人工智能对药物安全有影响
快速阅读: 据《药房时报》称，本文探讨了AI在药房的应用，强调其通过减少用药错误、提高患者护理质量和降低成本等方面的优势，同时指出数据质量和伦理问题等挑战，展望AI将增强药剂师能力并推动个性化医疗发展。
国家用药错误报告和预防协调委员会将用药错误定义为“在医护人员、患者或消费者控制药物期间，任何可能引起不当用药或患者伤害的可预防事件”。此类事件可能与专业实践、医疗产品、程序和系统有关，包括处方、医嘱传达、药品标签、包装和命名、配药、分发、给药、教育、监测和使用。
全球因用药错误造成的成本估计达420亿美元（不包括工资和生产力损失）。
关于作者
凯瑟琳·肯尼（Kathleen Kenny），药学博士（PharmD），执业药师（RPh），毕业于科罗拉多州奥罗拉的健康科学中心。她在社区药房工作超过30年，并在佛罗里达州霍莫萨萨担任临床医学作家。
人工智能（AI）在药房中的作用在于其提升患者护理的能力，包括剂量选择和减少用药错误。这些错误会导致患者受伤并增加医疗成本，包括住院费用。AI能够通过分析患者数据、预测药物相互作用并发出实时警报来识别和避免用药错误。
AI工具自然语言处理（NLP）利用算法分析非结构化数据，如临床记录、实验室报告和患者叙述，提取关键信息并将其转换为可用于分析和决策的结构化信息。这些信息可能涵盖患者的人口统计信息、诊断、用药情况及治疗方案。
机器学习算法可以分析大量患者信息数据集，包括临床指南、临床试验、上市后监督和病例报告。医疗专业人员可以利用这些数据预测不良反应、优化治疗方案并改善患者结果。
最后，数据挖掘就是对大数据集进行模式分析。这提升了药房识别潜在药物相互作用、优化库存和检测欺诈活动的能力。
潜在的错误减少
应用这些AI策略可能对用药安全产生各种影响，特别是在减少潜在用药错误方面。例如，机器学习算法通过分析数据挖掘的药物属性、患者的用药历史以及特定患者的已记录不良反应和药物相互作用，被训练以识别药物-药物相互作用。
此外，通过结合机器学习与药理基因组学和持续的药物警戒，AI可以有效预测患者的潜在不良药物反应。这些AI策略可能对用药安全产生各种影响，特别是在减少潜在用药错误方面。
AI工具还可帮助监测药物依从性。通过分析患者数据，AI可以识别患者保持依从性的趋势和潜在障碍。来自智能手机应用程序、智能药瓶和其他技术的数据也可纳入此分析。
最后，AI可通过考虑当前药物、合并症、生活方式选择和患者偏好等因素来个性化医疗治疗。
AI的其他好处
除了用药安全努力之外，AI可以帮助药房预测药物需求、跟踪库存并通过预测分析优化供应链。这些优势提升了患者护理水平，降低了成本，提高了效率，并增强了决策能力。
AI工具还可通过分析生物数据，并借助算法和机器学习识别可能揭示新治疗领域的关联，从而帮助确定潜在的新治疗目标。
挑战和考虑因素
尽管AI在药房中的潜力巨大，但在识别机会和实施这些工具时也必须保持谨慎和有意为之。必须考虑数据质量、用户对这些工具的接受程度以及伦理影响。
适当的AI模型培训需要高质量的数据。评估医疗数据质量的指标包括准确性、完整性和一致性。医疗专业人员可以通过实施严格的协议、使用自动错误检测并营造准确和透明的环境来确保数据质量。
一些关于在医疗中使用AI的担忧包括算法中的潜在偏见导致不平等对待、对决策背后原因缺乏透明度以及由于数据缺陷而导致的不当对待。此外，有些人认为会有过度依赖AI的情况，这可能会导致人类医疗专业人员的减少，从而导致不愿采用。
最后，数据隐私和安全问题是关键所在。敏感数据（如诊断、报告、治疗和遗传信息）的泄露或滥用可能对个人造成毁灭性后果。
未来展望
AI提升了药剂师的作用，并将持续通过提供决策支持、简化药物管理及自动化常规任务来实现这一点。随着时间的推移，AI可能会接管更复杂的任务，释放药剂师提供人类判断和患者互动的能力。
AI在药房实践中的应用正快速发展。借助AI算法和机器学习，药剂师能够分析海量数据以预测和检测不良药物反应及药物间相互作用，评估药物的安全性和有效性，并提供以患者为中心的建议。
AI提升了药剂师的作用，并将持续通过提供决策支持、简化药物管理及自动化常规任务来实现这一点。随着时间的推移，AI可能会接管更复杂的任务，释放药剂师提供人类判断和患者互动的能力。
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(以上内容均由Ai生成)
