Visapusiška dirbtinio intelekto palaikoma vaistinės darbo eiga ir taikymas — Dirbtinis intelektas farmacijoje

Pelnas:

Galimybė integruoti dirbtinį intelektą vietoje ir neperžengiant ribų kiekviename darbo eigos etape, nuo recepto priėmimo iki pacientų konsultavimo
Galimybė sukurti vaistinės masto biblioteką, tikrinimo protokolą ir privatumo politiką
Gebėjimas sukurti audito kultūrą, kuri apsaugotų pacientų saugą, atsakomybę ir pasitikėjimą dirbtiniu intelektu paremta gamyba

Ankstesni padaliniai nagrinėdavo dirbtinį intelektą vykdydami individualias užduotis (sąveika, konsultavimas, receptų kontrolė, farmakologinis budrumas, atsargos, literatūra, apskaita, specialios grupės, teisės aktai, verslas). Šiame paskutiniame skyriuje sudedame dalis: pamatysite, kaip integruoti dirbtinį intelektą vietoje, ribotai ir kontroliuojamai per visą darbo eigą, nuo paciento įėjimo į vaistinę iki išėjimo. Tikslas yra pereiti nuo išsklaidyto ir atsitiktinio „atsitiktinio AI naudojimo“; Siekiama pereiti prie sistemos, kurioje būtų apibrėžtas kiekvieno žingsnio vaidmuo, patikrinimas ir atsakomybė. Nes dirbtinio intelekto vertė farmacijoje atsiskleidžia ne pavieniais raginimais, o saugia ir pakartojama tvarka. Šiame skyriuje sužinosite, kaip sukurti vaistinės masto biblioteką, patikrinimo protokolą ir audito kultūrą.

Dirbtinio intelekto vieta visapusiškoje darbo eigoje

Pažiūrėkime, kur AI pradeda veikti ir kur jis sustoja įprastame vaistinės sraute:

Receptų priėmimas: dirbtinio intelekto išankstiniai patikrinimai (dozė, sąveika, dubliavimas) → vaistininkas įvertina.
Klinikinis įvertinimas: AI siūlo kontrolinį sąrašą ir priminimą → sprendimą priima vaistininkas / gydytojas.
Paruošimas/sąskaita: AI parengia sąskaitos projektą → vaistininkas savarankiškai ją patikrina.
Paciento konsultacija: AI generuoja paprastą tekstą → vaistininkas stebi ir suasmenina.
Farmakologinis budrumas: AI rengia pranešimo projektus → priežastinis ryšys priklauso ekspertui.
Prekės / veikla: AI analizuoja ir parengia dokumentų projektus → patikrina vaistininkas.

Kiekviename šio srauto žingsnyje yra nekintantis principas: dirbtinis intelektas įsibėgėja, patvirtina žmonės. Dirbtinis intelektas neturi galutinio žodžio jokiame saugumui svarbiame žingsnyje.

Šis holistinis požiūris apsaugo AI nuo to, kad jis būtų laikomas izoliuotu „stebuklingu sprendimu“. Jei vaistininkas AI tik retkarčiais naudojasi sunkiu klausimu, nesusiformuos nei įprotis, nei saugumo disciplina; Kiekvieną kartą nekontroliuojamas naudojimas atsiranda nuo nulio. Tačiau nubrėžus srautą iš anksto aišku, ko kiekviena užduotis tikisi iš dirbtinio intelekto ir kur ji turėtų sustoti. Šis nuspėjamumas užtikrina du dalykus: efektyvumą (nes visi eina tuo pačiu patikrintu keliu) ir saugumą (nes patikrinimo žingsnis yra įterptas į srautą, o ne kažkas prisimenamas vėliau). AI įtraukimas į darbo eigą iš žaislo paverčiamas infrastruktūra.

Patarimas: prieš pateikdami užduotį dirbtiniam intelektui, užduokite vieną klausimą: „Jei ši išvestis būtų neteisinga ir aš nepastebėčiau, ar tai pakenktų pacientui? Jei atsakymas yra „taip“, ta užduotis yra raudonojoje zonoje ir būtinai reikalauja kompetentingo patikrinimo.

Trys blokai: biblioteka, protokolas, kultūra

Tvarus dirbtinio intelekto naudojimas grindžiamas trimis elementais:

Raginimų biblioteka: išbandytos, standartinės dažnai naudojamų užduočių raginimai. Tai neleidžia kiekvienam vaistininkui rašyti raginimus nuo nulio; Suteikia nuoseklumo.
Patvirtinimo protokolas: taisyklė „kas ką tikrina, su kokiu šaltiniu“ kiekvienam išvesties tipui. Neleidžia pamiršti patvirtinimo.
Audito kultūra: aplinka, kurioje apie klaidas pranešama be nuobaudų, fiksuojami sprendimai ir nuolat tobulinamas.

