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人工智能在兒童住院醫囑前置審核系統中的構建及實踐

2022-02-11 06:27:28吳娟王菊平
國際醫藥衛生導報 2022年2期
關鍵詞:人工智能兒童

吳娟 王菊平

鄭州大學附屬兒童醫院河南省兒童醫院鄭州兒童醫院藥學部,鄭州 450000

兒童的生長發育呈動態變化,多數藥效學和藥動學的重大變化均來源于兒童時期和嬰兒時期。有學者認為,兒童藥物治療在臨床十分重要,其必須具備獨立的劑量起始基線和劑量范圍[1]。生長發育對于藥物在兒童體內的藥物藥理作用的發揮、處置過程等均能造成影響,故此兒童的合理用藥與成人相比具有較高的難度。不合理用藥不僅增加患者機體損害,并且根據世界衛生組織(WHO)報道顯示,在全球死亡病例中,約有30%的人群因不合理用藥所致。而在用藥前,選擇合理、科學的審核方式,不僅能夠使藥師的工作效率得以提高,并且能夠保證審核質量,也是保證兒童用藥安全的關鍵[2]。人工智能與和傳統處方審核方式相比,采用前置審核后,能對患者購藥流程進行優化,減少領藥時間,能合理用藥、保障安全。在每份處方打印前,需要注意處方前審核,處方前置審核能避免用藥不良情況發生,并且能夠避免藥師工作的重復性,提高藥師的技術含量[3-4],例如重復用藥、給藥途徑、用藥時間、用藥頻率以及劑量都能經過系統篩選。在此背景下,本研究旨在探討人工智能在兒童住院醫囑前置審核系統中的構建及實踐,為其應用提供參考依據,具體內容如下。

資料與方法

1、基線資料

選擇2019年1月至2020年4月鄭州大學附屬兒童醫院100例住院兒童作為對照組,實施常規醫囑前置審核;以2020年5月至2021年5月100例住院兒童作為觀察組,在醫囑前置審核中應用人工智能系統。觀察組年齡3~6歲之間,年齡(4.52±1.12)歲,其中男76例、女24例。對照組年齡4~7歲之間,年齡(4.96±1.45)歲,其中男77例、女23例。兩組性別、年齡等各項基本資料比較,差異均無統計學意義(均P>0.05)。

2、入選標準

納入標準:(1)兒童家屬或監護人均在研究前簽訂知情同意書;(2)無語言障礙,能夠良好溝通;(3)臨床資料完整,符合研究需求。排除標準:(1)合并其他重大疾病;(2)既往存在用藥過敏史;(3)合并精神異常。脫落與剔除標準:(1)中途退出研究;(2)合并惡性腫瘤疾病;(3)住院期間死亡。

3、方法

對照組采用常規醫囑前置審核方式:審方藥師需對參考書或數據庫內藥物信息進行收集,并進行篩選,對于同時出現在2種及以上參考資料的藥學信息,應由同一名醫師進行審核,以供臨床直接采納;而對于僅出現在1種參考資料上的信息,需經過2名審方藥師的審核,待審核成功后錄入,所有錄入信息均需在數據庫中將參考資料的來源進行標明;在將所有藥學信息錄入前,需回顧性分析6個月前該藥物在醫院的實際用法和用量,同時根據實際情況進行調整。

觀察組在醫囑前置審核中應用人工智能系統:首先,需要對前置審方中心進行設置,對于前置審方中應用的設置進行管理,同時需建立審方的相關規則,并結合處方點評數據、專業審查規則,從而形成一套詳細、規范的初始知識內容,后續按照規范進行相關管理工作,將新型的審方規則增加,對現有的規則進行修改。再次,將區域審方過程中的內容需要進行設置,對于抽查處方以及疑點處方進行審查,并將對應的處方發放至審方專家列表中。審方路可選擇可視化配置界面,能對處方流向規則進行調整,為了滿足就診時效,應在一定時間內完成抗菌藥物處方前置審核流程工作,若超過了時間限制,對于未完成的處方,需要由系統進行處理。終端功能設計:快終端主要是采用智能信息平臺監控醫生工作站處方情況,并將醫生所開具的處方上傳至智能中心內容中,同時將結果進行反饋,利用人工智能模式不會對醫院造成較大影響,符合業務需求,適用于大范圍情況。

