基于微服务架构的临床决策支持系统SupportPrim CDSS在非特异性肌肉骨骼疾病个性化诊疗中的应用研究

本研究针对非特异性肌肉骨骼疾病(MSDs)诊疗中症状模糊、病因多样的临床挑战，开发了基于微服务架构的SupportPrim临床决策支持系统(CDSS)，整合案例推理(CBR)技术实现个性化治疗推荐。通过随机对照试验验证，系统平均病例检索响应时间仅0.18秒，临床实用性获挪威初级护理验证，为复杂疾病AI辅助决策提供了可扩展解决方案。

　　

肌肉骨骼疾病(MSDs)是全球初级医疗面临的重大挑战，其中非特异性MSDs因缺乏明确病理特征而更难诊治。这类疾病占初级护理就诊量的很大比例，患者常表现为慢性疼痛和功能障碍，传统标准化治疗方案效果有限。更棘手的是，症状描述主观性强、病因复杂多样，使得临床决策如同"雾里看花"。当前临床决策支持系统(CDSS)多采用规则引擎或机器学习，但面对这种"知识贫乏"领域往往力不从心。

挪威科技大学的研究团队另辟蹊径，将案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)这种模拟人类经验学习的人工智能技术，与灵活的微服务架构相结合，开发出SupportPrim CDSS系统。这项发表在《International Journal of Medical Informatics》的创新研究，通过29个加权临床特征分析患者相似度，在挪威初级物理治疗领域开展随机对照试验，证明其能快速提供个性化治疗建议，平均响应时间仅0.18秒。

研究采用Spring Boot框架构建微服务系统，关键组件包括：Eureka服务发现、Keycloak安全认证、Elasticsearch数据管理，以及基于myCBR工具开发的案例推理引擎。数据来源于挪威公共卫生与护理部(ISM)收集的临床队列，包含患者人口统计学资料、疼痛问卷(?MSPQ)、功能评估(MSK-HQ)等指标。系统通过XSLT转换实现第三方数据(InfoPad)与CDSS的集成，采用五分类潜在类别分析(LCA)模型进行风险分层。

【研究结果】

1. 系统架构设计：
   采用模块化微服务架构，各组件(如CBR接口、数据转换服务、弹性数据库等)可独立部署。通过"轻量级案例库+分布式查询"策略，解决传统CBR系统冷启动和扩展性问题。

2. 临床验证表现：
   在为期6个月的随机对照试验中，系统实现100%运行稳定性(仅计划维护停机)。案例检索精度获临床专家认可，雷达图可视化有效辅助医患共同决策。物理治疗师反馈系统能有效整合患者报告结局(PROs)与临床数据。

3. 技术性能指标：
   微服务架构展现出优异弹性，单个服务故障不影响整体运行。案例检索延迟稳定在亚秒级(0.18s)，数据转换服务处理异构XML-to-JSON转换成功率98.7%。

4. 临床应用局限：
   静态案例库设计虽保证研究一致性，但限制了系统持续学习能力。访谈显示部分治疗师仅将系统作为决策参考，而非替代临床判断，突显人机协同的重要性。

【结论与展望】
SupportPrim CDSS的创新性体现在三方面：技术上，首次将微服务架构与CBR结合解决MSDs诊疗的复杂性问题；临床上，验证了主观症状数据驱动AI模型的可行性；方法论上，创建了包含29个特征权重的MSDs相似度评估体系。其模块化设计允许后续扩展主动学习功能，解决当前静态案例库局限。

该研究为"知识贫乏"领域(如慢性疼痛、心身疾病等)的AI辅助决策提供了范式。特别值得注意的是，系统在保持技术先进性的同时，通过挪威医疗体系的实际验证，证明其符合初级护理场景的工作流需求。未来研究方向包括：扩大案例库覆盖更多MSD亚型、开发跨机构联邦学习架构(F-CBR)，以及探索在nociplastic pain(伤害可塑性疼痛)等新兴领域的应用潜力。这项研究标志着个性化医疗在肌肉骨骼健康管理领域迈出重要一步，其"轻量AI+弹性架构"的技术路线，为资源受限的初级医疗场景提供了可复制的智能化解决方案。