Recepšu kontrole, pārbaude un kļūdu uztveršana — Mākslīgais intelekts farmācijā

Ieguvumi:

Iespēja iepriekš skenēt devu, indikācijas, dublēšanās un mijiedarbības riskus receptē ar mākslīgo intelektu un atzīmēt aizdomīgas preces
Spēja pārvaldīt viltus pozitīvu/negatīvu rezultātu risku, apstiprinot katru mākslīgā intelekta uztverto brīdinājumu ar zāļu aprakstu, ceļvedi un ārstu
Par recepšu apstiprināšanu atbild kompetentais farmaceits, un šaubu gadījumā par iespēju piemērot konsultāciju ķēdi ārstam.

Recepte ir tilts, kas nodod ārsta lēmumu farmaceita praksē; Bet farmaceits pārbauda katru šī tilta dēli atsevišķi. Nepareiza deva, atkārtotas zāles, nepamanīta mijiedarbība, indikācija, kas nav piemērota pacientam; All of this is caught in the prescription check. Noslogotā aptiekā šis uzdevums tiek atkārtots desmitiem reižu stundā, un uzmanības nogurums ir reāls risks. Mākslīgais intelekts šeit ir vērtīgs kā otrā acs: tas atzīmē aizdomīgus priekšmetus, izceļ risku, kas var tikt nepamanīts, atgādina par kontrolsarakstu. Taču mākslīgais intelekts var radīt viltus pozitīvu (nevajadzīgu trauksmi) vai viltus negatīvu (neatbilstību); so every warning of his must also be verified. Šajā nodaļā jūs uzzināsit, kā mākslīgo intelektu padarīt par drošu otro aci recepšu kontrolē.

Dimensions of prescription control

Laba recepšu pārbaude uzdod šādus jautājumus:

Vai tās ir pareizās zāles? Vai indikācija (lietošanas iemesls) ir piemērota pacientam? Vai ir neskaidrības nosaukumu līdzības dēļ (piemēram, divi līdzīgi zāļu nosaukumi)?
Vai tā ir pareizā deva? Vai deva ir piemērota vecumam, svaram, nieru/aknu funkcijai? Vai ir pārsniegta maksimālā deva?
Vai ir kāda dublēšanās? Vai divi produkti, kas satur vienu un to pašu aktīvo vielu, ir parakstīti kopā?
Vai pastāv mijiedarbība? Mijiedarbība ar parakstītajām zālēm vai citiem, ko pacients lieto?
Vai ir kādas kontrindikācijas? Vai zāles ir kaitīgas pacienta stāvokļa (grūtniecība, alerģija, slimība) dēļ?
Vai ilgums un summa ir saskaņoti? Vai uzrakstītais kastīšu skaits ir saderīgs ar devu un ilgumu?

AI var iepriekš pārbaudīt katru no šīm dimensijām; Bet katrs konstatējums tiek apstiprināts ar zāļu aprakstu, rokasgrāmatu un, ja nepieciešams, ārsts.

No šīm dimensijām vismānīgākā ir vārdu līdzības radītā neskaidrība (LASA starptautiskajā literatūrā: zāles ar līdzīgu rakstību vai izrunu). Divas dažādas aktīvās sastāvdaļas, kas līdzinās viena otrai tikai ar dažiem burtiem, var tikt sajauktas rokraksta vai ātras atlases dēļ, un šāda kļūda noved pie pilnīgi atšķirīgas ārstēšanas. AI var jums atgādināt, ja zāļu nosaukumam receptē ir zināms “sajaucams pāris”; Taču lēmumu par to, kurš patiesībā ir domāts, pieņem pacienta diagnoze un nepieciešamības gadījumā precizējums ar ārstu. Mākslīgā intelekta brīdinājums, ka "tas var būt sajaukts ar šīm zālēm", ir sākums, nevis beigas.

Uzmanību: AI var nepareizi atšifrēt receptē norādīto saīsinājumu vai aprēķināt devu no citas formas. Tas, ka viņš saka "nav problēmu", nepierāda, ka recepte ir pareiza; Viņš tikai dod zīmi, pamatojoties uz to, ko viņš redz.

