Ứng dụng và quy trình làm việc dược phẩm được hỗ trợ trí tuệ nhân tạo từ đầu đến cuối — Trí tuệ nhân tạo trong dược phẩm

Lợi nhuận:

Khả năng tích hợp trí tuệ nhân tạo tại chỗ và trong ranh giới ở mọi giai đoạn của quy trình làm việc, từ chấp nhận đơn thuốc đến tư vấn bệnh nhân
Khả năng thiết lập thư viện nhắc nhở ở quy mô hiệu thuốc, giao thức xác minh và chính sách quyền riêng tư
Khả năng thiết kế văn hóa kiểm toán nhằm bảo vệ sự an toàn, trách nhiệm và niềm tin của bệnh nhân trong sản xuất được hỗ trợ bằng trí tuệ nhân tạo

Các đơn vị trước đây đã đề cập đến AI trong các nhiệm vụ riêng lẻ (tương tác, tư vấn, kiểm soát đơn thuốc, cảnh giác dược, chứng khoán, tài liệu, kế toán, nhóm đặc biệt, pháp luật, kinh doanh). Trong phần cuối cùng này, chúng ta ghép các phần lại với nhau: bạn sẽ thấy cách tích hợp AI theo cách tại chỗ, có giới hạn và được kiểm soát trong toàn bộ quy trình làm việc, từ khi bệnh nhân vào hiệu thuốc cho đến khi họ ra khỏi nhà thuốc. Mục đích là để chuyển từ việc “sử dụng AI không thường xuyên” rải rác và ngẫu nhiên; Mục đích là để chuyển sang một hệ thống trong đó vai trò, xác minh và trách nhiệm của từng bước được xác định. Bởi vì giá trị của trí tuệ nhân tạo trong ngành dược được bộc lộ không phải ở những lời nhắc riêng lẻ mà theo một trật tự an toàn và có thể lặp lại. Trong học phần này, bạn sẽ học cách thiết lập thư viện nhắc nhở ở quy mô dược phẩm, quy trình xác minh và văn hóa kiểm tra.

Vị trí của trí tuệ nhân tạo trong quy trình làm việc từ đầu đến cuối

Hãy xem AI phát huy tác dụng ở đâu và nó dừng ở đâu trong quy trình hiệu thuốc điển hình:

Chấp nhận đơn thuốc: Sàng lọc trước bằng trí tuệ nhân tạo (liều lượng, tương tác, trùng lặp) → dược sĩ đánh giá.
Đánh giá lâm sàng: AI đưa ra danh sách kiểm tra và nhắc nhở → quyết định tùy thuộc vào dược sĩ/bác sĩ.
Chuẩn bị/tài khoản: AI soạn thảo tài khoản → dược sĩ xác minh nó một cách độc lập.
Tư vấn bệnh nhân: AI tạo văn bản thuần túy → dược sĩ theo dõi và cá nhân hóa.
Cảnh giác dược: Thông báo dự thảo AI → quan hệ nhân quả thuộc về chuyên gia.
Kho/vận hành: AI phân tích và tạo ra các tài liệu dự thảo → dược sĩ xác minh.

Có một nguyên tắc không thay đổi ở mỗi bước của dòng chảy này: trí tuệ nhân tạo tăng tốc, con người xác nhận. Trí tuệ nhân tạo không có tiếng nói cuối cùng trong bất kỳ bước quan trọng nào về bảo mật.

Quan điểm toàn diện này giúp AI không bị coi là “giải pháp ma thuật” biệt lập. Nếu dược sĩ chỉ thỉnh thoảng sử dụng AI cho một câu hỏi khó thì cả thói quen và kỷ luật an toàn sẽ không được hình thành; Mỗi lần như vậy, việc sử dụng không kiểm soát lại phát sinh từ đầu. Tuy nhiên, một khi bạn lập sơ đồ quy trình, bạn sẽ thấy rõ trước mỗi nhiệm vụ mong đợi điều gì từ trí tuệ nhân tạo và nhiệm vụ đó nên dừng ở đâu. Khả năng dự đoán này đảm bảo hai điều: tính hiệu quả (vì mọi người đều đi theo cùng một lộ trình đã được kiểm tra) và tính bảo mật (vì bước xác minh được nhúng trong quy trình chứ không phải nội dung nào đó được ghi nhớ sau này). Việc đưa AI vào quy trình làm việc sẽ biến nó từ một món đồ chơi thành một cơ sở hạ tầng.

