惠每CDSS基于權威醫學知識庫，無縫嵌入醫院信息生態，智能分析患者完整數據，為臨床診療提供符合循證醫學證據的決策支持，在門急診、住院環節實時輔助醫護人員優化診療方案。系統全面滿足電子病歷智能化建設要求，并為醫院提供項目調研、方案實施、文審準備等電子病歷評級全流程服務。
智能識別分析病歷文書、LIS/RIS報告等患者完整病歷數據。
通過機器深度學習和大數據挖掘，自動映射 SNOMED-CT、LOINC、ICD-11等術語標準，將非結構化和半結構化病歷數據轉化為更具應用價值的臨床決策和科研信息。
知識庫的標準程度直接影響CDSS推出的診斷和建議是否準確，結合了人工智能和醫療大數據的惠每CDSS，具有自我學習的能力，能夠加速知識更新和運算模型迭代，不斷提高知識庫的標準程度。
基于循證醫學證據和完整數據分析，在臨床應用中實時為醫護人員提供決策支持，輔助優化診療方案，自動審核處置及醫囑等合理性，以及針對患者病情的個性化醫療建議。
醫療決策支持和臨床知識庫是《電子病歷系統功能應用水平分級評價方法與標準》考核重點?；菝緾DSS滿足高級別評級要求，已助力100余家醫院通過電子病歷應用水平評級、互聯互通測評。
Mayson 完整的智能診療決策功能輔助醫生在面對病情復雜、多變、及患有跨?？萍膊〉淖≡翰∪藭r，能夠及時做出準確的判斷和處置。
識別患者的體溫、心率等查體情況，實時提示護理建議，智能回寫反饋護理效果。
完整分析患者當次診斷、主訴、相關檢驗檢查結果及歷史數據，智能提示 Mayson 判斷及依據，輔助醫技科室診斷決策。
臨床決策支持系統（CDSS）有助于醫院節約成本、規范診療。截止2018年，美國已有74％醫療機構采用CDSS。
UnitedHealth Group(美國聯合健康集團)分析，通過應用智能化的CDSS可有效減少臨床差異，并可為1家醫院節省至少400萬美元每年，為10家醫聯體單位節省超過4000萬美元。
美國一家非盈利性醫療組織（Methodist Le Bonheur Healthcare）采用CDSS規范臨床診療，一季度就節約超過80萬美元醫療支出。
隨著ChatGPT面世，讓人們開始重新審視AI技術，并學會如何與之進行有效對話。以ChatGPT為代表的人工智能產品或技術，會讓CDSS臨床決策支持往哪些方向發展呢？
評估三種用藥提醒方式，CDSS預警效果最佳。
隨著惠每科技對CDSS的持續創新，其在臨床診療和醫療質量管理上的效果也不斷得到驗證。
CDSS臨床決策支持系統在越來越多的醫院出現與落地，并逐漸成為電子病歷系統的“智能中樞”，提升電子病歷智能化層級的同時，在輔助醫生進行臨床決策的價值也日益凸顯，這也讓CDSS相關建設與應用逐漸從“政策驅動”向“內需驅動”轉變。
臨床決策支持是利用臨床知識和患者信息來增強醫療決策，以改善醫療服務的過程。CDSS則是實現這一過程的計算機化系統。
惠每CDSS已經深入到了腫瘤、心腦血管、ICU、產科等各個?？?，貫穿入院、門診、治療前評估、治療過程、恢復、出院、復診等多個環節。
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