأكاديمية الوطنية للطب (2018). "تحسين استراتيجيات دعم القرار السريري" (ملف PDF) . Healthit.gov . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 23 أبريل 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 2 فبراير 2021 .

[23] تونيكابوني، سناء؛ جوشي، شالمي؛ مكرادن، ميليسا د.؛ غولدنبرغ، آنا (28 أكتوبر 2019). "ما يريده الأطباء: وضع التعلم الآلي القابل للتفسير في سياق الاستخدام السريري النهائي" . مؤتمر التعلم الآلي للرعاية الصحية . PMLR: 359-380 . arXiv : 1905.05134 .

[24] أنطونيادي، آنا ماركيلا؛ دو، يوهان؛ غيندو، ياسمين؛ وي، لان؛ مازو، كلوديا؛ بيكر، بريت أ.؛ موني، كاثرين (31 مايو 2021). "التحديات الحالية والفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في أنظمة دعم القرار السريري القائمة على التعلم الآلي: مراجعة منهجية" . العلوم التطبيقية . 11 (11): 5088. Bibcode : 2021ApSci..11.5088A . doi : 10.3390/app11115088 . ISSN 2076-3417 .

[25] خليفة، محمد؛ زباني، إبراهيم (2016). "تحسين استخدام أنظمة دعم القرار السريري من خلال الحد من إرهاق التنبيهات: استراتيجيات وتوصيات". دراسات في تكنولوجيا المعلومات الصحية . 226 : 51-54 . ISSN 1879-8365 . PMID 27350464 .

[pmid17326823-26] غلود سي، نيكولوفا دي (2007). "البلد المحتمل لإصدار المنشورات المتعلقة بالتجارب المعشاة ذات الشواهد والتجارب السريرية ذات الشواهد خلال الستين عامًا الماضية" . التجارب . 8 7. doi : 10.1186 /1745-6215-8-7 . PMC 1808475. PMID 17326823 .

[27] غاردنر، ريد م (أبريل 2004). "دعم القرار السريري المحوسب في العناية التنفسية". العناية التنفسية . 49 (4): 378-388 . doi : 10.4187/respcare.04490378 . PMID 15030611 .

[28] واغوليكار، ك؛ كاثي ل. ماكلوغلين؛ توماس م. كاستنر؛ بيترا م. كيسي؛ مايكل هنري؛ روبرت أ. غرينز؛ هونغفانغ ليو؛ راجيف تشودري (2013). "التقييم التكويني لدقة نظام دعم القرار السريري لفحص سرطان عنق الرحم" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 20 (4): 747-759 . doi : 10.1136/amiajnl-2013-001613 . PMC 3721177. PMID 23564631 .

[29] زانديه، ستيفاني أو.؛ كاهيون يون-فلانيري؛ جيلاد ج. كوبرمان؛ دانيال ج. لانغسام؛ دانيال هايمان؛ راينو كوشال (2008). " تحديات تطبيق السجلات الصحية الإلكترونية في الممارسات المكتبية الإلكترونية مقابل الورقية" . مجلة إدارة المعلومات العالمية . 23 (6): 755-761 . doi : 10.1007/s11606-008-0573-5 . PMC 2517887. PMID 18369679 .

[Berner_2007_3–22-30] 1 2 بيرنر، إيتا س.؛ تونيا ج. لا لاند (2007). "1". أنظمة دعم القرار السريري: النظرية والتطبيق ( الطبعة الثانية). نيويورك: سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا. ص 3-22 .

[31] روثمان، برايان؛ جوان سي. ليونارد؛ مايكل إم. فيغودا (2012). "مستقبل السجلات الصحية الإلكترونية: آثارها على دعم اتخاذ القرار" . مجلة ماونت سيناي الطبية . 79 (6): 757-768 . doi : 10.1002/msj.21351 . PMID 23239213 .

[32] سامباسيفان، مورالي؛ بويان إسماعيل زاده؛ ناريش كومار؛ حسين نزكاتي (2012). "نية تبني أنظمة دعم القرار السريري في بلد نامٍ: أثر إدراك الطبيب للاستقلالية المهنية، والمشاركة، والمعتقدات: دراسة مقطعية" . مجلة BMC للمعلوماتية الطبية وصنع القرار . 12 142: 142-150 . doi : 10.1186/1472-6947-12-142 . PMC 3519751. PMID 23216866 .

[33] شاريت، روبرت ن. (21 مايو 2012). "إلغاء نظام HealthSMART المتعثر نهائياً في ولاية فيكتوريا بأستراليا" . مجلة IEEE Spectrum . تاريخ الاسترجاع: 18 مايو 2013 .

[34] "تحديث برنامج EPAS" . وزارة الصحة في جنوب أستراليا. مؤرشف من الأصل بتاريخ 26 يونيو 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 15 مايو 2013 .

[35] «تتوقع المعارضة في جنوب أستراليا خفض عدد أسرّة المستشفيات بمقدار 840 سريراً، لكن وزارة الصحة في جنوب أستراليا تنفي تحديد هذا الرقم» . أخبار ABC . 30 يونيو 2015. تاريخ الاطلاع: 26 يوليو 2015 .

[36] "السجل الطبي الإلكتروني يبلغ عشر سنوات" (ملف PDF) . أخبار الصحة الإلكترونية . مايو - يونيو 2016. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 15 أغسطس 2016. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 أغسطس 2016 .

[37] "دعم القرار السريري EBMEDS" . EBMEDS . تم الاطلاع عليه بتاريخ 12 فبراير 2022 .

[38] "لوحة معلومات تفاعلية تحدد المرضى المعرضين لخطر وصف الأدوية غير الآمنة بطريقة مرنة ومستدامة" . أدلة المعهد الوطني لأبحاث الصحة والرعاية (ملخص باللغة الإنجليزية المبسطة). المعهد الوطني لأبحاث الصحة والرعاية. 22 يونيو 2020. doi : 10.3310/alert_40404 . S2CID 241368429 .

[39] جيفريز، مارك؛ جود، ووتر ت.؛ كيرز، ريتشارد ن.؛ فيبس، دينهام ل.؛ ويليامز، ريتشارد؛ كونتوبانتليس، إيفانجيلوس؛ براون، بنجامين؛ أفيري، أنتوني ج.؛ بيك، نيلز؛ آش كروفت، دارين م. (17 أبريل 2020). "فهم استخدام لوحة معلومات إلكترونية تفاعلية جديدة لسلامة الأدوية في الممارسة العامة: دراسة متعددة المناهج" . مجلة BMC للمعلوماتية الطبية وصنع القرار . 20 ( 1): 69. doi : 10.1186/s12911-020-1084-5 . ISSN 1472-6947 . PMC 7164282. PMID 32303219 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

اللغة	العربية (RTL)
روابط موسوعية	30 رابطاً
المصدر الأصلي	ويكيبيديا ↗