In order to provide appropriate decision supports in medical domain, it is required that clinical knowledge should be implemented in a computable form and integrated with hospital information systems. Healthcare organizations are increasingly adopting tools that provide decision support functions to improve patient outcomes and reduce medical errors. This paper proposes a process centric clinical decision support system based on medical knowledge. The proposed system consists of three major parts - CPG (Clinical Practice Guideline) repository, service pool, and decision support module. The decision support module interprets knowledge base generated by the CPG and service part and then generates a personalized and patient centered clinical process satisfying specific requirements of an individual patient during the entire treatment in hospitals. The proposed system helps health professionals to select appropriate clinical procedures according to the circumstances of each patient resulting in improving the quality of care and reducing medical errors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.817-824
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2003
We employed a hierarchical document classification method to classify a massive collection of electronic medical records(EMR) written in both Korean and English. Our experimental system has been learned from 5,000 records of EMR text data and predicted a newly given set of EMR text data over 68% correctly. We expect the accuracy rate can be improved greatly provided a dictionary of medical terms or a suitable medical thesaurus. The classification system might play a key role in some clinical decision support systems and various interpretation systems for clinical data.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_2
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pp.1083-1090
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2022
Since renal cell carcinoma(RCC) has various examination and treatment methods according to clinical stage and histopathological characteristics, it is required to determine accurate and efficient treatment methods in the clinical field. However, the process of collecting and processing RCC medical data is difficult and complex, so there is currently no AI-based clinical decision support system for RCC treatments worldwide. In this study, we propose a clinical decision support system that helps clinicians decide on a precision treatment to each patient. RCC standard big database is built by collecting structured and unstructured data from the standard common data model and electronic medical information system. Based on this, various machine learning classification algorithms are applied to support a better clinical decision making.
Recently, medical IT solutions are being provided on a distributed environment basis. In Korea, the necessity of developing a clinical decision support system that can share medical information in a distributed environment has been recognized and studied. The existing clinical decision support system is being built using only medical information of its own within the hospital. This makes it difficult for existing systems to achieve good results in terms of efficiency and accuracy of decision support. In order to solve these limitations, this paper proposes a design and implementation method of clinical decision support system based on common data model in medical field. To explain the application process of the proposed model, we describe the development scenario of the clinical decision support system for the diagnosis of colorectal cancer. We also propose the essential requirements for the development of successful clinical decision support systems. Through this, it is expected that it will be possible to develop clinical decision support system that can be used in various hospitals and improve the efficiency and accuracy of the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.284-310
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2024
Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.
The goal of this paper is to examine the effects of a CDSS(Clinical Decision Support System) for drug prescription on organizational performance in medical institutions using POC(Point Of Care) systems. For achieving this goal, evaluation factors for influencing performance of information system were identified by using the performance evaluation model for CDSS. In the results, there was significant causality between each evaluation domain except system quality domain. In addition, the system quality of CDSS for optimal drug prescription has no influence on user satisfaction. But information quality has positive influence on user satisfaction which has also a positive influence on organizational performance.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.478-485
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2001
In this study, we have developed a prototype of clinical decision support systems (CDSS) for diagnosing neurogenic bladder and compared its predicted diagnoses with the actual diagnoses using 92 patient\`s Urodynamic study cases. The CDSS was developed using a Visual Basic based on the evidence-based rules extracted from guidelines and other references regarding a diagnosis of neurogenic bladder. To compare with the 92 final diagnoses made by doctors at the Yonsei Rehabilitation Center, we classified all diagnoses into 5 groups. The predictive rates of the CDSS were: 48.0% for areflexic neurogenic bladder; 60.0% for hyperreflexic neurogenic bladder in a spinal shock recovery stage; 72.9% for hyperreflexic neurogenic bladder, and 80.0% for areflexic neurogenic bladder in a spinal shock stage, which was the highest predicted rate. There were only 2 cases for hyperreflexic neurogenic bladder in a well controlled detrusor activity, and its predictive rate was 0%. The study results showed that CDSS for diagnosing neurogenic bladder could provide a helpful advice on decision-making for doctors. The findings also suggest that physicians should be involved in all development stages to ensure that systems are developed in a fashion that maximizes their beneficial effect on patient care, and that systems are acceptable to both professionals and patients. The future studies will concentrate on including more validating the system.
