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人工智慧提升醫療藥物治療安全及品質

國立臺灣大學醫學院藥學專業學院院長沈麗娟教授。

根據統計,住院病人曾發生嚴重醫療傷害,其中19%來自藥品問題造成,除藥品不良反映外,也包括給藥錯誤,像是醫師開方、謄寫或電腦輸入、藥師調劑、以及護理師給藥過程。在AI時代,藥師的作業與其他專業團隊,如何有更密切的合作?國立臺灣大學醫學院藥學專業學院院長沈麗娟教授指出,藥品管理跟使用,包含藥品選擇、庫存、開方、調劑、給藥、及監測等,透過AI科技的確是可加強病人的用藥安全。

為了把用藥錯誤率降低,臺大醫院過去經歷10年建置,協助醫師開方及藥師覆核藥品處方時的檢索。沈麗娟解釋,每張處方,都代表病人的生命,若有不適當用藥問題沒有被及時發現,可能造成相當大傷害。於是,臺大醫院建立臨床決策支援系統,包含36個資料庫,涵蓋藥品之間交互作用、懷孕婦女不該用哪些藥品等資料庫,讓醫師開藥時,就先透過系統進行篩選,當警示訊息跳出,提醒醫生相關處方需要調整或避免之處,同時藥師覆核處方時進行第二層把關,保障臨床決策藥品使用的安全。

另一方面,電腦開方與臨床決策也支援到系統平台,包含病人過去的過敏史、藥品的稀釋液濃度等,都可讓醫師開方過程做到資訊輔助,主動攔截不適當藥品開方問題,或是避免藥品劑量錯誤。同時臺大醫院結合護理給藥系統,電腦化藥品給藥記錄與臨床決策支援系統,讓護理師在住院病人給藥服藥後進行定期時間追蹤,在護理人員給藥過程中,提醒首次服藥後病人之療效及副作用之觀察,以及藥品與食品的交互作用等。

另一方面,藥品資訊連結電腦開方與護理給藥記錄,可即時輸入到系統,讓所有醫護開方給藥有即時系統連結。對病人而言,也能獲得自己服藥的資訊,將個人病歷號登入系統,可查到當次門診的處方及藥品說明書,有助病人用藥正確性。最後,沈麗娟提到,因為大數據及系統攔截不適當之處方,攔截率目前已達99.99%。未來因應自動化機器及人工智慧的應用,可望讓調劑及給藥錯誤攔截率的比例再提升。

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