引言

处方审核是保障医疗质量、提高患者用药安全的重要措施，是保障医疗质量和医疗安全的重要环节。随着信息技术的发展，人工智能技术在医疗领域的应用也越来越广泛，以人工智能为代表的新一代信息技术，正在不断改变着我们的生活。处方审核系统就是一个典型案例，它通过计算机辅助医生进行处方审核，减轻了医生和药师的工作负担，提升了工作效率，成为医院信息化建设中不可或缺的一部分。笔者结合我院智慧药房项目实践经验，探讨了处方审核系统在处方审核中的应用，以期为提高药师处方审核效率和准确性提供新思路。

一、药剂师的处方审核现状

1.1 药剂师的角色和职责

药剂师是医疗机构中的一种重要专业人员，其职责包括：为患者提供药物治疗方案；指导患者安全、合理地使用药物；保证药品质量；对药物不良反应的监测、报告和处理；指导医生正确用药，对患者的用药行为进行监督，保证患者用药安全。然而，目前我国医院药学部门中药剂师的角色定位和职责尚未明确，仅有少量研究指出了药剂师在药品调配过程中的地位和作用，而其他大多数研究均未提及药剂师在处方审核过程中的具体角色和职责。

1.2 处方审核的重要性

近年来，我国药品不良反应发生率呈逐年上升趋势，严重威胁着患者的生命安全。在药品使用过程中，如果存在处方审核不严，存在用药不合理等问题，将会导致药品的不合理使用，进而引起不良事件的发生。因此，药剂师需要对患者用药进行审核，从而避免或减少不合理用药的发生。在当前医疗机构普遍存在着药师数量不足、缺乏必要的药学专业知识和技能以及药师在审核过程中容易出现不合理用药等情况下，药剂师承担着保证患者用药安全的重要职责。因此，如何提高药剂师的处方审核效率和准确性以及保障患者用药安全是当前我国医疗机构迫切需要解决的问题。

1.3 处方审核存在的问题

目前我国医院药剂师的处方审核仍存在着诸多问题，主要表现为：①药师数量不足，医院药师数量普遍不足，加之药师专业知识和技能不够全面，导致处方审核效率和准确性不高；②临床药师与药剂师缺乏沟通与合作，临床药师无法全面地参与到医院的药学服务当中；③患者信息数据存在缺失或错误，导致无法通过处方审核；④处方审核流程不规范、不科学，导致处方审核不规范、不严谨；⑤药师在处方审核过程中容易出现的问题包括：处方用药不当、药品选择错误、重复用药等；⑥药剂师与医生之间缺乏有效的沟通和合作，导致医生和药剂师之间没有形成有效的联动机制。

二、人工智能技术在药剂师处方审核中的应用

2.1 人工智能技术概述

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是一种模拟人类智能行为的技术，主要任务是让计算机能够像人类一样学习、推理、思考和解决问题。

目前，人工智能在医学领域的应用已逐渐成为热点话题，被誉为医学领域继数字化之后的又一次革命。人工智能技术在医药领域应用中，以自然语言处理为基础，以临床决策支持系统为核心，通过智能机器人对医生处方进行审核分析，以提高用药安全性和有效性。

2.2 人工智能技术在药学领域的应用

目前，人工智能技术在医药领域应用中主要应用于：药物设计、药物筛选、药品信息管理、医疗管理及医疗设备监测等，其主要作用表现为辅助药剂师进行药物设计、药品筛选等，通过对患者病史的收集和分析，生成精准的用药指导，辅助药剂师进行药物筛选；通过对患者的用药情况进行监测，对患者的用药行为进行分析和预测，预测患者的用药风险；通过对药品信息的收集和处理，为药剂师提供精准的药品信息；通过对患者用药行为及数据进行分析，为药剂师提供精准的用药建议。随着人工智能技术在医药领域应用的不断深入，其应用范围也会不断扩大。

2.3 人工智能技术在药剂师处方审核中的潜在优势

人工智能技术在药剂师处方审核中的潜在优势主要表现为：提高药师的工作效率和质量，降低药师的劳动强度；提高药师对处方的审方能力，降低处方差错率；提高药师对患者用药情况的监测能力，降低用药风险；提高药师对患者用药行为的分析能力，降低用药风险。与此同时，人工智能技术在药剂师处方审核中的潜在优势也存在着不足，具体表现为：药剂师不能完全实现机器审核处方的功能，受人为因素影响较大；药剂师不能完全实现机器审核处方的功能，受药品不良反应、药品不良事件、药品价格等影响较大；药剂师不能完全实现机器审核处方的功能，受计算机软件、硬件环境及自身水平限制。

三、人工智能技术提升药剂师处方审核效率的方法

3.1 数据分析和挖掘技术

从医院 HIS系统中提取患者就诊的诊疗信息、药品信息、检查检验报告、处方等原始数据，将其转换为结构化的数据。使用多种机器学习算法对结构化的数据进行分析和挖掘，从大量的、非结构化的数据中提取出更多有价值的信息，挖掘出与临床诊疗相关的潜在模式，为处方审核提供新的思路和方法。如通过对药品说明书中用法用量信息进行分析，发现某些药品容易过量使用，从而进行风险评估和提醒；通过对药品不良反应信息进行分析，可以提示患者可能出现的药物不良反应和潜在风险；通过对药品说明书中禁忌症信息进行分析，可以提示患者可能发生的药物相互作用等。

3.2 机器学习算法

机器学习算法是模拟人类智能的一种方法，可以从海量的、不完整的、复杂的数据中发现规律，从而给出合理、正确的决策。机器学习算法可以对数据进行自动分类、识别和预测，从而帮助药剂师快速有效地发现和处理不合理处方，提高处方审核效率和准确性。如利用决策树算法建立药物治疗方案，并对其进行分类；利用支持向量机算法建立药物治疗方案分类模型；利用决策树和支持向量机两种算法建立药物治疗方案分类模型；利用贝叶斯网络建立药物治疗方案分类模型等。机器学习算法在处方审核中的应用，可以有效地提高药剂师处方审核的准确性和效率。

四、结语

药品使用安全是所有人关注的重点，随着药品监管越来越严格，药师作为重要的药学专业人员，在保障患者用药安全方面发挥着越来越重要的作用。然而，目前我国大部分医院药师资源比较紧缺，特别是在临床药学领域，而人工智能技术具有的优势可以大大减轻药师的工作压力，提高工作效率。

参考文献

[1]张冬梅，赵伟，林俊川，朱娟，等。人工智能在医院药学服务中的应用[J]。中国医院药学，2020,（8）：7-8.

[2]周晓文，姚慧琳。基于人工智能的临床合理用药智能辅助系统[J]。中国合理用药与安全评价杂志，2021,（4）：20-21.