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临床指南的使用能够提高临床诊疗的安全性、质量,它的重要性已经得到了广泛的认可。然而大量的纸质临床指南由于阅读、使用不便等原因未能很好地应用于临床实践,规范广大医务人员的诊疗行为。临床决策支持系统可以根据临床指南等医学知识库,帮助医务人员收集和分析患者数据,提供各种决策建议供医生进行参考,辅助其诊疗行为,因而越来越受到重视。将纸质临床指南数字化,采用临床指南知识表达模型对其进行表达,是基于临床指南的临床决策支持系统的基础和核心环节。国内外对于临床指南知识表达模型的研究已经有二十多年历史,临床指南确定性知识表达模型的领域已经产生了众多研究成果。相对而言,对于临床指南中不确定知识表达的研究由于其复杂性目前还需要进一步发展。目前尚缺少发展比较完善的可以同时表达临床指南中确定性和不确定知识并成功应用于临床实践的临床指南知识表达模型。本论文针对该问题,利用模糊逻辑理论和决策树建立了模糊逻辑表达模型用于表达临床指南的不确定知识；并选择SAGE(Standards-Based Sharable Active Guideline Environment)模型用于表达临床指南确定性知识。为了使两者能够协同工作,本论文构建了多模型临床指南表达框架,通过对SAGE模型和模糊逻辑模型的结构进行分层分析,将两者知识网络层和知识组织层的知识表示为基于HL7的临床事件集的临床决策支持服务。服务和推理引擎资源间采用vMR(virtual Medical Record)接口来交换数据；并建立临床工作流的表示方法,使得医务人员可以根据临床实际需要,灵活调用各种临床决策支持服务。为验证该框架并将其应用到临床实践,本论文以代谢综合征和老年痴呆症临床指南为例,基于Protege平台、Matlab模糊逻辑工具箱和CLIPS (C Language Integrated Production System)推理引擎,建立了可以进行代谢综合征相关疾病诊疗和老年痴呆症诊断的临床决策支持系统。医院门诊的200例病例的评估结果表明,临床决策支持系统可以辅助医生提高诊疗水平；临床医生对于临床决策支持提供的决策建议的主观评价也显示了较好的效果,这初步反映了本论文建立的多模型临床指南知识表达框架所起的积极效果。