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本文介绍了一种面向生物医学图像数据库的高效图像检索模型，旨在解决传统基于文本检索方法中存在的语义鸿沟、标注成本高和检索精度低等问题。系统结合数字图像处理技术，采用主动轮廓分割、k-最近邻分类与支持向量机相结合的语义建模方法，实现图像内容的自动特征提取与语义标注。通过构建融合UMLS医学概念与视觉特征的层次分类器，提出全局与局部双层索引机制，并设计了基于图论聚类的高效数据库组织策略。系统支持条件查询与示例图像检索，配备友好的图像浏览器界面，提升了用户体验。实验结果表明，随着查询复杂度增加，检索响应时间减少，验

本文综述了动物健康决策支持系统（DSS）的现状与未来发展方向。DSS通过整合多源数据，支持动物疾病监测、食品安全保障和国际贸易合规。发达国家已广泛应用DSS实现‘农场到餐桌’追溯，而发展中国家多用于传染病控制，数据记录常局限于小区域层面。未来，发展中国家需转向标准化数据管理，提升分析能力，平衡系统敏感性与特异性，并加强利益相关者协作，以满足日益增长的食品安全与贸易需求。

本文探讨了利用退伍军人事务部（VA）决策支持系统（DSS）数据库进行药物流行病学研究的方法与发现。研究重点分析了他汀类药物和血管紧张素受体阻滞剂（ARBs）对痴呆发病率及进展的影响，揭示了其在降低痴呆风险方面的显著作用，并探索了冠状动脉搭桥手术和气态麻醉剂的相关影响。文章详细介绍了DSS数据库的优势与局限性，提出了基于倾向评分匹配和多元回归的分析策略，结合生理反应评估、剂量-反应关系、药物转换和脑穿透性等药理学特性验证研究结果的可靠性。研究表明，DSS数据库因其大规模和长期随访能力，成为研究低使用率药物效应

本文探讨了当前医疗决策支持系统在信息管理与患者安全方面面临的挑战，分析了电子病历分散、诊断思维局限等问题，并提出可视化发病病历（VIA）作为一种创新解决方案。VIA通过图形化展示患者医疗历史、支持个性化诊疗、增强医患沟通，有望提升诊断准确性与治疗效果。文章还讨论了VIA的优势、挑战及应用前景，强调其在推动以患者为中心的医疗模式中的重要作用。

本文综述了决策支持系统（DSS）在麻醉、急诊医学和重症监护医学领域的应用现状、挑战与未来发展方向。DSS作为‘自动化教科书’和智能监测工具，能够整合多源患者数据，辅助临床决策，提升医疗质量与安全性。文章分析了各专业领域中DSS的具体应用场景，如麻醉中的PONV预防与抗生素使用、急诊医学中的分诊优化以及重症监护中的机械通气管理，并指出了当前面临的信息分散、用户友好性差和医生接受度低等问题。同时，展望了未来DSS在数据标准化、智能化、个性化、多学科协作及移动远程医疗方面的潜力，并提出了应对实施挑战的策略。随着技

本文综述了机械通气智能决策支持系统（IDSS）的技术原理与应用进展。文章介绍了IDSS在降低医疗失误、提升治疗效果和控制医疗成本方面的重要作用，分析了基于规则、基于模型及混合结构的系统设计，并对比了多个历史系统的特征与适用范围。通过流程图展示了IDSS的工作机制及未来理想系统的自动化闭环应用模式。研究表明，具备数据验证、多模式支持和广泛患者适应性的IDSS将更受临床欢迎，并代表了机械通气向智能化、自动化发展的趋势。

本文系统阐述了放射肿瘤学的工作流程，涵盖模拟与轮廓勾画、治疗计划制定及治疗实施等关键环节，并分析了各步骤间的紧密关联。文章介绍了Lean思维在优化放疗流程中的应用，探讨了现代技术如计算机图形、调强放疗和自动化算法的效果与局限。同时，展望了基于生物标志物的自适应个体化治疗带来的机遇与挑战，并提出了加强数据标准化、提升自动化、建立多学科协作机制等优化建议，旨在提升放疗效率与治疗效果，推动精准肿瘤学发展。

本文综述了胃肠道内窥镜检查中用于病理预测的计算机辅助决策支持系统（CADSSs），重点介绍了医学图像分类（MIC）和基于内容的图像检索（CBIR）两种核心方法。文章详细阐述了系统的构建流程、关键技术挑战，包括真实信息获取、训练数据质量、准确性评估及运行时性能，并通过文献实例对比分析了不同方法的优劣。同时探讨了影响系统可靠性的因素，提出了未来发展方向，如加强技术融合、提升系统解释能力以及促进开发者与医学专家的合作，旨在推动CADSS在临床实践中的应用，提高诊断准确性和效率。

本文探讨了在医疗程序中引入时间知识的重要性，提出通过宏观和微观时间性约束为无时间性的临床算法（CAs）赋予明确的时间维度。宏观时间性关注状态转换间的时间区间[tmin, tmax]，利用统计方法或分位数从患者遭遇序列中生成；微观时间性描述动作的开始时间、结束时间和频率[st, et, ft]，通过相似性比较与聚类算法从个体数据中提取。文章介绍了SDA*和TTD等表示形式主义，并展示了如何将时间约束整合到临床路径中，从而增强医学决策支持系统的实用性与精确性。

