実践における臨床意思決定支援システム

しかし、これらの実装には困難を伴い、実装と維持にかなりのリソースを要し、医師たちの理解は準最適であることがよくあります。

CDSは、電子医療記録と医師のための電子オーダーエントリーリ (CPOE) に統合した場合に、おそらく最も役立ちます。理想的には、CDSアルゴリズムは個々の患者情報 (例：微生物学的データ、体重、腎機能、併用薬、合併症など) と疫学的データ (例：病院・施設または診療科に固有の抗生物質) を考慮して、処方者に抗生物質の選択、用量、投与期間に関して最適な抗生物質治療を選択し、適切な微生物学的検査と画像検査を依頼する指針を与えるものであるべきです。

実際には、データベースをリンクするのが容易ではないか、データが標準的な用語にコード化されていない場合があるため、個々の患者情報の統合を実現するのは困難です (たとえば「」「S. aureus」、「Staphylcococus aureus (黄色ブドウ球菌)」、「Staph. aureus」「MSSA」などを同じ概念として同定する明確なコードがない場合は、微生物学的データの使用が困難になります)。

使いやすさや機能性、臨床ワークフローへのシームレスな統合も、CDSの実装を成功させるための鍵となるでしょう。「アラート対応疲れ」と、その結果としての処方者によるアラートの無視を回避するために、CDSシステムの「アラート」は、高い陽性適中率を持つ (つまり誤警報が少ない) ことが必要です。

つまり、CDSシステムは現在も著しい障害に直面しています。電子医療記録が広く採用されるようになり、治療現場での電子機器の可用性がかつてなく高まる中で、CDSシステムは今後の抗生物質適正使用支援の重要な柱となることが期待されています。