临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，简称CDSS)，是一个基于人机交互的医疗信息技术应用系统，是指能够给临床工作者、患者或个体提供知识或统计信息，并可以自动选择适当的时机，智能地过滤或表示这些信息，以促进临床决策，减少人为的医疗错误，更好的提高医疗质量和患者安全。CDSS建设的宗旨是预防医疗工作差错、提升医疗服务质量和效能，从而保障患者医疗安全，控制医疗费用的支出，其价值不在于替代医务人员进行临床决策，而在于辅助、支持医务人员进行更高效、更准确地临床决策。临床决策支持系统分为以下三个核心部分：1、人机交互。人机交互是系统与用户之间数据的输入和输出部分的操作界面，系统根据手工输入或者从其他系统获得的条件进行判断，从知识库中抽取对应的相关词条或句子显示出来。临床医生可以通过CDSS的帮助来深入分析病历资料，从而做出最为恰当的诊疗决策，还可以通过输入信息来等待CDSS输出“正确”的决策进行选择，并通过简单的输出来指示决策。2、逻辑推理。逻辑推理是利用决策树的原理，对重要关键词语进行判断，把结果与知识库中的关键词进行匹配，等同于一个小型搜索引擎。3、知识库。知识库是临床相关知识的总集，源自权威出版物，并进行结构化处理，按照药品、诊疗指南、专科进行分类整理。

传统的按日付费或者按人头付费是根据每个病人每天的实际医疗费用进行实报实销，不设置所谓的医保额度，但会通过例如药占比、是否合理收费等限定规则扣除不合理的收费，这种付费模式的弊端在于不利于加快病人的周转，住院天数偏长，其次，由于不限制报销上限，临床医师就会为了收益不断地将住院费用增高，结果就会导致整体医保支出每年都巨额增加。如果不调节那么医保将出现彻底的穿孔，因此在这种大环境下DRGs方法模式应运而生。疾病诊断分组付费模式（Diagnosis Related Groups，简称DRGs)，是一种根据患者年龄、疾病诊断、合并症、并发症、治疗方式、病症严重程度及转归等因素，将患者分入若干诊断组进行管理的体系。在DRGs模式下，患者超出的金额将由医院承担，这将倒逼医院更加注意去节约成本，绝对不会只看重住院费用，而是更科学的评价每一种治疗方法，同时可以杜绝医院的盲目扩张和盲目引进新技术，成本和收入的均衡性将成为医院考虑的重点，这将有利于医院的科学发展。在DRGs模式下，无论惩罚还是奖励最终都会由每一个临床医师来承担，这将倒逼每个医师在收治病人的时候随时都要计算相应的医疗成本，从而促进医院和医生采用最有效率的治疗方法来治疗病人，保障患者不会被过度检查和过度治疗，减少住院患者的住院费用，减少患者的医疗负担，让患者享受到最有效率的治疗，将其医疗行为回归于医疗的本质。DRGs转变了医保付费模式，它将代替传统的按日付费模式成为医保付费的主要形式，这将对医疗活动的各方（医院、医师、患者）都将带来巨大影响，将从根本上改变现有的医疗环境。

大数据病种分值付费服务（Diagnosis-Intervention Packet, 简称DIP）的核心价值是实现医疗服务成本量化，变不可比为可比，使非常复杂的临床过程标准化，反映病例的严重程度、医疗服务的强度、资源的消耗程度，真实且客观的拟合医疗成本，建立医疗费用与成本之间的平衡，建立医保购买与医院运营之间的平衡。DIP的优势如下：1、适应临床的复杂多样。DIP以全样本数据真实反映临床病种的变化，能随临床技术的发展形成动态响应，支撑医疗卫生行业及医院的发展。2、病例入组率高。DIP兼容临床病案数据，全样本数据入组率接近或大于99%，进而减少入组率低、未入组病例数量大所带来的资源控制及实施的不确定风险，实现操作便捷与精细应用的平衡。3、疾病组内差异度小。DIP通过对海量数据中“疾病诊断”与“治疗方式”组合的穷举，发现疾病与治疗之间的内在规律与关联关系进行客观聚类，凝练共性特征形成DIP主目录，提取个性特征建立辅助目录，使全样本平均组内变异系数在0.6左右，分组具有更高的稳定性。4、组别高套发现机制完善。DIP分组细，促进医疗机构针对同一诊断不同治疗方式选择的规范，形成技术应用与医保支付之间的制衡机制，重点解决组别高套问题。5、监管更加精准。DIP除针对疾病与治疗的共性特征建立分组外，还提取诊断、治疗、行为规范等的个性特征建立辅助目录，形成对医疗机构 医疗质量、资源消耗合理性等的客观评价。同时基于门诊与住院在人次、费用等方面的波动趋势，对门诊、住院间的费用转移进行监测，促进医疗机构规范医疗行为。6、便于推广实施。DIP目录库在国家层面以“统一标准、统一目录、统一方法、统一规范”完成基于大数据的顶层架构设计，将复杂的算法、模型以信息技术封装成便捷、简单的系统与工具，形成适应各应用地区的工作流程、工作制度及工作模式，降低各应用地区信息系统改造与临床应用培训的难度与成本，提高实施效率。

