虽然类似于《超能陆战队》大白一样的医疗助手还尚未出现，但早在几十年前，美国就已经出现了类似的产品，即便它并不能像大白一样移动和交流。
临床决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystem,简称CDSS)，是一个基于人机交互的医疗信息技术应用系统，旨在为医生和其他卫生从业人员提供临床决策支持，通过数据、模型等辅助完成临床决策。
CDSS的研究始于20世纪50年代末，最早的研究方向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。
直到20世纪70年代中期，世界上第一个CDSS(MYCIN)才由美国斯坦福大学研制诞生。那套系统可以根据输入的检验信息，自动识别51种病菌，正确使用23种抗菌素。可协助医生诊断及治疗细菌感染性疾病，为患者提供最佳处方。
随后，各种功能特色的CDSS相继出现，如美国匹兹堡大学的In ternist-I、QMR，犹他州大学的ILIAD、HELP，哈佛大学的DXPLAIN，WolterKluwer公司的Uptodate，Elsevier公司的MDconsult等。
在医生看来，借助CDSS提升自己的诊疗水平，是一种高成效的方式。而大医院要想通过HIMSSEMRAM评价体系，CDSS（临床决策支持系统）是无法避开的一环。
通过这篇报告，您将了解到：
一、CDSS能有效降低基层医生的误诊、漏诊率；
二、CDSS市场正从大医院往基层医疗机构转移；
三、庞大可靠的临床知识库，是CDSS的行业壁垒；
一、CDSS能有效降低基层医生的误诊、漏诊率
中国医学会的一份误诊数据资料显示，中国临床医疗每年的误诊人数约为5700万人，总误诊率为27.8%，器官异位误诊率为60%，恶性肿瘤平均误诊率为40%，如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等，肝结核、胃结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。
2016年卫生部统计年鉴显示，2015年社区卫生服务中心本科以上学历执业医师约占44%，乡镇卫生院的执业医师比例更低，只有19%。
目前，世界上绝大多数CDSS都由三部分组成：即知识库、推理机和人机交流接口部分。它主要包含以下几个使用环节：
1、基于临床知识库，对信息进行收集、整理、分类、过滤、加工并建立逻辑关联知识点；
3、对疾病进行诊断、治疗、护理、手术、合理用药等方面的决策支持；
4、为临床医生诊断治疗提供建议、提醒、报警、计算、预测方面的决策支持。
如果按照使用场景来划分，CDSS拥有诊前决策、诊中决策和诊后决策三大场景：
诊中支持，是CDSS为医生提示药品适应症、药理、药效等，包括手术并发症常见症状，以及术后综合治疗及评估方案等。
诊后评价，是CDSS挖掘患者与其既往医疗信息、临床研究之间联系的资料，以便于预测患者将来的健康问题，存储并分析不符合《临床诊疗指南》以及《临床技术操作规范》的治疗方案，为医疗质量评估提供依据，提升医院管理水平，规范医疗行为，同时也为循证医学提供科学的证据。
二、CDSS市场正从大医院往基层医疗机构转移
依据美国医疗信息与管理系统学会（HealthcareInformationandManagementSystemsSociety,HIMSS)HIMSS7级的评审标准，CDS是HIMSSEMRAM评级中最核心的评价要点之一。
从EMRAM的第二级开始，几乎每一级都对CDS有要求。整个0-7级实际上是CDS功能递进、不断升级的一个过程，直至最后达到七级的全面临床决策支持能力（fullCDS）。
于医院而言，HIMSSEMRAM评级能够提升各个方面的能力，它是对医院信息化建设自然过程的一个总结，它本身既是一个评价工具，也可以作为指导医院信息化建设方向的路线图。
例如，使用这一标准化的模型，通过Analytics评级数据分析评分以及专家在咨询、评审过程中的现场评价，可以准确评断医院当前在信息化建设方面所处的阶段、具体建设水平和尚待改进的项目。
同时，在咨询、准备和评审过程中，HIMSSEMRAM模型可以为医院提供一个清晰、可靠且经过实践检验的建设方向和路径，让医院既能知道自己在哪，同时清楚应当往哪个方向走，下一步怎么迈，最终的目标是什么。
