知识与实践的鸿沟是困扰医学界的一个严峻问题，而知识转化是应对这一问题的重要手段。知识转化包含一系列的步骤:(1)把临床试验结果合成系统性综述，(2)形成临床指南等更加便于传播和实施的知识形态，(3)医疗机构结合自身的软硬件条件对这些知识进行本地化，(4)通过教育等于预手段将知识应用到临床环境，(5)通过评估和反馈持续改进干预手段。其中第四步是关键，它实现了知识对用户认知和行为的改变，完成了从知识到实践的根本性转化。为此，很多研究者一直在探索能够有效促进知识转化的干预手段，并开展了大量的临床研究对不同干预手段的效果进行评估。这些研究普遍表明，临床决策支持系统(CDSS)能够有效促进知识转化。　　上世纪六、七十年代就已经出现以专家系统为主要形态的CDSS。九十年代后期，基于临床指南的CDSS开始出现，目标是将指南中的知识表达为计算机可处理的形式，以提供临床决策支持。2000年以后，在医学知识爆炸式增长以及医疗服务质量要求不断提高的背景下，人们更加关注CDSS在促进知识转化方面的实际作用，并在早期系统的基础上逐渐发展出“面向知识转化的临床决策支持系统”，它旨在将文献中的医学知识快速转化为有效的决策支持干预。针对上述目标，传统的临床决策支持系统尚存在以下问题:(1)临床工作者在从事诊疗活动时通常需要综合运用多种知识，比如疾病诊断和药物治疗知识的综合运用、规范化的治疗方案与剂量个性化调整知识的有机结合等等。而由于临床指南、论著等知识载体所涵盖的知识种类比较专一，以此为基础实现的临床决策支持系统往往仅针对特定的知识类型（如合理用药、辅助诊断），难以提供协同的知识应用和决策支持服务，削弱了知识的转化效果。(2)医学知识增长迅速且不断更新，如何将这些知识及时地转换为计算机可处理的形式决定了CDSS中知识的时效性，是知识快速转化的关键。然而，现有系统在知识更新上通常依赖于系统供应商或知识工程师，缺少主动、及时的知识更新方法，阻碍了医学知识在临床实践中的快速应用和转化。　　基于上述问题，本论文针对CDSS中的知识协同表达与知识快速获取两项关键技术开展研究，在此基础上设计开发了面向知识转化的临床决策支持系统，并且针对临床路径和药学知识两个转化应用开展了案例研究。具体内容包括:　　(1)面向CDSS的诊疗知识协同表达方法研究。提出并建立了一种包含认知(epistemological)模型和计算(computational)模型的双层建模方法，既可表达临床所需的各类基本知识，又能定义它们之间的协同关系，使得不同类型的知识能够作为一个有机整体提供全面和有效的决策支持。　　(2)面向CDSS的医学知识快速获取方法研究。构建了中文医学词典、自然语言处理算法等基础资源，开发了任务驱动的自然语言处理系统，提供了从文献中自动获取结构化知识的手段（如从药品说明书提取药品与不良反应的关系、从临床指南提取诊断与症状的关系等）。在此基础上，提出了一种以结构化录入为主、自然语言处理为辅的知识快速获取方法。　　(3)设计并开发了面向知识转化的临床决策支持系统。该系统为不同类型的诊疗知识提供了相应的知识服务（如针对诊断规则的推理引擎、面向治疗知识的治疗方案推荐服务），并基于工作流管理技术实现对各类知识服务的编排(orchestration)，以提供协同的决策支持。　　(4)开展了临床路径知识转化应用案例研究。面向国内医疗机构在实施临床路径中存在的个性化缺失问题，对疾病诊断、治疗方案和个性化用药等几种知识进行协同表达，并基于本论文设计的临床决策支持系统实现了入径推荐、规范化治疗方案与个性化知识相结合的全面诊疗决策支持。临床反馈表明，该系统能有效改善临床路径的应用和转化效果。　　(5)开展了药学知识转化应用案例研究。基于本论文设计的临床决策支持系统，临床药师可以结合结构化录入和自然语言处理的方法及时更新用药规则和药品不良反应知识，并实现了用药提醒提示和不良反应自动检测功能。临床评估结果表明，系统能实现药学知识的快速获取，并达到了87.2％的用药提醒接受率和80.8％的不良反应检测准确率，实现了药学知识的及时获取和有效转化。　　本论文对面向知识转化的临床决策支持系统进行了系统性的研究，临床实践结果表明它能促进快速而有效的医学知识转化。