本文介绍了一种基于人工神经网络的肺结核诊断决策支持系统（NeuralTB），旨在提高涂片阴性肺结核（SNPT）的诊断准确性与效率。该系统结合临床症状和社会特征数据，利用多层感知器（MLP）和ART-2自组织神经网络模型，实现对患者结核病风险的概率预测和分组评估。系统采用开源技术构建，具备低成本、用户友好、可扩展性强等优势，适用于基层医疗、大型医院及家庭护理等多种场景。通过数据质量控制、无线设备支持和中央数据库管理，NeuralTB有效提升了诊断精度，降低了医疗成本，并为公共卫生政策制定提供数据支持。未来可通

本文介绍了一套针对登革热预防与控制的综合计算框架和数学模型，涵盖数据收集、优化调度、统计预测与决策支持等多个环节。通过Webdengue等系统的集成，结合聚类分析、路径规划与自然聚类方法，实现了对卫生人员和喷洒车辆的高效管理，并在巴西多个城市取得实际成效。文章还探讨了技术优化、管理改进与国际合作的未来方向，为全球登革热防控提供了可借鉴的系统性解决方案。

本文探讨了新兴信息技术在媒介传播疾病监测、预防与控制中的应用。随着疟疾、登革热、西尼罗河病毒等疾病在全球范围内的持续威胁，传统的监测手段面临数据复杂、响应滞后等挑战。文章介绍了包括Google Earth、移动数据采集设备以及基于开源技术的集成数据管理系统在内的多种信息技术工具。重点分析了创新媒介控制联盟（IVCC）开发的多疾病数据管理和决策支持系统，以及加利福尼亚媒介传播疾病监测网关的架构、功能与实际应用。这些系统通过三层架构实现数据层、业务逻辑层和表示层的分离，利用PostgreSQL/PostGIS、

本文探讨了基于临床实践指南的慢性病预防与管理决策支持系统，重点分析了心血管疾病的流行现状及指南在实际应用中的实施障碍。文章回顾了阻碍指南遵循的认知、情感和外部因素，并比较了不同实施策略的效果，指出计算机化决策支持系统（CDS）在提升指南依从性方面的显著优势。通过CARDSS项目的案例研究，展示了CDS如何提高医护人员对指南的理解与执行，但也揭示其在应对组织和资源障碍方面的局限性。最后，文章展望了未来在技术、临床应用和社会层面的改进方向，强调多维度干预和系统集成对推动慢性病管理智能化的重要性。

本文提出了一种基于信息提取（IE）的方法，旨在从临床实践指南（CPGs）中自动获取结构化知识，以支持医疗决策系统中的形式化建模。该方法结合词法、句法和语义三个层次的启发式规则，对XHTML格式的CPG文档进行分析，生成XML中间表示，并通过Prefuse工具实现可视化展示。实验结果表明，该方法在检测相关句子和识别过程关系方面具有较高的召回率和精度，能够有效辅助CPG向Asbru等形式化语言的转换，提升计算机对临床指南的理解与应用能力。未来工作将聚焦于优化复杂信息处理规则及构建支持临床计划评估的模型。

本文探讨了高级临床决策支持系统（CDSS）实施的成功因素与主要障碍。文章指出，CDSS在提升医疗质量、减少用药错误和优化慢性病管理方面具有巨大潜力，但其广泛应用仍面临诸多挑战。成功实施的关键在于提供正确的信息、在正确的时间和地点推送建议，并依托稳定集成的系统环境。多学科团队参与、临床规则的准确验证、系统与工作流程的深度融合以及持续的功能与技术维护是核心要素。同时，医生计算机技能、自主性担忧、系统性能和供应商支持等障碍需通过培训、沟通和规范管理加以克服。未来，CDSS将向智能化、个性化及跨机构协同方向发展，推

本文探讨了临床决策支持系统（CDSS）在医疗实践中的影响与风险。CDSS通过整合患者数据与医学知识库，辅助临床医生进行诊疗决策，提升医疗服务的质量与效率。文章分析了CDSS对临床决策、指南遵循、服务效率及患者安全的积极影响，同时指出其面临的主要风险，包括对数据存储库的依赖、知识管理不当、临床数据误解以及与医生工作流程的契合度问题。为促进CDSS的有效实施，需确保系统自动化、适时提供可操作建议，并遵循健康信息标准。未来结合商业智能技术有望进一步提升CDSS的应用价值。

本文探讨了临床决策支持系统（CDSS）在现代医疗中的应用、技术架构及面临的挑战。内容涵盖CDSS的基本组成、临床知识表示方法、数据挖掘与互操作性技术（如HL7 v3、PMML、CDA）、协作决策模式以及未来发展方向，包括可定制化、上下文感知的客户端代理和移动CDSS。同时分析了系统评估方法、成功因素及研究挑战，如人机交互、安全隐私等，强调用户接受度对CDSS成功的关键作用。