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。
惠每醫療人工智能解決方案落地500余家醫院，包括42家復旦版TOP100醫院
惠每CDSS 3.0從160個參選方案中脫穎而出
一項前瞻性巢式隨機對照研究結果顯示，在其他防治措施相同的情況下，使用惠每CDSS的干預組的VTE事件發生率較對照組低50%。
運用醫療AI與CDSS的結合，提前預測患者是否需要大量輸血，這種實時預測模型具有很高的預測準確性，有助于對高?；颊哌M行早期干預。
惠每CDSS 3.0實現了單病種過程質控、個性化臨床路徑和DRG/DIP實時預警，平衡了質量、成本、效益三者之間的關系。
在實踐中，高級別的CDSS可以賦能全流程醫療服務，包括全病程健康管理、患者端APP、電子病歷、影像系統、醫療質量管理等。
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