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人工智能提升医疗药物治疗安全及质量

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国立台湾大学医学院药学专业学院院长沈丽娟教授。

根据统计,住院病人曾发生严重医疗伤害,其中19%来自药品问题造成,除药品不良反映外,也包括给药错误,象是医师开方、誊写或计算机输入、药师调剂、以及护理师给药过程。在AI时代,药师的作业与其它专业团队,如何有更密切的合作?国立台湾大学医学院药学专业学院院长沈丽娟教授指出,药品管理跟使用,包含药品选择、库存、开方、调剂、给药、及监测等,透过AI科技的确是可加强病人的用药安全。

为了把用药错误率降低,台大医院过去经历10年建置,协助医师开方及药师覆核药品处方时的检索。沈丽娟解释,每张处方,都代表病人的生命,若有不适当用药问题没有被及时发现,可能造成相当大伤害。于是,台大医院建立临床决策支持系统,包含36个资料库,涵盖药品之间交互作用、怀孕妇女不该用哪里些药品等资料库,让医师开药时,就先透过系统进行筛选,当警示讯息跳出,提醒医生相关处方需要调整或避免之处,同时药师覆核处方时进行第二层把关,保障临床决策药品使用的安全。

另一方面,计算机开方与临床决策也支持到系统平台,包含病人过去的过敏史、药品的稀释液浓度等,都可让医师开方过程做到信息辅助,主动拦截不适当药品开方问题,或是避免药品剂量错误。同时台大医院结合护理给药系统,计算机化药品给药记录与临床决策支持系统,让护理师在住院病人给药服药后进行定期时间追踪,在护理人员给药过程中,提醒首次服药后病人之疗效及副作用之观察,以及药品与食品的交互作用等。

另一方面,药品信息连结计算机开方与护理给药记录,可实时输入到系统,让所有医护开方给药有实时系统连结。对病人而言,也能获得自己服药的信息,将个人病历号登入系统,可查到当次门诊的处方及药品说明书,有助病人用药正确性。最后,沈丽娟提到,因为大数据及系统拦截不适当之处方,拦截率目前已达99.99%。未来因应自动化机器及人工智能的应用,可望让调剂及给药错误拦截率的比例再提升。

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