付费制度是医疗保险费用的“总闸门”，而付费方式是付费制度的核心，医保支付方式对医疗费用、医疗服务的公平性、医疗服务的效率、医疗质量水平有着明显的导向及制约作用。合理的付费方式不仅能够把医疗费用的增长控制在合理的范围之内，还能够激励医疗机构提高医疗服务的效率，促使医疗保险与医疗服务健康协调发展。目前，国际公认的较为科学、合理的医疗费用支付方式是疾病诊断分组付费（Diagnosis Related Groups，即DRGs），它是一种打包付费制度，其定义一般包括以下三部分内容：1、它是一种病人分类的方案。作为一种病例组合方法，DRGs的核心思想是将具有某一方面相同特征的病例归为一组，以方便管理。2、DRGs分类的基础是病人的诊断。在此基础上考虑患者的年龄、手术与否、并发症及合并症等情况的影响。3、它把医院对病人的治疗和所发生的费用联系起来，从而为付费标准的制定尤其是预付费的实施提供了基础。DRGs的具体做法是，根据患者年龄、疾病诊断、合并症并发症、治疗方式、病症严重程度以及疗效等多种因素，将诊断相近、治疗手段相近、医疗费用相近的住院患者，分入若干病组予以定额付费。医保付费模式的转变对于医院来说意义重大，不但可以转变服务模式和管理理念、激励医院加强内部管理，有效降低医疗保险机构的管理难度和费用，而且可以合理利用卫生资源，减少多开药、多检查、大处方等“过度”服务，克服“以药养医”带来的弊端，有利于宏观预测和控制医疗服务成本。

大数据病种分值付费服务（Diagnosis-Intervention Packet, 简称DIP），是基于客观数据，直接以主要诊断和关联手术操作的自然组合形成病种，以各病种次均住院费用的比价关系形成病种分值，再考虑年龄、并发症和伴随病因素对付费进行校正，从而实现精细化、个性化支付。DIP是深化医保支付方式改革的重要组成部分，是符合中国国情的一种原创付费方式，它以大数据为支撑，把点数法和区域总额预算相结合，引导医疗卫生资源合理配置，体现医务人员劳务价值，保障参保人员基本医疗需求，推进医保基金平稳高效运行,其技术特征如下：1、一套数据信息库。2、一个国家病种组合目录库（主目录、辅助目录）。3、一套分值付费标准（病种分值、付费标准）。4、一套监管考核评价体系。5、一支专家队伍。DIP通过组别定位及付费标准建立了统一的标准体系及资源配置模式，增进了管理的透明度与公平性，使政府、医保、医院各方在统一标准框架下建立沟通渠道，以有效合作取代相互博弈。基于资源消耗及结构合理的支付标准，能促进医保、医疗、医药协同联动，激发医疗服务供给侧治理动能，促使医疗机构以适宜的方法、合理的成本满足社会需求，提升医保基金使用效率，实现医保基金监管规范化、精细化和科学化。

疾病诊断分组付费服务（Diagnosis Related Groups，即DRGs），是一种管理医保付费和评估医疗质量成果的比较精密的管理方式，它以病人的病况和治疗过程为划分依据，把损耗类似资源的病例归为一组，按类别对繁杂的医疗服务效果进行管理。将疾病分组之后，每个疾病诊断相关组里面的价格标准是一样的，医保机构以病人所在组内的价格标准为依据，对医疗机构进行补偿，而且这个补偿工作是要一次就完成的，医疗机构获取的医疗服务收入与每个疾病和其诊断分组有关，与每个病人在治疗疾病时支出的医疗费用无关，DRGs更多的还是针对医保与医院之间的结算。DRGs的指导思想是：通过统一的疾病诊断分类定额支付标准的制定，达到医疗资源利用标准化。疾病诊断分组付费方式相对与总额预算控制付费方式而言是比较合理的，它有助于激励医院加强医疗质量管理，能够迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，从而提高医疗机构严格把控医疗费用的自觉性，让医疗机构为病人提供具备更高服务效率和更好医疗成果的医疗服务，缓解国家和个人的医疗费用压力，阻止医疗费用的飞速上涨，人们看病贵的问题得到了一定的解决，与此同时，医疗机构医保基金的运用和管理也要面临更严格的条件。目前，DRGs是世界公认的较为客观、科学的支付管理工具，在医疗机构控成本、降费用、提质量、促效益方面发挥着明显的“指挥棒”作用，促进医疗机构构建以保证质量、控制成本、规范诊疗为目的的运营管理体系。DRGs付费模式将会在全国范围内进行推广实施，为广大患者、医务工作人员、医疗机构带来更多的利益，实现多方共赢的局面。