Mẹo: Trước khi giao một nhiệm vụ cho AI, hãy hỏi một câu hỏi sau: “Nếu kết quả đầu ra này sai và tôi không nhận thấy, liệu điều đó có gây hại cho bệnh nhân không?” Nếu câu trả lời là "có", nhiệm vụ đó nằm trong vùng màu đỏ và chắc chắn cần phải có thẩm quyền xác minh.

Ba khối xây dựng: Thư viện, giao thức, văn hóa

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo bền vững dựa trên ba khối cơ bản:

Thư viện lời nhắc: Đã kiểm tra, lời nhắc tiêu chuẩn cho các tác vụ được sử dụng thường xuyên. Nó ngăn mỗi dược sĩ viết lời nhắc từ đầu; Cung cấp tính nhất quán.
Giao thức xác minh: Quy tắc "ai xác minh cái gì, với nguồn nào" cho từng loại đầu ra. Ngăn chặn việc xác minh bị lãng quên.
Văn hóa kiểm toán: Một môi trường nơi các lỗi được báo cáo mà không bị trừng phạt, các quyết định được ghi lại và cải tiến liên tục được thực hiện.

Nếu không có ba điều này, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo vẫn bị phụ thuộc, không được kiểm soát và có nhiều rủi ro.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Thư viện dấu nhắc tiêu chuẩn. Một hiệu thuốc đã xác định ba lời nhắc đã được thử nghiệm cho ba nhiệm vụ phổ biến nhất (kịch bản bệnh nhân, sàng lọc trước tương tác, mắt thứ hai theo toa) và thu thập chúng vào một tệp chung. Ngay cả một thực tập sinh mới cũng có thể đạt được chất lượng đầu ra tương tự. Trong tháng đầu tiên, thời gian soạn văn bản tư vấn giảm đi đáng kể và các văn bản trở nên nhất quán. Thư viện đã làm cho chất lượng trở nên độc lập với cá nhân.

Trường hợp 2 - Giao thức xác minh. Cùng một hiệu thuốc đã viết quy tắc xác nhận cho từng loại đầu ra: tính toán liều lượng → tính toán lại độc lập + SPC; pháp luật → văn bản chính thức; tư vấn → SmPC + phê duyệt của dược sĩ. Một ngày nọ, lỗi thập phân của trí tuệ nhân tạo trong việc tính toán liều lượng đã bị phát hiện trong một phép tính độc lập được thực hiện theo quy trình. Giao thức đã dừng lỗi trước khi nó đến với bệnh nhân.

Trường hợp 3 - Văn hóa kiểm toán và ghi chép. Nhà thuốc ghi lại mọi lỗi do AI phát hiện vào một cuốn nhật ký nhỏ (dành cho mục đích học tập chứ không phải để trừng phạt). Khi xem xét hồ sơ ba tháng sau, họ phát hiện ra rằng lỗi phổ biến nhất là "luật pháp đã lỗi thời" và đã thêm một bước xác nhận đặc biệt vào lỗi này. Văn hóa bắt nguồn từ sự cải tiến mang tính hệ thống từ những sai lầm cá nhân.

Từng bước: Thiết lập hệ thống trí tuệ nhân tạo trong nhà thuốc

Tạo một kho nhiệm vụ. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng/có thể sử dụng trong những nhiệm vụ nào?
Phân vùng từng nhiệm vụ. Xanh/vàng/đỏ; Màu đỏ là cần có sự chấp thuận của con người.
Tạo thư viện nhắc nhở. Đã kiểm tra lời nhắc tiêu chuẩn cho mọi tác vụ.
Viết một giao thức xác thực. Xác định nguồn và chịu trách nhiệm cho từng đầu ra.
Thiết lập chính sách quyền riêng tư/KVKK. Dữ liệu nào được ẩn danh, công cụ nào được sử dụng?
Ghi lại và xem xét. Ghi lại các quyết định và sai lầm, cải thiện thường xuyên.

