武汉大学中南医院循证与转化医学中心临床实践指南工作组致力于通过指南制订和实施方法学研究加快临床实践指南制订及可计算机化进程与落地转化！其中包括（1）提高临床实践指南的可理解性，通过指南本体可以规范化和标准化指南中的术语和概念，帮助用户更好地理解指南内容，提高临床决策支持的效率；（2）利用指南本体描述指南知识，形成结构化的指南知识库，更容易整合到临床决策支持系统(CDSS)中，以支持决策推理和推荐， 并且CDSS在使用指南知识的过程中，可提供反馈以完善和更新指南本体；（3）基于本体导向的临床实践指南知识库（Ontology-oriented Knowledge for Clinical Practice Guideline, OKCPG）打造可计算化指南资源的一体化平台，提供一种全面、高效、实用的可计算化指南的信息解决方案,可辅助指南制定者进行规范的可计算化指南的知识表示，提高指南的表达效率。

OKCPG的LOGO与标语

OKCPG工作组

2023年11月24日，围绕“从心出发·数智中医·连通世界”这一主题，中国中医药信息学会临床研究分会第6-8届学术年会在深圳顺利举办，会议上OKCPG工作组申办了“临床实践指南实施方法（Bringing guidelines to the digital age）”分论坛，在本次会议的分论坛中，呈现了两部分主要内容，分别是医学证据的可计算化的技术发展；计算机辅助决策的理论与实践。之后分论坛就大家关心的热点问题邀请多学科交叉研究者进行深入的讨论。

在分论坛上南方医科大学徐东教授首先以促进临床实践指南实施的策略和研究导入，徐东教授从医务人员特征、患者特征、指南自身特征及其他环境特征等角度系统的分析了影响指南实施的因素，并讲解了实施科学方法学促进临床实践指南实施的策略，重点介绍了Gagliardi指南可实施框架、踏车模型（PEDALs）及团队实施科学研究促进EBP落地转化方向申报国家自然科学基金的成功案例。

南方医科大学徐东教授

武汉大学胡文斌教授讲授了图机器学习的基础理论及图机器学习方法的落地应用场景分析，特别分析了图机器学习用于医学的诸多场景，如基于结构和计算模型的高变异病毒进化模式研究、基于大模型的表型药物发现关键技术研究、面向多模态异构知识图谱的医疗疾病诊断智能孪生体。

武汉大学胡文斌教授

武汉科技大学顾进广教授报告了多模态医学数据的概念、分类，数据清洗及融合方法，为什么对医学多模态使用预训练模型及基于大模型的数据模态融合方法，并实例（ShenNong_TCM_Dataset，HuatuoGPT-SFT及XrayGLM）讲解了医学多模态预训练模型的构建方法。

武汉科技大学顾进广教授

同济大学黄智生教授介绍了循证指南的知识图谱表示理论与方法、循证指南的语义处理工具、指南更新的智能化、采用Pubmed语义距离度量的术语排序策略、术语组合策略等内容。 

同济大学黄智生教授

荷兰阿姆斯特丹 Frank van Harmelen教授讲解了Two types of AI systems、clinical practice guideline and pattern for living guidelines、informed learning with prior knowledge等。Frank van Harmelen教授讲授结束后，现场学员反应热烈并针对Frank教授的内容积极提问，特别是针对真实世界研究的质量对临床决策的作用、指南冲突问题的解决、中医证据的智能化决策等，Frank教授均进行了耐心的解答。

荷兰阿姆斯特丹 Frank van Harmelen教授

浙江数字医疗卫生技术研究院院长助理朱烨琳从医学知识特点出发，讲解了中文数字化医疗知识体系及各种知识表示方式及优缺点，并提出了多项思考内容，包括如何基于产生式表示法的规则库及其他知识表示方法进行结构性知识的表达，如何基于语义网络的知识图谱结合本体术语集完成知识推理等。

浙江数字医疗卫生技术研究院院长助理朱烨琳

武汉大学中南医院循证与转化医学中心黄桥老师就热点问题大模型和知识图谱的关系进行了分析，并对两者的优势和劣势及适用场景进行了剖析。

武汉大学中南医院循证与转化医学中心黄桥老师

在下半场分论坛中，武汉大学中南医院循证与转化医学中心阎思宇老师首先就计算机辅助决策的理论与发展引入，她提到了CDSS的定义与国内外发展，相关技术更迭，引出目前基于指南的CDSS的发展趋势和武汉大学中南医院循证与转化医学中心在此方面已开展的工作。

武汉大学中南医院循证与转化医学中心阎思宇老师

北京中医药大学郝玉芳教授系统阐释了医患共同决策、医患共同决策产生的背景、  循证医学和医患共同决策的关系、医患共同决策的发展及相关理论、 患者决策辅助患者决策辅助工具、 患者决策辅助工具开发的研究案例。

北京中医药大学郝玉芳教授

复旦大学周英凤教授以妊娠期糖尿病非药物管理为例，展开决策支持系统的构建与评价，其中包括了GDM非药物管理知识库构建、推理引擎设计即知识库与孕妇个体化信息结合根据逻辑规则生成决策建议、人机交互推送给GDM孕妇，并详细讲解了系统测试、可用性评价及效果评价。

复旦大学周英凤教授

武汉科技大学高峰副教授分享了基于混合智能的指南信息抽取与诊疗决策辅助，包括细粒度知识建模、可循证医学知识表示、基于对比学习的医药关系抽取及基于医学知识图谱的处方意图表示和推荐，最后高老师提出LLM的出现，让医学知识工程得到了加速和简化，提供了更易用、可交互更强的场景，同时也带来了新的挑战和机遇，并对如何把握机遇提出了建议。

武汉科技大学高峰副教授

最后大家就热点问题进行了沟通讨论，特别是大模型对临床决策支持的助力与冲击，如何应用AI技术促进指南落地等等，哈尔滨工业大学汤步洲研究员分享了如何利用知识图谱来规范、约束、编辑生成式模型，使之能适用于医学场景的建议，黄智生教授分享了知识图谱、大模型、大语言模型等的相互关系和医学应用，其他教授积极建言献策共同为智能化方法促进基于指南的决策给出指导和引领性意见。

分论坛由中国中医科学院中医药信息研究所朱彦副研究员及武汉大学靳英辉副教授主持。

分论坛部分照片

分论坛主持人