Viltus pozitīvs un viltus negatīvs

Recepšu kontrolē ir divu veidu kļūdas. Kļūdaini pozitīvs ir trauksmes signāls, kad faktiski nav problēmu; Ja tas notiek pārāk bieži, tas rada "trauksmes nogurumu" un reāli brīdinājumi tiek ignorēti. Kļūdaini negatīvam trūkst reālas problēmas; Tas ir bīstamāk, jo pāriet klusi. AI var radīt abus. Tāpēc AI nevar padarīt par vienīgo kontroles slāni; tas ir farmaceita kontroles papildinājums, nevis aizstājējs.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — aktīvās sastāvdaļas dublikāts. Vienā receptē bija pretsāpju līdzeklis, kas satur vienu un to pašu aktīvo vielu ar diviem dažādiem tirdzniecības nosaukumiem; Ja pacients lieto abus kopā, deva tiktu dubultota. Mākslīgais intelekts priekšpārbaudē atzīmēja ar karodziņu "iespējams aktīvās sastāvdaļas dublikāts". Farmaceits pārbaudīja abu zāļu aprakstā norādīto produktu saturu, apstiprināja dublēšanos un, konsultējoties ar ārstu, atcēla vienu no tiem. Mākslīgais intelekts atklāja risku, ko varēja neievērot.

2. gadījums — viltus pozitīva mijiedarbība. AI brīdināja par "nopietnu mijiedarbību" vienā receptē. Kad farmaceits aplūkoja pašreizējo mijiedarbības datu bāzi, viņš redzēja, ka šī ir teorētiski un klīniski nenozīmīga mijiedarbība; Pacienta deva un uzraudzība jau bija droša. Brīdinājumu farmaceits ierakstīja kā "izvērtēts, iejaukšanās nav nepieciešama". Ja mākslīgajam intelektam akli sekotu, būtu lieka ārsta meklēšana un pacientu satraukums.

3. gadījums — devas un ilguma neatbilstība. Bērnam izrakstītajā sīrupā tika dota dienas deva un ārstēšanas ilgums, taču izrakstīto pudelīšu skaits nebija pietiekams, lai pabeigtu ārstēšanu. Mākslīgais intelekts brīdināja, ka "summa var nesegt ārstēšanas periodu". Farmaceits pārbaudīja kontu, apstiprināja trūkumu un laboja summu ar ārstu. Mākslīgais intelekts pieķēra aritmētisku neatbilstību.

Soli pa solim receptes kontrole (atbalstīts mākslīgais intelekts)

Anonimizēt. Notīrīt pacienta ID; nemaz nerunājot par klīnisko kontekstu.
Veiciet savu pārbaudi. Kā farmaceits jūs vispirms novērtējat recepti.
Lūdziet otru aci. Pieprasiet AI iepriekšēju skrīningu, lai noskaidrotu devu, dublēšanos, mijiedarbību un konsekvenci.
Filtrēt brīdinājumus. Nosver katru brīdinājumu, salīdzinot ar zāļu aprakstu/datu bāzi; Izslēdziet viltus pozitīvu rezultātu.
Ja jums ir reāls risks, konsultējieties ar savu ārstu. Atrisiniet apstiprināto problēmu ar ārstu.
Pierakstiet lēmumu un pamatojumu. Padariet izsekojamus gan uzņemtos, gan noņemtos brīdinājumus.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vājš: "Vai šī recepte ir pareiza?"

Spēcīgs: "Iepriekš pārbaudiet šādu recepti kā farmaceita otro aci. Pacients (anonīms): 70 gadus vecs, kreatinīna klīrenss ~30 ml/min, zināma alerģija [...]. Recepte: [zāļu/devu/ilguma saraksts]. Atzīmējiet aizdomīgās preces zem sekojošiem virsrakstiem: katras devas atbilstība, mijiedarbība, dublikāta daudzums. aktīvā sastāvdaļa "Apstipriniet ar SmPC/datu bāzi "et" un norādiet svarīguma līmeņa (augsts/vidējs/zems) lēmumu."

Spēcīgajā uzvednē ir skaidri redzams pacienta konteksts, vadības virsraksti un verifikācijas nosacījumi.

Četras kopējamas veidnes

Uzdevums: Aktīvās vielas dublikātu skrīnings.Zāļu saraksts (tirdzniecības nosaukumi): [...].Izvade: Atzīmējiet dublikātus, kas var saturēt vienu un to pašu aktīvo vielu; pievienot piezīmi "saturs ir jāpārbauda no SmPC". Ja neesat pārliecināts, rakstiet [NESKAIDRĪTS].