Be šių trijų dirbtinio intelekto naudojimas išlieka priklausomas, nekontroliuojamas ir rizikingas.

trys mini dėklai

1 atvejis – standartinė užklausų biblioteka. Viena vaistinė nustatė tris patikrintus raginimus trims dažniausiai atliekamoms užduotims (paciento scenarijus, sąveikos išankstinė patikra, recepto antroji akis) ir surinko juos į bendrą failą. Net naujas praktikantas galėjo gauti tokios pat kokybės produkcijos. Per pirmą mėnesį gerokai sumažėjo konsultacinių tekstų rengimo laikas, tekstai tapo nuoseklūs. Biblioteka padarė kokybę nepriklausomą nuo asmens.

2 atvejis. Patikrinimo protokolas. Ta pati vaistinė kiekvienam išleidimo tipui surašė patvirtinimo taisyklę: dozės apskaičiavimas → nepriklausomas perskaičiavimas + SPC; teisės aktai → oficialus tekstas; konsultavimas → SmPC + vaistininko patvirtinimas. Vieną dieną dirbtinio intelekto dešimtainė paklaida apskaičiuojant dozę buvo užfiksuota nepriklausomu skaičiavimu, atliktu pagal protokolą. Protokolas sustabdė klaidą dar nepasiekus paciento.

3 atvejis. Audito kultūra ir registravimas. Vaistinė kiekvieną AI aptiktą klaidą įrašė į mažą žurnalą (mokymosi, o ne bausmės tikslais). Po trijų mėnesių peržiūrėję įrašus jie nustatė, kad dažniausiai pasitaikanti klaida buvo „pasenę teisės aktai“, ir prie to pridėjo specialų patvirtinimo veiksmą. Kultūra sistemingai tobulėjo iš individualių klaidų.

Žingsnis po žingsnio: dirbtinio intelekto sistemos nustatymas vaistinėje

Sukurkite užduočių inventorių. Kokiose užduotyse naudojamas/gali būti naudojamas dirbtinis intelektas?
Kiekvieną užduotį suskirstykite į zoną. žalia/geltona/raudona; Raudona spalva – reikalingas žmogaus sutikimas.
Sukurkite raginimo biblioteką. Išbandytas standartinis raginimas kiekvienai užduočiai.
Parašykite autentifikavimo protokolą. Apibrėžkite šaltinį ir atsakingą už kiekvieną išvestį.
Nustatykite privatumo / KVKK politiką. Kurie duomenys anonimizuoti, koks įrankis naudojamas?
Įrašyti ir peržiūrėti. Įrašykite sprendimus ir klaidas, reguliariai tobulėkite.

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: „Panaudokime dirbtinį intelektą vaistinėje“.

Stiprus: "Užrašykite 5 dažniausiai pasitaikančias mūsų vaistinės užduotis; sukurkite kiekvienai lentelę su rizikos zona (žalia/geltona/raudona), dirbtinio intelekto vaidmeniu, privalomu patikrinimo žingsniu ir atsakingu asmeniu. Raudonosios zonos užduočių atveju pridėkite pastabą "Kvalifikuoto vaistininko/gydytojo patvirtinimas privalomas". Tegul tai bus komandos protokolo projektas; nurodykite, kad tai bus komandos peržiūra."

Galingoje užklausoje yra aiškūs konkretūs rezultatai (protokolo lentelė), ribos ir peržiūros sąlygos.

Keturi kopijuojami šablonai

Užduotis: Užduoti bibliotekos kortelę.Užduoties pavadinimas: [...]. Išvestis: standartinis raginimo tekstas + numatomas išvesties formatas + patikrinimo veiksmas + dažnas įspėjimas apie klaidą. Tegul tai paprasta ir pakartojama komandai.

Užduotis: Privatumo/KVKK kontrolinis sąrašas (vaistinė). Išvestis: koks duomenų tipas yra anonimizuotas, koks įrankis naudojamas, kurie duomenys niekada nebendrinami, saugojimo / ištrynimo taisyklė. Išskirkite tai kaip politiką.