4、觀察指標

在實施干預后,主要通過不合理醫囑類型反映用藥安全性,包括10個方面,即用藥頻率、適應證、劑量、相互作用、禁忌證、重復用藥、用藥時間、品種選擇、給藥途徑、溶媒,并在干預期間評估家屬滿意度情況。

5、統計學方法

本次研究結果均選擇SPSS20.0統計學軟件進行處理,計量資料符合正態分布,采用獨立樣本t檢驗、用(±s)表示;計數資料采用χ2檢驗、用%表示,用P<0.05表示差異有統計學意義。

結 果

1、兩組用藥安全性比較

觀察組不合理醫囑數量占比低于對照組(P<0.05),如表1。

表1 兩組住院患兒用藥安全性的對比

2、兩組家屬滿意度比較

觀察組家屬滿意度高于對照組(P<0.05),如表2。

表2 兩組住院患兒家屬滿意度分析[例(%)]

討 論

由于兒童本身的復雜性和特殊性,在藥物治療過程中容易發生用藥差錯,其中缺乏兒童標準劑量是重點,在劑量計算過程中容易發生計算錯誤,若采用非兒童劑型,在進行藥片拆分切割過程中容易發生差錯情況,同時給藥途徑不當,容易導致死亡和傷害情況發生[5],是導致差錯的主要因素。而在醫院住院藥房工作流程中,醫生在開具醫囑后,藥師負責審核工作,但由于住院患兒人數增加、病情復雜、用藥品種較多,導致藥師難以對患兒用藥情況進行全面審核,只能對重點藥物和重點患兒實施審核,容易導致不合理用藥情況發生,引起用藥錯誤情況發生,導致患兒用藥風險增加。此外,藥師對醫囑審核中發現,由于醫囑常常得不到藥師的及時修改,容易導致用藥延誤情況發生。而加強醫囑前置審核,能顯著預防不合理醫囑情況發生,預防用藥風險[6]。

通過在醫囑前置審核系統中應用人工智能系統,能快速以及有效地對住院醫囑和門診處方進行審核,能改善傳統的問題,采用人工智能方式,不僅能提高工作效率,從而提高審核結果準確性。雖然存在假陰性和假陽性情況,但是通過不斷解決問題和發現,對各項規則進行完善和更新,能預防假陰性和假陽性情況發生。通過加強處方前置審核系統,使藥師的作用得以發揮,并且能夠不斷提升藥師的專業技能水平,將藥師服務水平和能力顯著提高[7-8]。人工智能的優勢主要體現在以下方面。(1)加強藥師綜合能力:通過采用資源統籌,能利于運行效率提高,包括運維資源統籌、區域級項目建設資金統籌以及全區藥師資源統籌等等,能顯著提高藥師綜合能力。(2)智能化處方審核:采用模式兼容,利于管理升級,形成任務智能分配方式,實現醫聯體,形成有效、統一的專業點評隊伍。(3)提高處方安全性:實現審方智能,對全程監管進行加強,采用大數據處理,進行老年人用藥、慢性病用藥、抗菌藥物知識、兒童用藥知識等方面的審查,同時需要進行合理調配,實現個性化審方規則庫,采用信息手段方式,進行嚴密處方審查體系,實現對事前、事中、事后的全流程覆蓋,利于保證區域處方的合理性以及安全性[9]。(4)個性化合理用藥系統:采用合理用藥軟件,并利用大數據藥品信息,包括配伍禁忌、不良反應、用法用量等等,審方軟件能支持使用者,采取個體化配置,例如臨床試驗和說明書的用藥信息,通過采用人工智能和大數據結合,采用閉環管理,能實現知識庫的完善。隨著醫改推進,由于處方事后點評具有滯后性,采用處方前置審核系統,構建智能化藥學輔助服務,能保障合理用藥,減少患者領藥時間,對患者購藥流程進行優化。處方前置審核也具有局限性,需要不斷更新或擴大處方知識,對處方前置審核工作進行完善[10]。

綜上所述,人工智能在兒童住院醫囑前置審核系統中具有較高應用價值,能夠促進臨床合理用藥,值得進一步推廣與探究。

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