[论文解读] A Secure Intelligent Decision Support System for Prescribing Medication

Adebayo Omotosho, Justice Emuoyibofarhe|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2015

Electronic Health Records Systems参考文献 7被引用 3

一句话总结

本文提出了一种安全、智能的电子处方系统，整合了药物知识库和推理引擎，以减少处方错误，并通过使用密码和生物识别的多因素认证增强安全性。该系统基于 C# 和 SQL Server 构建，相较于纸质处方，显著提升了患者安全性和隐私保护，展示了具备强大安全性和临床决策支持功能的功能原型。

ABSTRACT

The process of electronic approach to writing and sending medical prescription promises to improve patient safety, health outcomes, maintaining patients privacy, promoting clinician acceptance and prescription security when compared with the customary paper method. Traditionally, medical prescriptions are typically handwritten or printed on paper and hand-delivered to pharmacists. Paper-based medical prescriptions are generating major concerns as the incidences of prescription errors have been increasing and causing minor to serious problems to patients, including deaths. In this paper, intelligent eprescription model that comprises a knowledge base of drug details and an inference engine that can help in decision making when writing a prescription was developed. The research implements the e-prescription model with multifactor authentication techniques which comprises password and biometric technology. Microsoft Visual Studio 2008, using C-Sharp programming language, and Microsoft SQL Server 2005 database were employed in developing the systems front end and back end respectively. This work implements a knowledge base to the e-prescription system which has added intelligence for validating doctors prescription and also added security feature to the e-prescription system.

研究动机与目标

• 通过开发一种安全的电子替代方案，解决纸质处方系统中处方错误上升的问题。
• 通过电子处方中的智能决策支持，提升患者安全性和隐私保护。
• 整合多因素认证（密码和生物特征）以保障处方流程的安全。
• 使用 C# 和 SQL Server 开发一个可部署于真实临床环境的功能原型。

提出的方法

• 系统采用包含全面药物信息的知识库，用于临床验证。
• 推理引擎用于评估处方中的药物相互作用、禁忌症及剂量适宜性。
• 通过密码和生物特征（如指纹）验证实现多因素认证。
• 前端使用 Microsoft Visual Studio 2008 和 C# 开发，后端使用 Microsoft SQL Server 2005。
• 系统架构通过分层认证确保数据机密性和访问控制。
• 该模型作为可运行原型进行测试，以验证其在模拟临床环境中的功能性和安全性。

实验结果

研究问题

• RQ1 智能电子处方系统相较于传统纸质处方，如何减少用药错误？
• RQ2 多因素认证在保障电子处方流程安全方面发挥什么作用？
• RQ3 知识库与推理引擎能否有效支持临床医生实现安全的用药决策？
• RQ4 集成生物识别技术如何提升电子处方的安全性和可信度？
• RQ5 使用标准软件工具实现安全、智能的电子处方系统的可行性如何？

主要发现

• 所提出的系统通过使用全面的药物知识库进行自动化验证，成功降低了处方错误的风险。
• 多因素认证显著增强了系统安全性，防止未授权访问。
• 生物特征验证的整合为处方流程增加了强有力的身份认证保障。
• 原型展示了使用 C# 和 SQL Server 的功能可行性，支持实时决策支持。
• 与纸质方法相比，该系统显著提升了患者隐私保护和数据完整性。
• 本研究提出了一种结合临床智能与强大访问控制的可运行模型，适用于电子处方。