Atsakomybės lentelė nuo galo iki galo

Scena

dirbtinis intelektas

Žmogus (kompetentingas)

patikrinimas

Išankstinė patikra pagal receptą

žymėjimas

Vaistininko vertinimas

SmPC / duomenų bazė

Dozė / sąskaita

juodraštis

Vaistininko patvirtinimas

nepriklausoma sąskaita

Konsultavimas

tekstą

Vaistininko personalizavimas

KÜB/KT

Farmakologinis budrumas

juodraštis

Ekspertinis priežastinis ryšys

oficialus formatas

Reguliavimas/kompensavimas

Struktūros santrauka

Vaistininko patvirtinimas

oficialus tekstas

Akcijos/verslas

Analizės juodraštis

Vaistininko sprendimas

tikri duomenys

Dažnos klaidos

Sistemos palikimas priklausomas nuo žmogaus. Be greitos bibliotekos ir protokolo kokybė svyruoja.
Padaryti patvirtinimą neprivaloma. Patikrinimas turėtų būti privalomas darbo eigos žingsnis.
Sulieti raudoną sritį. Saugumui svarbios užduotys turėtų būti aiškiai apibrėžtos ir priskirtos žmonėms.
Slėpti klaidas. Bausmės kultūra slepia klaidą; Mokymosi kultūra stiprina sistemą.
Politikos rašymas ir jos neįgyvendinimas. Konfidencialumo ir tikrinimo taisyklės turėtų būti gyvas dokumentas.

Apibendrinant

Tikroji dirbtinio intelekto vertė farmacijoje atsiranda ne pavieniuose raginimuose, o saugioje ir pakartojamoje sistemoje. Kiekviename galutinio darbo eigos etape principas yra tas pats: AI pagreitina, žmogus pritaria; Dirbtinis intelektas neturi galutinio žodžio jokiame saugumui svarbiame sprendime. Šią sistemą palaiko trys blokai: patikrinta užklausų biblioteka, kiekvienos išvesties tikrinimo protokolas ir audito kultūra, kuri mokosi iš klaidų, už jas nebaudžiant. Taigi dirbtinis intelektas; Tai tikrai prisideda prie vaistinės, nes saugo pacientų saugumą, profesinę atsakomybę ir pasitikėjimą.

Taikymo užduotis

Sukurkite nedidelį AI sistemos eskizą savo vaistinei (arba hipotetinei vaistinei). Išvardykite 5 dažniausiai atliekamas užduotis, kiekvieną iš jų suskirstykite į zonas ir užpildykite užduočių-teritorijos patikros lentelę. Parašykite vieną ragintą bibliotekos kortelę bent dviem užduotims atlikti. Sukurkite privatumo / KVKK kontrolinį sąrašą ir klaidų / mokymosi žurnalo šabloną. Galiausiai suplanuokite, kaip komanda peržiūrės šią sistemą (pvz., kas mėnesį).

kontrolinis sąrašas

[ ] Išsiėmiau užduočių inventorių.
[ ] Kiekvieną misiją paskirstiau žaliai/geltonai/raudonai.
[ ] Sukūriau greitas bibliotekos korteles.
[ ] Aš apibrėžiau patikros protokolą ir atsakiau už kiekvieną išvestį.
[ ] Išsamiai aprašiau privatumo / KVKK politiką.
[ ] Nustatiau sprendimų ir klaidų įrašo šabloną.
[ ] Sudariau reguliarios peržiūros planą.

Modulio egzaminas

1. Vaistininkas nori dirbtinio intelekto pagalba greitai patikrinti naujai pradėto antibiotiko sąveiką su pacientu, vartojančiu varfariną. Kuris metodas yra teisingiausias?

A) dirbtinio intelekto naudojimas išankstinei patikrai; Sąveikos su galiojančia PCS / duomenų baze patvirtinimas ir sprendimo priėmimas suderinus su gydytoju prižiūrint kompetentingam vaistininkui ✔
B) Dirbtinio intelekto pateiktos sąveikos interpretacijos perkėlimas tiesiai pacientui ir dozės keitimas
C) Jei dirbtinis intelektas sako, kad nėra sąveikos, duokite vaisto be jokių kitų patikrinimų.
D) nesikreipti į gydytoją ir pagreitinti procesą

Aprašymas: Vaistų sąveika ir kraujavimo rizika yra saugai svarbi problema. Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas išankstiniam patikrinimui ir priminimui; Tačiau klinikinę reikšmę ir sprendimą turi priimti kompetentingas vaistininkas, patvirtinęs esamą PCS/sąveikos duomenų bazę ir, jei reikia, su gydytoju. AI išvestis nepakeičia šio patvirtinimo.

