Dirbtinis intelektas vaistų sąveikoje ir dozių kontrolėje

Pelnas:

• Gebėjimas įvertinti įrodymų kokybę ir produkcijos ribas iš anksto tikrinant vaistų ir vaistų, vaistų ir maisto bei vaistų ir ligų sąveiką su dirbtiniu intelektu
• Galimybė kryžmiškai patvirtinti dirbtinio intelekto išvestį su nepriklausomu skaičiavimu ir SmPC dozės, vieneto ir taikymo dažnio skaičiavimuose
• Gebėjimas suprasti, kad galutinė atsakomybė už sąveiką ir dozavimo sprendimus tenka kompetentingam vaistininkui ir kad klinikinė reikšmė turi būti įvertinta atsižvelgiant į paciento kontekstą.

Farmacijos esmė yra du klausimai: "Ar šie vaistai yra saugūs kartu?" ir "Ar ši dozė tinka šiam pacientui?" Šie du klausimai kasdien užduodami šimtus kartų ir kiekvienas tiesiogiai liečia pacientų saugumą. Dirbtinis intelektas gali pagreitinti išankstinį šių klausimų patikrinimą; Jis pateikia galimų sąveikų sąrašą prieš jus, primena dozavimo logiką ir nurodo tašką, kurį pamiršote. Tačiau skirtumas tarp „galimos sąveikos“ ir „kliniškai reikšmingos sąveikos šiam pacientui“ yra jūsų profesijos esmė, ir jūs tai darote, o ne dirbtinis intelektas. Šiame skyriuje sužinosite, kaip dirbtinį intelektą paversti saugiu išankstinės sąveikos ir dozės kontrolės įrankiu.

Trys vaistų sąveikos tipai

Sąveika yra tada, kai viena medžiaga pakeičia kitos medžiagos poveikį. Yra trys pagrindiniai tipai:

• Vaistų sąveika: du vaistai padidina arba sumažina vienas kito poveikį. Pavyzdys: kartu vartojant varfariną (kraują skystinantį) ir kai kuriuos antibiotikus, gali padidėti kraujavimo rizika.
• Vaistų ir maistinių medžiagų sąveika: maistas keičia vaisto absorbciją arba metabolizmą. Pavyzdys: greipfrutų sultys gali padidinti kai kurių vaistų koncentraciją kraujyje.
• Vaistų ir ligų sąveika: vaistas gali pabloginti esamą paciento ligą. Pavyzdys: kai kurie skausmą malšinantys vaistai gali būti žalingi sergant širdies nepakankamumu ar inkstų liga.

AI gali patikrinti visus tris tipus, tačiau vaistininko darbas yra įvertinti kiekvieno įspėjimo klinikinę svarbą (ar iš tikrųjų reikia įsikišti) paciento kontekste.

Atsargiai: Net sąveikos duomenų bazėse išskiriama „teorinė“ ir „kliniškai reikšminga“ sąveika. AI gali išvardyti abu vienodai rimtai. Pasverkite kiekvieną įspėjimą su esamu šaltiniu, kad išvengtumėte perspėjimo nuovargio (per daug įspėjimų ir trūksta tikrojo).

Kur dirbtinis intelektas padeda kontroliuoti dozę

Dozės kontrolė susideda iš trijų žingsnių: teisingos dozės žinojimo, jos pritaikymo pacientui ir teisingo apskaičiavimo. Dirbtinis intelektas:

1. Primena: "Ar šio vaisto dozę reikia koreguoti esant inkstų nepakankamumui?" Jame pateikiami atsakymai į tokius klausimus kaip preliminari atranka.
2. Skaičiavimo juodraščiai: greitai išveda įprastinius skaičiavimus, tokius kaip mg/kg skaičiavimas, ml konvertavimas, naudojimo dažnis.
3. Sukuria kontrolinį sąrašą: pateikia dalykų, kurių reikia ieškoti prieš patvirtinant dozę.

Tačiau visuose trijuose etapuose galutinis žodis priklauso SmPC (Summary Product Information; oficialiai patvirtintas vaisto informacinis tekstas) ir nepriklausoma paskyra. AI gali klaidingai prisiminti dozę, supainioti vienetus (mg su mcg) arba nurodyti dozę kitai indikacijai.

trys mini dėklai

1 atvejis – varfarinas ir antibiotikai. Varfariną vartojančiam 72 metų pacientui gydytojas paskyrė naują antibiotiką. Dirbtinis intelektas perspėjo, kad „padidėjusi kraujavimo rizika, rekomenduojama atidžiai stebėti INR“. Vaistininkas patvirtino šį įspėjimą su dabartine sąveikos duomenų baze ir SmPC, informavo gydytoją ir priminė pacientui INR (kraujo krešėjimo tyrimo) kontrolės datą. AI čia tapo apsauginiu tinklu; Sprendimas priimtas suderinus vaistininkui ir gydytojui.

