Mākslīgais intelekts zāļu mijiedarbībā un devu kontrolē — Mākslīgais intelekts farmācijā

Ieguvumi:

Spēja novērtēt pierādījumu kvalitāti un iznākuma limitu, iepriekš pārbaudot zāļu un zāļu, zāļu un pārtikas un zāļu un slimību mijiedarbību ar mākslīgo intelektu
Spēja savstarpēji apstiprināt mākslīgā intelekta izvadi ar neatkarīgu aprēķinu un SmPC devas, vienības un lietošanas biežuma aprēķinos
Spēja saprast, ka galīgā atbildība par mijiedarbību un lēmumiem par devām ir kompetentam farmaceitam un ka klīniskā nozīme ir jānovērtē pacienta kontekstā.

Farmācijas pamatā ir divi jautājumi: "Vai šīs zāles kopā ir drošas?" un "Vai šī deva ir piemērota šim pacientam?" Šie divi jautājumi tiek uzdoti simtiem reižu katru dienu, un katrs tieši skar pacientu drošību. Mākslīgais intelekts var paātrināt šo jautājumu iepriekšēju pārbaudi; Tas parāda iespējamo mijiedarbību sarakstā, atgādina par devas loģiku un norāda uz punktu, kuru esat aizmirsis. Bet atšķirība starp “iespējamo mijiedarbību” un “klīniski nozīmīgo mijiedarbību šim pacientam” ir jūsu profesijas būtība, un šo atšķirību veidojat jūs, nevis AI. Šajā nodaļā jūs uzzināsit, kā mākslīgo intelektu padarīt par drošu iepriekšējas pārbaudes rīku mijiedarbībai un devas kontrolei.

Trīs zāļu mijiedarbības veidi

Mijiedarbība ir tad, kad viena viela maina citas vielas iedarbību. Ir trīs galvenie veidi:

Zāļu mijiedarbība: divas zāles palielina vai samazina viena otras iedarbību. Piemērs: vienlaicīga varfarīna (asins šķidrinātāja) un dažu antibiotiku lietošana var palielināt asiņošanas risku.
Zāļu un barības vielu mijiedarbība: pārtika maina zāļu uzsūkšanos vai metabolismu. Piemērs: greipfrūtu sula var paaugstināt dažu medikamentu līmeni asinīs.
Zāļu un slimību mijiedarbība: zāles var pasliktināt pacienta esošo slimību. Piemērs: daži pretsāpju līdzekļi var būt kaitīgi sirds mazspējas vai nieru slimības gadījumā.

AI var pārbaudīt visus trīs veidus, taču farmaceita uzdevums ir novērtēt katra brīdinājuma klīnisko nozīmi (vai tas patiešām prasa iejaukšanos) pacienta kontekstā.

Uzmanību: pat mijiedarbības datubāzēs ir nošķirta “teorētiskā” un “klīniski nozīmīgā” mijiedarbība. AI var uzskaitīt abus vienlīdz nopietni. Nosveriet katru brīdinājumu pret pašreizējo avotu, lai izvairītos no trauksmes noguruma (pārāk daudz brīdinājumu un trūkst īstā).

Kur mākslīgais intelekts palīdz devas kontrolē

Devas kontrole sastāv no trim soļiem: pareizās devas pārzināšana, tās pielāgošana pacientam un pareiza aprēķina veikšana. Mākslīgais intelekts:

Atgādina: "Vai šīm zālēm ir jāpielāgo deva nieru mazspējas gadījumā?" Tas sniedz atbildes uz tādiem jautājumiem kā sākotnējā pārbaude.
Aprēķinu melnraksti: ātri izvada rutīnas aprēķinus, piemēram, mg/kg aprēķinus, ml konversiju, lietošanas biežumu.
Izveido kontrolsarakstu: uzskaita lietas, kas jāmeklē pirms devas apstiprināšanas.