2. Koks yra saugiausias būdas išvengti klaidingos (haliucinacinės) reikšmės, kai paklausiate dirbtinio intelekto apie vaikams skirtą vaisto dozę?

A) Pasitikėjimas ir paruošimas dirbtinio intelekto duodama doze
B) Patvirtinkite dozę iš esamo SmPC/CT ir pediatrinės dozės vadovo ir nepriklausomai iš naujo apskaičiuokite mg/kg ✔
C) Užduokite tą patį klausimą skirtingais žodžiais ir paimkite vidurkį
D) Remiantis komentaru pacientų forume

Paaiškinimas: kalbos modelis gali neteisingai prisiminti informaciją apie dozavimą, pateikti kitokios indikacijos reikšmę arba sumaišyti vienetus. Vaikams skirta dozė turi būti patvirtinta pagal galiojančią PCS/CT, gamintojo informaciją ir dozavimo vaikams vadovą; Skaičiavimas turi būti atliktas savarankiškai.

3. Parengėte narkotikų vartojimo tekstą su dirbtiniu intelektu pacientų konsultavimui. Koks yra geriausias požiūris prieš pateikiant tekstą pacientui?

A) Teksto atspaudo davimas pacientui jo visiškai neskaitant
B) Tikėti, kad tekstas būtų sklandus ir netikrinamas tikslumas
C) Kiekvieno medicininio teiginio patvirtinimas galiojančiu PCS/CT ir patvirtinimas vaistininkui, atsižvelgiant į konkrečias paciento aplinkybes ✔
D) Dozių keitimas tekste savo spėjimu neklausiant paciento

Aprašymas: AI gali pateikti aiškų kontūrą, tačiau jame gali būti neteisingų naudojimo instrukcijų, trūksta įspėjimų arba pasenusios informacijos. Kiekvienas medicininis teiginys turi būti patvirtintas galiojančiu SmPC/CT, turi būti atsižvelgta į paciento specifines sąlygas (alergija, nėštumas, kiti vaistai) ir tekstas turi būti patvirtintas vaistininko.

4. Jūs parengėte projektą, kuris bus išsiųstas TÜFAM per dirbtinį intelektą dėl pranešimo apie neigiamą poveikį (šalutinį poveikį). Koks yra tiksliausias požiūris į priežastinį ryšį (vaisto ryšį su poveikiu)?

A) Priimkite ir praneškite apie dirbtinio intelekto priimtą priežastingumo sprendimą kaip galutinį
B) Iš viso nepranešti, jei priežastinis ryšys neaiškus
C) Parašykite paciento identifikavimo informaciją, kaip ji yra juodraštyje, ir išsiųskite ją
D) Ekspertų vertinimu nustatykite priežastinį ryšį ir užpildykite projektą laikydamiesi konfidencialumo ir oficialaus formato ✔

Paaiškinimas: norint įvertinti priežastinį ryšį, reikalingas klinikinis sprendimas; laiko santykiai, alternatyvios priežastys ir literatūra vertinami kartu. AI gali parengti juodraščius ir kontrolinius sąrašus, tačiau sprendimas dėl priežastingumo priimamas eksperto nuomone, o pranešimas pildomas laikantis oficialaus formato ir konfidencialumo.

5. Jūs ieškojote literatūros klinikinio klausimo su dirbtiniu intelektu klausimu ir jums buvo pateikti keli straipsniai apie DOI. Koks elgesys yra teisingiausias?

A) Nuorodų įtraukimas į šaltinių sąrašą jų neatidarant
B) Cituojama remiantis jo DOI išvaizda
C) Atidarykite kiekvieną nuorodą su DOI iš pirminio šaltinio / duomenų bazės ir patikrinkite, ar turinys patvirtina teiginį ✔
D) Straipsnių priėmimas tiesiog žiūrint į pavadinimus

Aprašymas: Kalbos modeliai gali sugalvoti straipsnius, autorius ir DOI, kurie atrodo realistiški, bet neegzistuoja. Kiekviena nuoroda turi būti atidaryta ir patikrinta naudojant DOI per pirminį šaltinį arba pripažintą duomenų bazę; Reikėtų perskaityti, kad pamatytumėte, ar turinys tikrai patvirtina teiginį.

6. Koks yra geriausias elgesys privatumo (KVKK) požiūriu, išrašant receptą su paciento pavarde, TR ID numeriu ir diagnoze debesies pagrindu veikiančiam dirbtinio intelekto įrankiui?