2 atvejis – Dozavimas vaikams. Sirupas buvo skirtas 4 metų vaikui, sveriančiam 16 kg. Dozavimas 15 mg/kg per parą 2 dozėmis per dieną. AI apskaičiuotas „16 × 15 = 240 mg per dieną, 120 mg vienai dozei“. Vaistininkas nepriklausomai patikrino apskaičiavimą, iš SmPC gavo sirupo koncentraciją (pvz., 250 mg/5 ml) ir apskaičiavo, kad ji yra 2,4 ml vienai dozei. AI negalėjo duoti ml, nes nežinojo koncentracijos; Vaistininkas šį žingsnį atliko pats.

3 atvejis. Inkstų funkcija. Pacientui, kurio apskaičiuotas kreatinino klirensas yra 25 ml/min., buvo paskirtas vaistas, paprastai skiriama visa doze. Dirbtinis intelektas sakė: "Šio vaisto dozę gali reikėti koreguoti esant inkstų nepakankamumui, patvirtina PCS." Vaistininkas PCS pastebėjo, kad dozę reikia sumažinti perpus, jei klirensas yra mažesnis nei 30 ml/min., ir kreipėsi į gydytoją. Dirbtinis intelektas pasibeldė į tinkamas duris, bet SPC nurodė tikslų rodiklį.

Žingsnis po žingsnio sąveika ir dozės kontrolė

1. Nustatykite anoniminį kontekstą. Paruoškite paciento amžių, svorį, inkstų / kepenų būklę ir visą vaistų sąrašą (be tapatybės).
2. Prašyti išankstinio patikrinimo. Paprašykite AI išvardyti sąveikos ir dozavimo riziką.
3. Klinikinės reikšmės filtras. Pasverkite kiekvieną įspėjimą su esama duomenų baze / SmPC; Ar tai teorinė ar prasminga?
4. Atlikite skaičiavimus savarankiškai. Dar kartą išspręskite dozės apskaičiavimą naudodami vienetų analizę.
5. Jei reikia, kreipkitės į gydytoją. Jei kyla abejonių, susisiekite su mumis; Užrašykite sprendimą ir motyvus.

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: "Ar šie vaistai sąveikauja?"

Stiprus: "Išvardykite galimas vaistų ir vaistų bei vaistų sąveikas, kaip išankstinę paciento atranką, naudojant šį vaistų sąrašą. Pacientas: 68 metų, širdies nepakankamumas, kreatinino klirensas ~35 ml/min. Vaistai: [sąrašas]. Kiekvienai sąveikai parašykite mechanizmą, tikėtiną klinikinę baigtį ir atkreipkite dėmesį į "SmPC / duomenų bazės kontrolinis sąrašas reikalingas tik priimant sprendimą".

Galingame raginime yra aiškūs paciento kontekstas, vaistų sąrašas ir limitas; Rezultatas yra ne sprendimas, o kontrolinis sąrašas, kurį reikia patikrinti.

Keturi kopijuojami šablonai

Užduotis: Išankstinė sąveikos patikra (NE SPRENDIMAS).Pacientas (anonimas): amžius [...], svoris [...], inkstai/kepenys [...], diagnozės [...].Vaistų sąrašas: [...].Išvestis: | Narkotikų pora | Mechanizmas | Galimas rezultatas | Prioritetas (aukštas/vidutinis/žemas) | Patvirtinimo šaltinis |Pastaba: kiekvienoje eilutėje pridėkite „Reikalingas SPC / duomenų bazės patvirtinimas“.

Užduotis: sudaryti dozavimo kontrolinį sąrašą. Vaistas: [...], indikacija: [...], paciento amžius / svoris / funkcija: [...]. Rūšiuoti: 1) Ar žinomas standartinis dozavimo diapazonas? 2) Ar būtina koreguoti inkstus / kepenis? 3) Didžiausia perdozavimo rizika? 4) Naudojimo dažnumas/trukmė? Prie kiekvienos prekės parašykite „patvirtinti iš SmPC“. Nenurodykite tikslaus skaičiaus, atimkite tašką, kurį reikia patikrinti.