Uzdevums: Devas-daudzuma-ilguma konsekvences pārbaude.Ievade: deva [...], biežums [...], ilgums [...] dienas, recepšu daudzums [...].Aprēķināt: kopējās nepieciešamās vienības utt. receptes daudzums. Atzīmējiet visas neatbilstības. Parādiet aprēķinu soli pa solim; Farmaceits pārbaudīs neatkarīgi.

Uzdevums: Kontrindikāciju kontrolsaraksts.Pacienta stāvokļi: [grūtniecība/alerģija/slimība]. Narkotikas: [...].Izvads: Katrai narkotikai "vai tas varētu būt pretrunā ar situāciju?" Atzīmējiet jautājumu; nepieņemt galīgo spriedumu, rakstīt "apstiprināt zāļu apraksta kontrindikāciju sadaļā".

Recepšu kontroles slāņu tabula

slānis

Kas/ko dara

Mērķis

1. Farmaceits pirmais lasījums

Farmaceits

Klīniskā loģika un integritāte

2. Mākslīgā intelekta iepriekšēja pārbaude

mākslīgais intelekts

Atzīmējiet, ko palaidāt garām

3. Avota apstiprinājums

Farmaceits + Zāļu apraksti/datu bāze

precizitātes apliecinājums

4. Ārstu komunikācija

Farmaceits ↔ Ārsts

Reālās problēmas risināšana

5. Reģistrācija

Farmaceits

izsekojamību

Biežas kļūdas

Relaksējoša, jo mākslīgais intelekts teica "nav problēmu". Pastāv viltus negatīvu rezultātu risks; Farmaceita kontrole ir būtiska.
Akli paklausot katram brīdinājumam. Ir jānovērš viltus pozitīvi rezultāti un jānovērš nevajadzīga ārsta meklēšana.
Mākslīgā intelekta saīsinājumu atšifrēšana. Ja receptes saīsinājumi ir neskaidri, jājautā ārstam.
Izlaižot daudzuma-ilguma aprēķinu. Vienkāršas aritmētiskas neatbilstības traucē pacienta atbilstību.
Lēmumu nereģistrē. Likvidētajiem un uztvertajiem brīdinājumiem jābūt izsekojamiem.

Rezumējot

Mākslīgais intelekts ir vērtīga otrā acs recepšu kontrolē; Tas rada drošības tīklu pret uzmanības nogurumu, atzīmējot dozēšanas, dublēšanās, mijiedarbības un konsekvences riskus. Taču tas nevar būt vienīgais kontroles slānis, jo tas var radīt gan viltus pozitīvus, gan viltus negatīvus rezultātus. Farmaceits vispirms veic savu novērtējumu, filtrē mākslīgā intelekta brīdinājumus ar zāļu aprakstu un datubāzi, kopā ar ārstu atrisina patieso problēmu un fiksē lēmumu. Atbildība par receptes apstiprināšanu vienmēr ir kompetentam farmaceitam.

Lietojumprogrammas uzdevums

Iestatiet anonīmu receptes scenāriju (pacienta konteksts + 4–5 vienumi, iekļaujiet tīšu dublēšanu un devas laika neatbilstību). Lūdziet AI veikt otrās acs iepriekšēju skenēšanu. Uzskaitiet problēmas, kuras tas uztver un palaiž garām; Parādiet ar zāļu aprakstu/datu bāzi, kuri no tā radītajiem brīdinājumiem ir kļūdaini pozitīvi. Visbeidzot pierakstiet ārsta saziņu, ko izmantosit, lai atrisinātu patiesās nozvejotās problēmas, un to, kā tās reģistrēsit.

kontrolsaraksts

[ ] Es pats vispirms izvērtēju recepti.
[ ] Es sniedzu pacientam kontekstu anonīmi un pilnībā.
[ ] Es saņēmu strukturētu iepriekšēju skenēšanu no AI.
[ ] Es apstiprināju katru brīdinājumu, izmantojot zāļu aprakstu/datu bāzi.
[ ] Es novērsu viltus pozitīvus rezultātus ar pamatojumu.
[ ] Es atrisināju īsto problēmu ar ārstu.
[ ] Es ierakstīju brīdinājumus, kas tika uztverti un novērsti.