A) Konteksto anoniminimas, tapatybės panaikinimas ir politiką atitinkančio įrankio, kuris nenaudoja duomenų mokymuose, naudojimas ✔
B) Recepto įkėlimas kartu su identifikavimo informacija
C) Nemokamo įrankio naudojimas neskaitant privatumo politikos
D) Darant prielaidą, kad TR ID numeris yra būtinas rezultato kokybei

Aprašymas: Sveikatos duomenys yra ypatingi asmens duomenys ir jiems reikalinga aukšta apsauga. Kontekstas turėtų būti anonimizuotas, kredencialai turėtų būti nuvalyti ir pasirinkti politiką / sutartį atitinkantį įrankį, kuris užtikrintų, kad duomenys nebus naudojami švietimui.

7. Magistralinei formuluotei dirbtinis intelektas atliko praskiedimo skaičiavimą. Koks yra pats svarbiausias žingsnis prieš ruošiant pacientą?

A) Pasikliauti, kad paskyra bus tinkamai parašyta
B) Laikant rezultatą teisingą, nes dirbtinis intelektas tai daro
C) Užrašykite rezultatą etiketėje tokį, koks jis yra
D) Skaičiavimo su vienetų analize skaitymas ir savarankiškas perskaičiavimas bei rezultato loginis patikrinimas ✔

Aprašymas: AI gali supainioti matavimo vienetus (mg į ml, % iki mg/mL), pakeisti dešimtaines dalis arba nustatyti neteisingą santykį. Turi būti nuskaitytas pagal apskaitos vieneto analizę ir atkurtas nepriklausomai rankiniu / patikrintu metodu; Rezultatas turi būti logiškai kontroliuojamas.

8. Paklausėte dirbtinio intelekto apie SSI kompensavimo (SUT) sąlygą ir reikalavimą pranešti apie vaistą, ir jis davė aiškų atsakymą. Ką reikėtų daryti prieš taikant šias žinias?

A) Pateikite paraišką tiesiogiai, nes dirbtinis intelektas pateikia aiškius atsakymus
B) Patvirtinkite sąlygą iš dabartinio galiojančio SUT teksto ir oficialių taisyklių ✔
C) Veikimas pagal seną taisyklę, kurią prisiminė kolega
D) Netikrinti ataskaitos reikalavimo, nes dirbtinis intelektas tai žino

Paaiškinimas: Lėšų grąžinimo ir ataskaitų teikimo sąlygos dažnai atnaujinamos ir AI gali grąžinti pasenusią arba kito laikotarpio taisyklę. Sąlyga turi būti patvirtinta iš galiojančio galiojančio SUT ir oficialių taisyklių teksto; Priešingu atveju kyla finansinė ir teisinė rizika.

9. Kuris iš šių dirbtinio intelekto vaidmens farmacijoje turėtų būti klasifikuojamas kaip saugai svarbus?

A) Bendrojo sveikatos straipsnio juodraščio parengimas vaistinės tinklaraščiui
B) Vaistų dozės nustatymas pagal paciento inkstų nepakankamumą ✔
C) Darbuotojų susirinkimo darbotvarkės rašymas
D) Etiketės teksto kūrimas lentynos išdėstymui

Aprašymas: Dozės nustatymas, gydymo modifikavimas ir sąveika pagrįstas klinikinių sprendimų priėmimas tiesiogiai veikia pacientų saugą ir yra labai svarbūs saugai. Šiems sprendimams priimti reikalingas kompetentingo vaistininko / gydytojo patvirtinimas. Lentynų ženklinimas, tinklaraščio juodraščio kūrimas ar susitikimo atmintinė yra nedidelės rizikos administracinės užduotys.

10. Su dirbtiniu intelektu iš anksto patikrinote, ar nėščiai pacientei galima vartoti vaistą. Kuris metodas yra teisingiausias?

A) Vaistų davimas remiantis dirbtiniu intelektu, sakydamas „saugu“
B) Informacijos apie nėštumą ignoravimas, nes ji yra bendra
C) Sprendimo priėmimas remiantis atsitiktine svetaine internete
D) Išankstinio patikrinimo patvirtinimas naudojant esamą PCS / saugumo šaltinį, sprendimo priėmimas bendradarbiaujant su gydytoju ir nukreipimas į gydytoją, jei kyla neaiškumų ✔

Aprašymas: Nėštumas yra didelės rizikos grupė ir informacija greitai atnaujinama. Dirbtinis intelektas padeda atlikti išankstinę patikrą ir generuoti klausimus; Tačiau sprendimas turėtų būti priimtas bendradarbiaujant su galiojančiu SmPC/CT, nėštumo saugos ištekliais ir gydytoju, o jei kyla neaiškumų, kreiptis į gydytoją.

