CDSS (Clinical Decision Support System) is a domain within digital health that aims at supporting clinicians by suggesting the most probable diagnosis based on knowledge obtained from patient data. Usually, decision models used by current CDSS are static, i.e., they are not updated when new data are included, which could allow them to acquire new knowledge and enhance system accuracy. This paper proposes a dynamic decision model that automatically updates itself from classifier models using supervised machine learning algorithms. Our supervised learning process ranks several decision models using classifier performance measures, considering available patient data, filled by the health center, or local clinical guidelines. The decision model with the best performance is then selected to be used in our CDSS, which is designed for the diagnosis of D (Dementia), AD (Alzheimer's Disease), and MCI (Mild Cognitive Impairment). Patient datasets from CAD (Center for Alzheimer's Disease), at the Institute of Psychiatry of UFRJ (Federal University of Rio de Janeiro), and CRASI (Center of Reference in Attention to Health of the Elderly), at Antonio Pedro Hospital of UFF (Fluminense Federal University), are used. The main conclusion is that the proposed dynamic decision model, which offers the ability to be continuously refined with more recent diagnostic criteria or even personalized according to the local domain or clinical guidelines, provides an efficient alternative for diagnosis of Dementia, AD, and MCI.

CDSS（临床决策支持系统）是数字医疗领域的一个领域，旨在根据从患者数据中获得的知识来建议最可能的诊断，从而为临床医生提供支持。通常，当前CDSS使用的决策模型是静态的，即，当包括新数据时，它们不会更新，这可能使他们能够获取新知识并提高系统准确性。本文提出了一种动态决策模型，该模型使用监督的机器学习算法自动从分类器模型中进行更新。我们的监督学习过程会使用分类器性能指标对几种决策模型进行排名，同时考虑可用的患者数据（由健康中心或当地临床指南提供）。然后选择性能最佳的决策模型以用于我们的CDSS，设计用于诊断D（痴呆症），AD（阿尔茨海默氏病）和MCI（轻度认知障碍）。来自UFRJ精神病学研究所（里约热内卢联邦大学）的CAD（阿尔茨海默氏病中心）和UFF（安东尼奥·佩德罗）安东尼奥·佩德罗医院（Fluminense）的CRASI（老年人健康参考中心）的患者数据集联邦大学）。主要结论是，所提出的动态决策模型可以用最新的诊断标准进行不断完善，甚至可以根据本地域或临床指南进行个性化设置，为痴呆症，AD和MCI的诊断提供了有效的替代方法。使用了UFRJ的精神病学研究所（里约热内卢联邦大学）和UFF的Antonio Pedro医院（Fluminense联邦大学）的CRASI（老年人健康参考中心）。主要结论是，所提出的动态决策模型具有不断更新的诊断标准，甚至可以根据本地域或临床指南进行个性化设置的能力，为痴呆症，AD和MCI的诊断提供了有效的替代方法。使用了UFRJ的精神病学研究所（里约热内卢联邦大学）和UFF的Antonio Pedro医院（Fluminense联邦大学）的CRASI（老年人健康参考中心）。主要结论是，所提出的动态决策模型可以用最新的诊断标准进行不断完善，甚至可以根据本地域或临床指南进行个性化设置，为痴呆症，AD和MCI的诊断提供了有效的替代方法。