HIMSSAnalytics官网的数据显示，国内（含港澳台）目前通过HIMSSEMRAM6级医院有27家，7级医院有4家，共计31家。除了天津市宁河县医院为二级甲等医院之外，都为三级以上医院。
2017年4月底，国家卫生计生委统计信息中心公布了全国医疗卫生机构的最新数据。数据显示，现阶段全国医疗卫生机构有98.7万个，其中三级医院数量为2267个，基层医疗卫生机构93.0万个（包括社区卫生服务中心(站)3.5万个，乡镇卫生院3.7万个，村卫生室63.8万个，诊所(医务室)20.5万个）。
各家医院通过HIMSS评级的投入不同，很大程度上取决于医院初期的信息化建设基础和整改过程中的软硬件和流程改造。
考虑到HIMSS评审的较低通过率（亚太地区HIMSSEMRAM6级通过率为5.6%），以国内三级以上医院数量（2267家）为天花板判断CDSS的HIMSS评审市场空间，以300万元为项目建设均价（通过咨询多家信息化公司得出的平均参考价格），那么国内HIMSS（6级-7级阶段）的市场空间约为3.8亿元。
由于通过率和天花板均较低，CDSS的市场开始逐渐从公立医院转向基层医疗机构。
即使不考虑村卫生室63.8万家的村卫生室，国内还有27.7万家基层医疗机构。如果以5万元为项目均价计算，CDSS在国内基层医疗的市场空间约为138.5亿元，远远高于单纯做HIMSS评审的市场空间。要是再将二级医院、一级医院乃至公共卫生机构算在内，市场空间还会更大。
三、庞大可靠的临床知识库，是CDSS的行业壁垒
CDSS是医院信息化建设的发展方向之一，正受到越来越多医院和IT公司的重视。制约CDSS发展的最大因素，是医院临床应用的高门槛：
首先，CDSS必须建立起一个庞大的临床知识数据库，并有与之相配的健康人体和疾病群体大数据分析、海量数据高效整合、高通量信息资源共享等支持，才能为医生诊断和治疗决策提供帮助。目前，大部分企业的知识库都难以满足临床医生的需求。
其次，由于医院内部系统之间的信息隔离，大多数CDSS与医生的临床工作脱节，导致系统提供的决策方式与临床医生的行为习惯相去甚远，从而降低了临床医生使用的积极性。
因此，CDSS要想对临床医生产生切实的帮助，不仅需要先构建一个完整的临床知识库，还应当包含各种最新临床指南、循证医学证据、医学文献、医学辞典、医学图谱、计算工具、大量电子病历等海量数据，而且应当交互性良好，方便临床医生随时从数据库获取想要的信息。
同时，数据库必须是开放式的，能够随时吸纳、更新各种有用信息，可以与其他的数据库进行数据交换或信息共享。
对第三方信息化企业来说，这几大门槛不可谓不高。
电子病历的发展为解决CDSS的困境提供了基础。电子病历系统（CPOE）作为采集、存储、传输、处理的一整套工具和应用程序，包含了面向医护人员的各类临床支持功能。
医院要实现临床决策支持与日常工作流相整合，最直接的方法是在电子病历系统中实现决策支持，这样不仅可基于电子病历自动获取所需数据，而且可与医疗工作流紧密结合，提供实时的诊疗活动现场的决策支持，减少医疗决策中的失误和医疗差错。
动脉网梳理了国内（含国内代理的国外产品）研发CDSS产品的公司，共计24家（本次梳理的企业主要为全科类CDSS，不含医学影像类）。以下为企业的基本信息：
其中，人卫临床助手是由人民卫生出版社旗下临床决策辅助系统的应用客户端，属于政府推行的项目产品，拥有人卫社63年、2000多家医院的核心资料。
并且，这几家公司的产品都在中国进行了本地化定制，如中华医学会与BMJ经过近两年的合作，开发出中文版产品，不仅实现了全库翻译，还添加了本地指南和专家点评。
此外，UpToDate临床顾问也将国内权威药物专论数据库整合至专题中。
与电子病历系统交换数据方面，表中总共有9家企业的产品可以实现。但这并不代表其他所有的产品都无法做到，如UpToDate，由于它完全符合美国电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准的要求，因此美国的大部分医院都将UpToDate整合至电子病历系统。
在人工智能方面，明确提到有深度学习能力的CDSS产品共有7款，其它则多为拥有机器学习能力的知识库产品。从技术的角度看，具有深度学习能力的CDSS，对于医生在使用过程中的反馈处理会更加及时，反馈速度更快，临床决策更加智能，这也是CDSS未来发展的方向。