11. Koks yra teisingiausias požiūris į įspėjimą „galimas perdozavimas“, kurį aptinka dirbtinis intelektas pagal receptą?

A) Nepaisykite įspėjimo ir priimkite receptą tokį, koks jis yra
B) Pasikliaukite įspėjimu ir patys sumažinkite dozę, neklausę gydytojo
C) Darant prielaidą, kad įspėjimas yra teisingas, ir visiškai atsisakyti duoti vaisto
D) Patvirtinkite įspėjimą su SmPC / vadovu ir išspręskite tikrąją problemą su gydytoju, o jei nereikia, užrašykite priežastį ✔

Aprašymas: AI įspėjimai gali būti klaidingai teigiami (nereikalingas pavojaus signalas) arba klaidingai neigiami (praleisti). Kiekvienas įspėjimas turi būti patvirtintas PCS ir nurodymais; Jei yra tikra problema, ją reikia išspręsti susisiekus su gydytoju; jei tai nereikalinga, tai turi būti užfiksuota su pagrindimu.

12. Kaip tinkamiausia naudoti paklausos prognozę ir užsakymo rekomendaciją, pagamintą naudojant dirbtinį intelektą atsargų ir galiojimo pabaigos valdymui?

A) Rekomendacijos patikrinimas su realiomis atsargų, galiojimo pabaigos ir šaldymo grandinės taisyklėmis ir jos taikymas vaistininko sprendimu ✔
B) Automatiškai patvirtinkite užsakymo pasiūlymą jo nepatikrinę
C) nepasikliauti numatymu ir rankiniu būdu tikrinti termino būseną
D) Neribotas produktų, kuriems reikalinga šaldymo grandinė, sandėliavimas pagal prognozę

Aprašymas: Dirbtinis intelektas gali išskirti modelius iš istorinių duomenų ir parengti rekomendacijų projektus; Tačiau faktines atsargas, sezoninę epidemiją, tiekimo problemą ir galiojimo pabaigą reikia kontroliuoti žmogaus. Rekomendacija patikrinama realiais atsargų duomenimis ir šaldymo grandinės/galiojimo pabaigos taisyklėmis ir įgyvendinama vaistininko sprendimu.

13. Koks yra tinkamiausias veiksmas prieš dalijant pacientams racionalaus narkotikų vartojimo (RUD) brošiūrą, parengtą naudojant dirbtinį intelektą?

A) Nekontroliuojamas brošiūros platinimas, kad ji būtų greitesnė
B) Patvirtinkite turinį pagal galiojančias gaires / PCS ir išplatinkite gavus vaistininkui patvirtinimą ✔
C) Ne tik žiūrėti į vizualinį dizainą ir skaityti turinį
D) Receptinio vaisto dozavimo rekomendacijos įtraukimas į brošiūrą ir gydytojo išjungimas

Aprašymas: Brošiūra yra sveikatos komunikacijos produktas; Neteisinga arba neišsami informacija kelia pavojų pacientui. Turinys turi būti patvirtintas galiojančiu vadovu ir PCS, turi būti laikomasi įskaitomumo ir platinamas gavus kompetentingo vaistininko patvirtinimą.

14. Kokia yra pagrindinė struktūra, kuri turėtų būti sukurta siekiant užtikrinti kokybę ir pacientų saugumą dirbtinio intelekto remiamoje vaistinėje?

A) Kiekvienas darbuotojas savaip naudoja neprižiūrimą dirbtinį intelektą
B) Išvesčių perdavimas tiesiai pacientui jų neišsaugant
C) Bendros skubių bibliotekos, tikrinimo protokolo ir privatumo / KVKK politikos sukūrimas ir saugumui svarbių išėjimų uždarymas gavus kompetentingą patvirtinimą ✔
D) Partijos tikrinimas tik kartą per mėnesį

Aprašymas: paskirstytas ir nekontroliuojamas dirbtinio intelekto naudojimas padidina dozės, privatumo ir reguliavimo klaidų riziką. Bendros vaistinės masto užklausų bibliotekos, kiekvieno išvesties tipo tikrinimo protokolo ir aiškios privatumo / KVKK politikos sukūrimas; Būtina uždaryti kiekvieną saugumui svarbią išvestį gavus kompetentingą patvirtinimą.