1、医疗系统业务规则库的构建正在面临创新。大数据和人工智能技术的发展使得在由医疗业务产生的大数据中挖掘规则成为新途径。学界和工业界对此开展了众多的研究和实践探索，部分尝试探索在特定环境中的杰出表现让人们相信数据驱动规则挖掘的可行性和应用前景。但在实际生产环境中，将已知医疗业务规则计算机化是备受信赖的直接途径。大部分医疗机构及医疗信息化企业仍将此传统的规则库构建方式作为重要的组件。即基于不同临床业务环境和目的实现，将人读的医疗业务规则通过计算机语言进行形式化表达，通过规则引擎技术完成执行或微服务的实现。本白皮书将以临床指南、临床路径和医保监管政策等不同程度知识渗透的业务规则为代表，谈谈我们对于医疗领

2、域规则表达的浅识。同时，重点梳理了国内外业务规则库的构建和应用现状和一些前沿案例，希望能对医疗领域业务规则库的创新构建提供启发与参考。本期导读浙江数字医疗卫生技术研究院浙江数字医疗卫生技术研究院战略咨询研究中心&智能应用中心 战略咨询研究中心&智能应用中心 张建楠查裕忠周佳卉李莹莹关于医疗领域规则表达的浅识A Brief Insight into the Rule Representation of the Medical Field第24期关于医疗领域规则表达的浅识1内容摘要(一)规则的概述本章主要概述了规则相关的基本知识，包括规则的定义、类型和获取路径，规则的表示方法及其形式化，规则的执行

3、与存储管理。(二)医疗领域规则的获取表达本章聚焦医疗领域规则的获取表达，介绍了医疗业务规则的主要来源，包括临床指南等原始经验知识、临床路径和医保监管等政策规范。梳理了医学业务规则实现计算机化形式化的知识模型基础。依据规则性质的不同，将医疗业务规则进行分类分型，并具体阐述了不同类型业务规则的获取与表达过程。(三)医疗领域规则的应用本章聚焦医疗领域规则的应用结合案例重点介绍了常见基于规则的医疗信息系统的发展现状。通过例举临床决策支持系统、医院检查预约系统、医疗保险审核系统、临床检验审核系统中规则库的应用和构建方法，剖析了当前医疗领域规则获取与应用的要点与难点，包括：1）医学知识相关的复杂规则的构建

4、；2）对医学专业人员友好的规则构建与维护工具；3）医疗规则的标准化建设。(四)医疗领域规则构建与应用前沿案例在医疗健康领域，简单的管理业务合规型规则不能满足日益复杂的医疗业务需求，临床诊疗合理型规则是临床举措支持的基础，而融合了临床知识的临床业务合规型规则是管理规范化和标准化的基础，这种管理业务流程和临床融合的复杂模型成为医疗和医保信息化快速发展的刚需。为应对面临的发展与挑战，例如业务规则医工互理解难度大，又如医疗业务规则和知识的计算机化工程庞大复杂、难以突破。本章基于临床指南、临床路径和医保监管的计算机化在当前面临的困境和要点，探索分析了国际上一些前沿的经典案例，供业界参考。(五)发展趋势与

5、展望当前，数字化正在重塑医疗保障、医疗服务在内的公共服务提供和社会治理格局，利 用“ABCD”技 术（人 工 智 能 Artificial Intelligence、区块链 Blockchain、云计算 Cloud Computing、大数据 Big Data）能发现复杂现实背后的普遍联系，推动医保审核规则、临床指南、临床路径等医疗领域规则“数字化”或“计算机化”是当前数字基础设施建设的基础工作之一。新时期，医疗领域规则与知识的计算机化发展、标准化构建将成为重要命题，本章在最后就相关问题进行展望。白皮书2第 24 期研究简介(一)研究背景2022 年 3 月 30 日，国家医疗保障局印发医疗保

6、障基金智能审核和监控知识库、规则库管理办法（试行）要求“加强医疗保障基金智能审核和监控知识库、规则库管理，提升监管效能，促进基金有效使用”。该文的发布为医疗领域规则构建带来了新关注，可以预见基于“两库”的融合与应用将成为下一阶段医保信息化建设与发展重要事项。在此背景下，本期白皮书旨在综合性梳理信息系统中有关规则的基础性知识和医疗领域中的规则应用情况，为对该主题感兴趣的读者提供基础性的材料参考与启发。(二)研究目标了解关于规则的基本概念和规则表达基础知识。了解医疗领域规则构建与应用现状。梳理国际领先案例的具体经验与做法，为进一步促进医疗领域规则构建提供参考借鉴。(三)研究方法本研究通过对国内外相