Užduotis: parodyti mg/kg dozės apskaičiavimą STEP BY STEP ir parašyti vienetų analizę.Įvestis: svoris [...] kg, dozė [...] mg/kg/d., dozių skaičius [...]/d., produkto koncentracija [...] mg/mL.Išėjimas: mg per dieną, mg dozėje, ml dozėje. Kiekviename veiksme rodykite vienetą. Įspėjimas: vaistininkas turi savarankiškai patikrinti šį skaičiavimą.

Užduotis: Išvardykite vaistų ir maistinių medžiagų sąveiką.Vaistai: [...].Išvestis: | Medicina | Sąveikaujantis maistas/gėrimas | Poveikis | Pasiūlymas pacientui | Patvirtinimo pastaba | Rašykite tik žinomas, šaltinio sąveikas; Jei nesate tikri, pažymėkite „neaišku – patvirtinta“.

Dozavimo kontrolės įspėjimo lentelė pagal vaisto tipą

Būsena

Dirbtinio intelekto vaidmuo

Privalomas patikrinimas

Standartinė suaugusiųjų dozė

Priminimas / kontrolinis sąrašas

SPC dozių diapazonas

Inkstų/kepenų nepakankamumas

Signalas, kad reikia koreguoti

Tiksli norma + klirenso apskaičiavimas pagal SmPC

Vaikai (mg/kg)

sąskaitos juodraštis

Nepriklausoma sąskaita + koncentracija

Siauro terapinio indekso vaistai (pvz., varfarinas, digoksinas)

Įspėjimo akcentas

SmPC + stebėjimo parametras + gydytojas

Dažnos klaidos

• Į kiekvieną įspėjimą žiūrėkite vienodai rimtai. Teorinė ir kliniškai reikšminga sąveika turi būti atskirta.
• Atitraukti dėmesį nuo dirbtinio intelekto. Produkto koncentracija visada paimama iš PCS / etiketės.
• Praleidžiant vienetų painiavą. Skaičiuojant reikia patikslinti tokius vienetus kaip mg/mcg, mg/mL, %.
• Atsipalaidavimas nuo siauro terapinio indekso vaistų. Šiuose vaistuose nedidelė klaida yra didelė rizika; reikalingas tolesnis stebėjimas.
• Konsultacijos su gydytoju atidėjimas. Negalima atidėti pranešimo dėl reikšmingos sąveikos / dozės klausimo.

Apibendrinant

Dirbtinis intelektas yra galinga išankstinio patikrinimo ir priminimo priemonė sąveikaujant ir kontroliuojant dozę; Tai atskleidžia galimą riziką ir pagreitina rutiną. Tačiau vaistininko pareiga yra atskirti „tikėtina“ ir „reikšminga šiam pacientui“, gauti koncentraciją ir tikslų santykį iš PCS, savarankiškai patikrinti skaičiavimą ir, kilus abejonių, pasitarti su gydytoju. Sprendimas ir atsakomybė tenka kompetentingam vaistininkui.

Taikymo užduotis

Sukurti anoniminį paciento profilį (amžius, svoris, inkstų funkcija, 4-5 vaistai). Paprašykite AI dėl išankstinio sąveikos patikrinimo ir dozavimo kontrolinio sąrašo. Palyginkite kiekvieną išvestyje esantį įspėjimą su esamu sąveikos šaltiniu ir SmPC; Nurodykite, kuris įspėjimas yra kliniškai reikšmingas, o kuris – teorinis. Apskaičiuokite dozę savarankiškai ir palyginkite ją su AI rezultatu ir atkreipkite dėmesį į skirtumą.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Pateikiau pacientui kontekstą anonimiškai ir visiškai.
• [ ] Išfiltravau preliminarų sąveikos atranką, kad nustatytų klinikinę reikšmę.
• [ ] Kiekvieną įspėjimą patvirtinau dabartine duomenų baze / SmPC.
• [ ] Dozės apskaičiavimą patikrinau nepriklausoma ir vienetine analize.
• [ ] Koncentracijos / tikslaus santykio gavau iš SPC.
• [ ] Papildomai atsargiai naudojau siauro terapinio indekso vaistus.
• [ ] Kilus abejonėms, pasikonsultavau su gydytoju ir užfiksavau sprendimą.