人工智能提升医疗药物治疗安全及品质

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，像是医师开方、誊写或电脑输入、药师调剂、以及护理师给药过程。在AI时代，药师的作业与其他专业团队，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个数据库，涵盖药品之间交互作用、怀孕妇女不该用哪些药品等数据库，让医师开药时，就先透过系统进行筛选，当警示信息跳出，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，电脑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，电脑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，药品信息连结电脑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。