2014年，国务院公布了《深化医药卫生体制改革2014年重点工作任务》的通知。《通知》要求以公立医院改革为重点，深入推进医疗、医保、医药三医联动。
2015年，国务院颁布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《意见》中提到：要支持第三方机构建立医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等信息共享服务平台，逐步建立跨医院的的医疗数据共享交换标准体系。
从地域上看，北京是这类企业最为集中的城市，这和CDSS的使用对象有关。由于CDSS是HIMSSEMRAM评估体系的重要一环，因此三甲医院越是集中的城市，对CDSS的需求就越高，出现北京一枝独秀的情况，并不让人感到意外。
由于公开融资信息的企业并不多，只能从部分企业的融资情况得出大致轮廓。其中，有1家已被并购，有3家企业已经完成了B轮融资，且都为2014年及以前成立的企业。完成B轮以下融资的企业，几乎都是在2015年成立。值得一提的是若水医生，它是表中唯一一家在2015年前成立，却只拿了A轮融资的公司。
从产品的适用对象来看，目前CDSS的主要采购对象还是大医院，并且专科医生是最核心的用户群体。但随着国家分级诊疗政策的推行，既面向专科医生，又面向基层医生的CDSS产品越来越多。2015年后，更是出现了百度医疗大脑、惠每科技、深圳循证医学等几家只针对基层医疗机构和医生提供服务的企业。
2016年10月，在国家卫生计生委、教育部、国家新闻出版广电总局、中宣部及各部委、学会协会和各位专家教授的领导、指导、支持、参与下，人卫社正式推出了临床决策辅助系统（人卫临床助手）。
临床决策辅助系统（人卫临床助手）整理并挖掘人卫社63年来精品专著、汇集2000多家医院案例资料，并成立了专家评审委员会，制定资源审核发布流程，甄选权威内容入库。
同时，还以图书选题策划、三审三校为标准，不断组织新知识、新病例、新工具，保证系统知识的不断更新，打造专业的临床决策辅助系统及纯粹的医学学术互动圈，针对用户为医学专业人员。
临床决策辅助系统（人卫临床助手）除了为临床医生决策提供证据之外，还是医生日常学习临床知识和经验的平台。该平台提供了知名医院、科室、专家的上万案例，内容涉及临床诊疗知识、医疗损害防范知识、临床伦理思维、医患沟通等。
2015年，惠每医疗集团正式引入了梅奥的整套知识体系。2016年，惠每科技（惠每医疗集团子公司）发布了基于人工智能的惠每临床决策辅助系统。
该系统结合了国内最新发表的医学文献资料及国内医学专家领域知识，利用自然语言处理与机器学习算法，为医生提供智能分诊、鉴别诊断、慢病合理用药与疾病知识库查询等功能。
诊前问诊/分诊阶段
患者可在惠每智能分诊系统进行自检自查，通过一系列引导性问题，在就诊前得到病情的适当评估，明确就医的“轻、重、缓、急”，快速获得权威的处理建议。
诊中决策阶段
此外，系统还能自动挖掘症状和疾病之间的关系，如发烧和感冒之间的关系、发烧和肺炎之间的关系等，为连锁诊所提供标准化诊疗路径，帮助医生提高业务能力和工作效率，提升诊所品牌号召力。
诊后治疗阶段
惠每临床决策辅助系统不仅有丰富的疾病详情内容，也涵盖全面的疾病治疗建议，包括处置建议、检查建议、用药建议及患者指导等。
其中在合理用药方面，系统有严格的用药审核功能，提供药品说明、药物相互作用、禁忌证检查等，及时提醒医生，防止药物的错误搭配和抗生素滥用等情况发生。
此外，惠每临床决策辅助系统将慢病用药指南电子化智能化，完整评估患者病情，自动生成治疗方案供医生参考，并推荐合并用药方案和禁忌用药方案。
截止2016年底，惠每临床决策辅助系统已经应用于国内近千家医院、社区卫生服务中心或诊所。合作伙伴包括绵阳市中心医院、上海杨浦区的两家社区卫生服务中心、杭州高新区的大部分社区卫生服务中心以及微医、平安万家、吕医生连锁、强森医疗等国内知名连锁医疗机构等。
康夫子临床智能辅助决策系统是在2017年2月后正式上线。作为该产品的第一版，它暂时还是一套相对基础的系统。
这套系统目前主要针对诊前提供决策支持，如患者的症状、体征等信息。在诊中决策方面，康夫子已经与一家信息化公司合作，参与了某人民医院HIMSS6级评审项目建设，预计会在10月份正式上线新版的CDSS系统。
康夫子临床智能辅助决策系统的特点：