Kim, Sang-Kyun;Jang, Hyun-Chul;Song, Mi-Young;Kim, Chul;Yea, Sang-Jun;Kim, An-Na;Lee, Felix S.
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.18
no.2
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pp.117-122
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2012
Objectives : A Survey was conducted to find out usages of Korean medicine electronic charts and requirements of clinical decision support functionalities in the charts. Methods : An e-mail was sent to about 12,000 Korean medicine doctors that was affiliated to the Association of Korea Oriental Medicine. 250 doctors answered the questionnaires during one week. Results : Most doctors of 83% answered in use the electronic charts and use it mainly to insurance claims. 46% of them felt that diagnosis functions need to be improved first in the electronic charts. Moreover, 66% of them answered that expert systems to support diagnosis is required if provided. Conclusions : The clinical decision support systems help doctors diagnosis patients in a desirable manner. Many researches have been proposed about them in modern medical science, while a few studies suggested in Korean medicine. In the future, more researches in the field of diagnosis of electronic charts should be proceeded.
As advance care planning is taking center stage in the field of end-of-life care, various tools have been developed to aid in the often emotional and difficult decision-making process. Video decision support tools are one of the most promising means of assistance, of which the modus operandi is to provide more comprehensive and precise information of medical procedures to patients and their families, allowing them to make better informed decisions. Despite such value, some are concerned about its potential negative impact. For example, video footages of some procedures may be shocking and unpalatable to non-medical professionals, and patients and families may refuse the procedures. One approach to soften the sometimes unpleasant visual of medical procedures is to show less aggressive or more relaxing scenes. Yet another potential issue is that the objectivity of video decision support tools might be vulnerable to the very stakeholders who were involved in the development. Some might argue that having multiple stakeholders may function as checks and balances and provide collective wisdom, but we should provide more systematic guarantee on the objectivity of the visual decision aids. Because the decision of the modality of an individual's death is the last and most significant choice in one's life, no party should exert their influence on such a delicate decision. With carefully designed video decision support tools, our patients will live the last moments of their lives with dignity, as they deserve.
Amoli, Amir hossein Javan;Maserat, Elham;Safdari, Reza;Zali, Mohammad Reza
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.18
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pp.8595-8598
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2016
Background: Decision making modalities for screening for many cancer conditions and different stages have become increasingly complex. Computer-based risk assessment systems facilitate scheduling and decision making and support the delivery of cancer screening services. The aim of this article was to survey electronic risk assessment system as an appropriate tool for the prevention of cancer. Materials and Methods: A qualitative design was used involving 21 face-to-face interviews. Interviewing involved asking questions and getting answers from exclusive managers of cancer screening. Of the participants 6 were female and 15 were male, and ages ranged from 32 to 78 years. The study was based on a grounded theory approach and the tool was a semi-structured interview. Results: Researchers studied 5 dimensions, comprising electronic guideline standards of colorectal cancer screening, work flow of clinical and genetic activities, pathways of colorectal cancer screening and functionality of computer based guidelines and barriers. Electronic guideline standards of colorectal cancer screening were described in the s3 categories of content standard, telecommunications and technical standards and nomenclature and classification standards. According to the participations' views, workflow and genetic pathways of colorectal cancer screening were identified. Conclusions: The study demonstrated an effective role of computer-guided consultation for screening management. Electronic based systems facilitate real-time decision making during a clinical interaction. Electronic pathways have been applied for clinical and genetic decision support, workflow management, update recommendation and resource estimates. A suitable technical and clinical infrastructure is an integral part of clinical practice guidline of screening. As a conclusion, it is recommended to consider the necessity of architecture assessment and also integration standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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