临床决策支持系统（Clinical Decision Support System,简称CDSS），一般指凡能对临床决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化医学问题，通过人机交互方式改善和提高决策效率的系统，该系统旨在为医生和其他卫生从业人员提供临床决策支持，影响医生和其他卫生从业人员的诊疗决策，从而提升医疗质量，减少医疗差错。临床医生可以通过CDSS的帮助来深入分析病历资料，从而做出最为恰当的诊疗决策，可以通过输入信息等待CDSS输出“正确”的决策进行选择，并通过简单的输出来指示决策。该系统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；2.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；3.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。CDSS把医学观察所见和现有的医学知识联系起来，帮助医生和其他卫生从业人员抽丝剥茧、化繁为简，找到最关键的因素或者联系，做出尽可能最佳的诊疗决定。此外，CDSS还能够帮助医院的管理者去管理和优化每一个患者的诊疗过程，控制成本，争取整体效益的最大化。

随着经济的发展，我国医疗技术水平与社会保障水平显著提升。自上世纪五十年代至今，我国已经建立了全球覆盖人数最多、覆盖率最高的医疗保险体系。但是随着人民群众对医疗需求的不断增加，医疗保险支出的规模快速上升，医保基金结余率不断下降，控制医保费用支出是现阶段我国医保改革的重点。2017年国务院办公厅印发的《关于推进基本医疗保险支付方式改革的指导意见》，明确医保支付的多元复合化，提出按病种付费。大数据病种分值付费（Diagnosis-Intervention Packet，DIP）是利用我国医疗数据较充分集聚的优势，将区域内各病种治疗的资源消耗均值与全样本资源消耗均值进行比对，形成的病种组合分支付费方式，是构建国家医保支付能力和公立医院发展平衡机制的有效尝试。DIP依据各病种的医疗资源消耗和病种难度设定病种分值，在医保基金总额控制下根据预算基金总额和各医疗机构的总分值确定分值单价，依托大数据构建本地化、精细化的标化度量体系，一站式统筹医保支付、医院绩效评价、医院预算核定及成本费用管控。DIP以医保支付为核心，统筹公立医院的预算核定、成本管控及绩效评价，构建了一套闭环式医保支付体系，有利于实现质量有提升、支付有标准、成本有管控、评价有度量的总体目标。DIP付费方式虽然在分组方法、实施路径等方面实现了理论和方法的创新，具有控费效果良好、利于地区推广等优势，在多地施行以来成效显著，但也存在分值设置不合理、监管难度大等问题，有待于在实际运用中进一步完善。

传统的医学决策是个人经验与具体案例的结合，它非常依赖于医生的临床经验，不同资质的医生可能会给出完全不同的决策。但是，医学发展到现在，临床路径的快速更新、临床指南的规范化应用、临床数据的爆炸增长，都对临床医生造成了越来越大的压力，仅靠个人的积累再也无法完全紧跟医学的全方位发展，只有当经验转化为知识时，才会使整个医学临床决策更加客观化、智能化和个性化。临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，简称CDSS)是指将医学知识应用到某一患者的特定问题，提出具有最佳费用比或者最佳效果比的解决方案的计算机系统，它是实现精准医疗的关键。CDSS与传统的将临床指南、药品使用说明等录入知识库中供医生查询浏览的系统完全不同，它是通过运用专家系统的设计原理与方法，模拟医学专家诊断、治疗疾病的过程，并通过分析临床数据建立数据与决策之间的逻辑关联知识点来辅助医务人员进行临床决策。这一特性能够很好地缓解医疗资源不均衡的问题，为医疗条件欠发达地区的医生提供较为完善的决策辅助支持。同时，CDSS能对特定的疾病进行预测和智能诊疗，将人类专家的诊断经验和大数据分析处理能力有效结合，帮助临床医生掌握循证医学证据，降低工作强度和误诊率，减少对患者不必要的伤害。一个高效的临床决策支持系统不仅可以针对医生的诊疗方案进行分析和查漏补缺，减轻临床医生的诊断压力，提高医生的诊断效率，减少甚至避免误诊，还可以根据患者症状描述和化验数据，给出智能诊断、治疗方案推荐和转诊指南，实现对疾病的精确诊断和对患者的个性化精准治疗。