①数据权威：康夫子问诊机器人大脑的学习数据源来自近万本国内外权威的医学书籍、千万篇论文、数十万篇药物说明书、卫计委下发的指南、临床路径，以及数千万份临床病历数据。
②更懂患者：基于深度学习技术、语义识别技术构建患者语言理解模型不仅可以准确理解患者的通俗化表述(如：“小便有疼痛感”对应医学术语“尿痛”)，还可以针对患者提供的信息进行交互校对确认，进而保证交互数据的准确性。
③知识庞大、效果领先：康夫子知识图谱围绕疾病、症状、化验、检查、药物、治疗方案、营养、医院、医生等9大方面构建近百种知识关系，累计数千万条知识。在智能诊断方面，针对常见病典型症状准确率已超过90%。
④不断突破：现阶段康夫子问诊机器人主要提供自诊、分诊信息服务，问药、问病、就医辅助、健康咨询等服务功能即将上线，
在市场推广上，康夫子基本不直接面对医院，而是将技术提供给信息化公司为医院服务，做的是底层服务支持。
康夫子通过把临床智能辅助决策系统提供给一些第三方公司，例如为医院开发科研系统、临床系统、用药系统的信息化企业，和它们一起合作推进项目在医院内落地。
2016年11月，若水医生旗下“般若”智能专家诊断系统正式发布。这款系统主要有四大功能：临床辅助决策、模拟病症问诊、图形化学习、最近指南文献。
临床辅助决策：通过对患者临床病例数据采集，借助基于经验丰富的医学推理机系统，实时分析、反馈、优化问诊策略，提供最佳诊断建议，并自动生成完成参考治疗方案。
模拟病症问诊：以症状为出发点或者以疾病为目标，提供模拟临床环境，通过问诊重点讲解，帮助用户获得临床经验。
图形化学习：将专家问诊思路图形化呈现，帮助用户快速理解问诊要点，提高合作诊疗水平。
最近指南文献：聚合国内外新近指南共识文献，指南共识解读，高质量高影响因子临床研究文献，实时更新。
“般若”系统可以将医院专家的新型诊疗方案快速普及，辅助医联体内医生进行临床决策，减少漏误诊，培养医生专业素养和临床思维。
目前，“般若”系统已由华西第二医院专家完成一期临床验证工作，已陆续在成都多家医疗机构的儿科投入临床使用。
UpToDate是全球领先的基于循证医学原则的诊疗知识库，帮助全世界的医生在诊疗时做出正确决策，并深受他们的信赖。
UpToDate公司开发了UpToDate的中文产品——UpToDate临床顾问。UpToDate临床顾问不仅在内容上与UpToDate保持一致，还将国内权威药物专论数据库整合至专题中，帮助中国医生更了解最权威、最实用的临床用药信息，促进国内合理用药与合理医疗。
UpToDate的优势在于其基于循证医学原则的分级推荐意见，这汇集了全世界6000余名知名医生作者、编辑和同行评议者的智慧。他们恪守严谨的编辑流程，将最新的医学信息整合至UpToDate的专题内容中。
HUBBLE系统拥有三大核心服务：
①辅助管理决策，HUBBLE通过院长面板、业务报表，为合作医院和科室智能化“诊断”医院质量管理中可能存在问题，通过患者分析、医疗质量分析、运营效率分析等六大模块可视化的展现出来，为医院管理决策提供数据依据；
②科研课题管理，HUBBLE科研工具全面贴合临床学术科研设计，内置有医学统计师思维的方法及工具，能够便捷的基于结构化好的数据进行科研课题设计、研究人群设定、变量设置、统计出图；其中还内置了比如描述性统计、组间比较、生存分析等常用服务。
③辅助诊疗及影像智能诊断，HUBBLE基于海量的临床病历数据和影像数据，结合医学专家精准的样本标注数据，通过人工智能技术，让机器有效学习专家知识，输出智能化辅诊及影像诊断服务，能够为基层医生发现和确诊疾病、提升诊疗效率提供帮助。
HUBBLE医疗大数据辅助决策系统的核心运营机制基于海量的医疗大数据，同时将各学科专家的经验囊括到系统中，技术人员应用先进的IT技术、深度学习算法等针对肿瘤领域进行专业的定制，从而提供可视化、场景化、智能化的系统解决方案提供给医生。而且医生在使用过程中的反馈，又能够不断的优化系统，提升系统的准确性。
在临床科研方面，传统的医生做科研需要在病历库里挑选病历，然后用Excel表整理录入，再把它们导入到统计软件里，形成相应的统计图表。
通过HUBBLE，医生可以直接把结构化的数据导入创建的科研课题中。基于课题使用者的研究组和对照组的设定，通过点选选定变量计算方式。在统计分析的阶段，HUBBLE系统帮助医生高效地提升了整个数据的处理过程，让研究者不再进行复杂的操作。
