目的：利用临床决策支持系统(Clinical Decision Support System,CDSS),辅助医生提高诊疗水平,减少误诊及漏诊率.方法：通过对全院海量优质历史病历的机器学习,构建医院临床最佳实践库;在此基础上,融合BMJ循证医学最佳实践库,形成诊疗标准框架;利用随机森林、神经网络等人工智能算法,生成决策支持模型,实现对临床诊疗的辅助支持.结果：系统基于优质历史病历和BMJ循证医学证据的决策模式,使推荐结果更具针对性,更符合医院实际;大大提高了诊疗模型的准确率(最高可达91.7％),使结果更加可靠.结论：临床决策支持系统的应用,将为医生在诊疗过程中提供切实、有效的帮助.
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