Taču visos trīs posmos galīgais vārds ir zāļu aprakstam (Produkta informācijas kopsavilkums; oficiāli apstiprinātais zāļu informācijas teksts) un neatkarīgajam kontam. AI var nepareizi atcerēties devu, sajaukt vienības (mg ar mkg) vai norādīt devu citai indikācijai.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — varfarīns un antibiotikas. Ārsts izrakstīja jaunu antibiotiku 72 gadus vecam pacientam, kurš lietoja varfarīnu. Mākslīgais intelekts brīdināja par "paaugstinātu asiņošanas risku, ieteicama rūpīga INR uzraudzība" iepriekšējas skrīninga laikā. Farmaceits apstiprināja šo brīdinājumu ar pašreizējo mijiedarbības datubāzi un zāļu aprakstu, informēja ārstu un atgādināja pacientam INR (asins recēšanas testa) kontroles datumu. AI šeit ir kļuvis par drošības tīklu; Lēmums pieņemts, farmaceita-ārsta saskaņojumā.

2. gadījums — Devas bērniem. Sīrups tika nozīmēts 4 gadus vecam bērnam, kas sver 16 kg. Deva 15 mg/kg/dienā 2 devās dienā. AI aprēķināts "16 × 15 = 240 mg / dienā, 120 mg vienā devā." Farmaceits neatkarīgi pārbaudīja aprēķinu, ieguva sīrupa koncentrāciju (piemēram, 250 mg/5 ml) no zāļu apraksta un aprēķināja to kā 2,4 ml devā. AI nevarēja dot ml, jo nezināja koncentrāciju; Šo soli farmaceits pabeidza pats.

3. gadījums — nieru darbība. Pacientam ar aprēķināto kreatinīna klīrensu 25 ml/min tika nozīmētas zāles, kuras parasti lietoja pilnā devā. Mākslīgais intelekts teica: "Neru mazspējas gadījumā šīm zālēm var būt nepieciešama devas pielāgošana, apstiprina zāļu apraksta." Farmaceits zāļu aprakstā redzēja, ka deva jāsamazina uz pusi, ja klīrenss ir mazāks par 30 ml/min, un sazinājās ar ārstu. Mākslīgais intelekts klauvēja pie pareizajām durvīm, bet SPC deva precīzu likmi.

Soli pa solim mijiedarbība un devas kontrole

Iestatiet anonīmu kontekstu. Sagatavojiet pacienta vecumu, svaru, nieru/aknu stāvokli un pilnu zāļu sarakstu (bez identifikācijas).
Pieprasīt iepriekšēju pārbaudi. Lūdziet AI uzskaitīt mijiedarbības un dozēšanas riskus.
Klīniskās nozīmes filtrs. Nosver katru brīdinājumu attiecībā pret pašreizējo datubāzi/SmPC; Vai tas ir teorētiski vai jēgpilni?
Veiciet aprēķinu neatkarīgi. Vēlreiz atrisiniet devas aprēķinu ar vienības analīzi.
Ja nepieciešams, konsultējieties ar ārstu. Ja rodas šaubas, sazinieties ar mums; Pierakstiet lēmumu un pamatojumu.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vāji: "Vai šīs zāles mijiedarbojas?"

Spēcīgs: "Norādiet iespējamās zāļu un zāļu un zāļu slimības mijiedarbības kā pacienta iepriekšēju skrīningu, izmantojot šādu medikamentu sarakstu. Pacients: 68 gadi, sirds mazspēja, kreatinīna klīrenss ~ 35 ml/min. Zāles: [saraksts]. Katrai mijiedarbībai ierakstiet mehānismu, iespējamo klīnisko iznākumu un atzīmējiet "SmPC/datubāzes kontrolsaraksts ir nepieciešams tikai lēmuma pieņemšana".

Spēcīgajā uzvednē ir skaidrs pacienta konteksts, medikamentu saraksts un limits; Rezultāts nav lēmums, bet gan kontrolsaraksts, kas jāpārbauda.

Četras kopējamas veidnes

Uzdevums: Mijiedarbības pirmsskrīnings (NAV LĒMUMS).Pacients (anonīms): vecums [...], svars [...], nieres/aknas [...], diagnozes [...].Zāļu saraksts: [...].Izvade: | Narkotiku pāris | Mehānisms | Iespējamais rezultāts | Prioritāte (augsta/vidēja/zema) | Apstiprinājuma avots |Piezīme. Katrai rindiņai pievienojiet "Nepieciešams SPC/datu bāzes apstiprinājums".