MINDS是一套通过获取并分析临床数据信息、抽象业务模型，帮助医疗机构实现临床辅助、业务管控和质量评价的智能化合理医疗管控解决方案。
MINDS以国家政策法规及临床规范为依据，结合医院自身的管理制度，针对临床诊疗和业务管控的需求，构建临床医学知识库与医疗决策支持系统，更好地为医疗活动提供全面精准的监管决策支持。
从产品逻辑上看，MINDS系统包括：核心知识库，中间应用模块和扩展性的外延。
MINDS系统平台提供丰富的应用功能模块，覆盖临床和管理。从临床诊断、用药、费用、指标的管理，从路径内指引到路径外监管都提供了对应的模块化应用。
作为第一家为医生实践中提高临床决策支持系统的提供商，FirstDatabank通过现有应用程序中的警报，为医生提供了丰富的消息资源。FirstDatabank如今被KLAS称为评级最高的药物数据库，目前全球数千个门诊部门正在使用FirstDatabank的临床决策支持系统。
FirstDatabank供应商的临床决策支持技术专攻电子处方，EHR，EMAR和CPOE系统的安装，并优先向医生提供简明扼要的电子信息和最新的药物信息，以此来提供积极的临床决策支持。
Medispan通过高效，实时的在线和移动应用程序为医生提供临床决策支持，帮助他们确保患者安全和改善其健康结果。Medispan将药物参考知识纳入现有的医疗保健体系，以支持安全的药物治疗，同时满足联邦政府的监管要求和市场需求。临床决策支持公司的解决方案提供了远超过规定的行业标准的详细药物分类，这样可以减少药物处方错误使用的可能性。
Allscripts临床解决方案旨在帮助临床医师高效地获取患者健康记录的数据，从而确保整个护理体系进行的高效HER运作。AllscriptsCoreClinical为各种医疗护理单位提供临床决策支持工具，包括急性，门诊，紧急和外科护理。同时Allscripts适合任何环境（包括小规模）的适应性解决方案，侧重于为近800名医师提供可进行评估的护理指南，这样的方案具有极大的成本效益和可互操作的临床决策支持。
Cerner临床决策支持软件采用全国性的循证标准，为临床医生提供可靠的指导，以确保患者得到适当的治疗以及满足特定需求。Cerner可以提供先进的成像照片和放射学，为一系列保健服务提供临床决策支持。另外，Cerner为临床医生整合从现有HER到临床工作流程中的最新信息，以便医生进行准确的订购药物和提供处方，从而实现最佳的患者护理。
BMJ是英国医学会下属专业机构，有170多年的悠久历史。
经过近两个世纪的发展，BMJ已成为全球领先的医疗知识提供机构。从1840年出版旗舰刊《英国医学杂志》（TheBritishMedicalJournal，简称TheBMJ）开始，BMJ的专业领域已经从医学期刊扩展到临床决策支持、医学教育、医疗质量改进等，致力于帮助医疗机构和临床工作者应对关键的医疗挑战、改进服务、提高预后。
在过去的20多年里，BMJ越来越重视循证医学的实践运用，发展了一系列循证医学诊疗辅助工具（CDSS）。
BMJ于1999年开始出版BMJ临床证据数据库（BMJClinicalEvidence），客观公正地评估和总结了临床干预领域的研究。
2009年，BMJ从循证医学证据向临床实践走了一大步，开发了先进的临床决策支持工具——BMJ最佳临床实践（BMJBestPractice）。
BMJ最佳临床实践基于循证医学的临床决策支持工具，为医务工作者在临床诊疗和学习过程中提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善病人预后。
可切实帮助医务工作者：优化诊疗、提高效率、减少差错、终身学习；帮助医疗机构和卫生主管部门：提高医疗质量、保证病人安全、降低医疗费用。
产品特征：
1.以循证医学方法为基础，更新及时
2.包括1000多个专题，涵盖10,000多种诊断方法、3000项检测、6800多篇国际指南及3500多张图片。
3.结构符合诊疗流程、采用统一、标准化导航
5.提供CME/CPD跟踪功能，辅助继续医学教育
6.加入了100余篇中国指南和专家共识链接识
延伸阅读
参考文献：
《互联网医疗英文热词解读:CDSS》——陈坤、黄佳
《临床决策支持系统在医院的应用》——张怡、李柯
《临床决策支持系统发展的制约因素和应用前景分析》——彭亦良、杨渝勇、曹兴、王万斌