在医学领域中，开发出能够利用患者数据和临床指南的计算机系统来模拟人类决策过程，加快实现临床医师推理和判断的自动化是几十年前就存在的争论话题。而随着信息技术的发展，医疗机构便携存储的海量临床检验、医学影像和电子病历等信息数据和医学领域引入的人工智能、大数据分析等技术，为临床决策支持系统的开发提供了良好的数据支持和强大的技术支撑。临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，简称CDSS)是一个利用计算机技术，针对存在的临床医学问题，运用系统的临床知识和患者基本信息及病情信息为临床医生提供决策辅助诊疗的系统，就像是一个问答系统，接收来自临床医生和患者的问题，并返回临床答案。具体优势如下：1、辅助诊断。辅助临床工作经验不足的医师进行诊断，有效地减少误诊、漏诊。2、影像识别与解释。在针对病患的影像数据时表现出良好的识别和诊断性能，减少由于医生主观因素带来的诊断误差。3、治疗方案规划与评估。辅助医生进行病情危重评分，制定治疗方案并附带对应的评估。4、遗嘱输入与电子处方。阻止可能存在的医师误操作或者知识储备不足导致的用药配伍禁忌和药物疾病禁忌等严重后果的发生。通过建立临床决策支持系统，可以提高医疗质量和医疗服务水平，降低临床医生的工作强度，避免大部分医疗错误，保障患者安全。利用临床决策支持系统对患者病情特征进行数据分析来辅助临床医生进行诊断决策的技术成为未来医疗领域的发展趋势。

医疗技术临床应用是一把双刃剑，一方面可以丰富诊疗手段，促进医学进步，另一方面会产生费用攀升、医疗安全隐患等一系列消极作用，医疗技术临床应用与医疗质量和医疗安全直接相关，加强医疗技术临床应用管理显得格外重要。在2018年印发的新版《医疗技术临床应用管理办法》和2020年印发的《医疗机构依法执业自查管理办法》中，均强调各医疗机构对本机构医疗技术临床应用和管理承担主体责任，赋予医疗机构在医疗技术临床应用方面获得了更多的自由，调动医疗技术发展活力，医疗技术临床应用管理模式发生改变。基于这一政策背景，弘远科技在分析医疗技术临床应用管理发展趋势的前提下，开发了医疗技术临床该应用管理信息系统，该系统在新形势下强化医疗机构的主体责任，要求医疗机构承担更多的临床应用和管理工作，强化行政主管部门、医疗质量控制组织、医疗机构在医疗技术临床应用中的职责，保障医疗质量和医疗安全，促进医学科学发展和医疗技术进步，维护患者健康权益。通过医疗技术临床应用管理信息系统可以进行医疗技术备案管理、病例信息管理、质控指标管理基地备案管理、基地备案信息查询、导师管理、招生简章管理、导师考核管理、医师报名管理、医师培训管理、证书管理、黑名单管理和统计分析，以信息化手段，严格落实动态管理制度和规范化培训制度，有助于医疗机构加强组织建设、制度建设、培训工作、过程监管和技术评估，确保医疗技术开展和推广的安全性、有效性，最终让病人受益。

医疗保险（医保）支付制度改革作为保障民生的重要手段，国家多年来不断探索创新，相继出台了《中共中央国务院关于深化医疗保障制度改革的意见》等重磅文件，医保支付制度由此也经历了按项目付费、按病种付费、按床日和人头付费、按疾病诊断相关分组付费和按病种分值付费（Diagnosis-Intervention Packet，DIP）等支付方式改革，其中，DIP是我国原创、具有中国特色的支付方式。DIP是基于医院历史大数据所建立的一套医保管理体系，聚类“疾病诊断+治疗方式”的共性特征对病案数据进行客观分类，在一定区域的全样本病例数据中形成一个疾病与治疗方式组合的标准化定位，客观反应疾病严重程度、治疗难易水平、资源消耗与临床行为规范，主要适用于住院医疗费用结算，精神类、康复类及长期照护类等住院时间较长的病例可按床日费用纳入DIP范围。2020年11月4日，国家医疗保障局印发了《国家医疗保障局办公室关于印发区域点数法总额预算和按病种分值付费试点城市名单的通知》，将27各省71个城市纳入试点，要求2021年底全部试点城市执行DIP真实付费，正式开展区域预算总控和基于大数据的DIP改革试点工作，这是国家医疗保险支付制度改革的重要部署。DIP将总额预算、点值法和按病种分组三种方法巧妙结合起来，实现了基金预算管理与医疗支付方式的结合，有利于合理控制当期区域内医保基金的支出，发挥医保付费的成本控制和激励作用；有利于健全医保与医院之间的沟通协商机制，推动医院高质量发展；有利于引导医院医疗服务的规范化和运营管理的精细化，形成良好的示范效应，促进“医、保、患”的多方共赢。