Uzdevums: Izveidot devu kontrolsarakstu.Zāles: [...], indikācija: [...], pacienta vecums/svars/funkcija: [...].Kārtot: 1) Vai ir zināms standarta devu diapazons? 2) Vai nepieciešama nieru/aknu korekcija? 3) Maksimālais pārdozēšanas risks? 4) Lietošanas biežums/ilgums? Katrai precei ierakstiet "apstiprināt no SmPC". Nenorādiet precīzu skaitli, atņemiet punktu, kas jāpārbauda.

Uzdevums: parādīt mg/kg devas aprēķinu STEP BY STEP un ierakstīt vienību analīzi.Ievade: svars [...] kg, deva [...] mg/kg/dienā, devu skaits [...]/dienā, produkta koncentrācija [...] mg/mL.Izvade: mg dienā, mg devā, ml devā. Rādīt vienību katrā darbībā. Brīdinājums: farmaceitam ir neatkarīgi jāpārbauda šis aprēķins.

Devas kontroles piesardzības tabula atkarībā no zāļu veida

Statuss

Mākslīgā intelekta loma

Obligāta pārbaude

Standarta pieaugušo deva

Atgādinājums/kontrolsaraksts

SPC devu diapazons

Nieru/aknu mazspēja

Signāls, ka ir nepieciešami pielāgojumi

Precīza likme + klīrensa aprēķins no zāļu apraksta

Pediatrijas (mg/kg)

konta melnraksts

Neatkarīgs konts + koncentrācija

Šaura terapeitiskā indeksa zāles (piemēram, varfarīns, digoksīns)

Brīdinājuma izcelšana

SmPC + uzraudzības parametrs + ārsts

Biežas kļūdas

Uztveriet katru brīdinājumu vienlīdz nopietni. Teorētiskā un klīniski nozīmīga mijiedarbība ir jānodala.
Fokusa noņemšana no mākslīgā intelekta. Produkta koncentrācija vienmēr tiek ņemta no zāļu apraksta/marķējuma.
Izlaižot vienību apjukumu. Aprēķinos jāprecizē tādas mērvienības kā mg/mcg, mg/mL, %.
Atpūta ar šaura terapeitiskā indeksa zālēm. Šajās narkotikās neliela kļūda ir liels risks; ir nepieciešama pēcpārbaude.
Konsultācijas ar ārstu kavēšanās. Nevajadzētu aizkavēt saziņu par nozīmīgu mijiedarbības/devas jautājumu.

Rezumējot

Mākslīgais intelekts ir spēcīgs iepriekšējas pārbaudes un atgādinājuma rīks mijiedarbībā un devas kontrolē; Tas atklāj iespējamos riskus un paātrina rutīnu. Taču farmaceita pienākums ir atšķirt "iespējamo" un "nozīmīgo šim pacientam", iegūt koncentrāciju un precīzu attiecību no zāļu apraksta, neatkarīgi pārbaudīt aprēķinu un šaubu gadījumā konsultēties ar ārstu. Lēmums un atbildība paliek kompetentā farmaceita ziņā.

Lietojumprogrammas uzdevums

Izveidojiet anonīmu pacienta profilu (vecums, svars, nieru darbība, 4-5 medikamenti). Lūdziet AI veikt mijiedarbības iepriekšēju pārbaudi un devu kontrolsarakstu. Salīdziniet katru izvadā esošo brīdinājumu ar pašreizējo mijiedarbības avotu un SmPC; Norādiet, kurš brīdinājums ir klīniski nozīmīgs un kurš ir teorētisks. Veiciet devas aprēķinu neatkarīgi un salīdziniet to ar AI rezultātu un atzīmējiet atšķirību.

kontrolsaraksts

[ ] Es sniedzu pacientam kontekstu anonīmi un pilnībā.
[ ] Es filtrēju sākotnējo mijiedarbības skrīningu, lai noteiktu klīnisko nozīmi.
[ ] Es apstiprināju katru brīdinājumu ar pašreizējo datu bāzi/SmPC.
[ ] Es pārbaudīju devas aprēķinu ar neatkarīgu un vienību analīzi.
[ ] Koncentrācijas/precīzo attiecību saņēmu no SPC.
[ ] Es ievēroju papildu piesardzību zālēm ar šauru terapeitisko indeksu.
[ ] Šaubu gadījumā konsultējos ar ārstu un pierakstīju lēmumu.