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: “Hãy sử dụng trí tuệ nhân tạo trong hiệu thuốc.”

Mạnh: "Viết ra 5 nhiệm vụ phổ biến nhất của nhà thuốc của chúng tôi; tạo một bảng cho mỗi nhiệm vụ với vùng rủi ro (xanh/vàng/đỏ), vai trò của trí tuệ nhân tạo, bước xác minh bắt buộc và người chịu trách nhiệm. Đối với các nhiệm vụ trong vùng màu đỏ, hãy thêm ghi chú 'bắt buộc phải có sự chấp thuận của dược sĩ/bác sĩ đủ điều kiện'. Hãy coi đây là một quy trình dự thảo; cho biết rằng nó sẽ được nhóm xem xét."

Trong lời nhắc mạnh mẽ, đầu ra cụ thể (bảng giao thức), các giới hạn và điều kiện xem xét đều rõ ràng.

Bốn mẫu có thể sao chép

Nhiệm vụ: Nhắc thẻ thư viện. Tên nhiệm vụ: […]. Đầu ra: văn bản nhắc nhở tiêu chuẩn + định dạng đầu ra dự kiến + bước xác minh + cảnh báo lỗi thường xuyên. Giữ nó đơn giản và có thể lặp lại cho nhóm.

Nhiệm vụ: Danh sách kiểm tra quyền riêng tư/KVKK (hiệu thuốc). Đầu ra: loại dữ liệu nào được ẩn danh, công cụ nào được sử dụng, dữ liệu nào không bao giờ được chia sẻ, quy tắc lưu giữ/xóa. Hãy phân loại nó thành một chính sách.

Bảng trách nhiệm đầu cuối

Sân khấu

trí tuệ nhân tạo

Con người (có năng lực)

xác minh

Sàng lọc trước đơn thuốc

đánh dấu

Đánh giá dược sĩ

SmPC/cơ sở dữ liệu

Liều/tài khoản

dự thảo

Dược sĩ phê duyệt

tài khoản độc lập

Tư vấn

văn bản

Cá nhân hóa dược sĩ

KÜB/KT

Cảnh giác dược

dự thảo

Chuyên gia nhân quả

định dạng chính thức

Quy định/hoàn trả

Tóm tắt cấu trúc

Xác nhận của dược sĩ

văn bản chính thức

Chứng khoán/kinh doanh

dự thảo phân tích

Quyết định của dược sĩ

dữ liệu thực

Những lỗi thường gặp

Để hệ thống phụ thuộc vào con người. Nếu không có thư viện và giao thức nhắc nhở, chất lượng sẽ dao động.
Thực hiện xác minh tùy chọn. Xác minh phải là một bước bắt buộc trong quy trình làm việc.
Làm mờ vùng màu đỏ. Các nhiệm vụ quan trọng về bảo mật phải được xác định rõ ràng và giao cho mọi người.
Ẩn lỗi. Văn hóa trừng phạt che giấu sai lầm; Văn hóa học tập củng cố hệ thống.
Viết chính sách và không thực hiện nó. Các quy tắc bảo mật và xác minh phải là một tài liệu sống.

Tóm lại

Giá trị thực sự của trí tuệ nhân tạo trong ngành dược không xuất hiện ở những lời nhắc riêng lẻ mà ở một hệ thống an toàn và có thể lặp lại. Ở mỗi bước của quy trình làm việc từ đầu đến cuối, nguyên tắc đều giống nhau: AI tăng tốc, con người phê duyệt; Trí tuệ nhân tạo không có tiếng nói cuối cùng trong bất kỳ quyết định quan trọng nào về bảo mật. Ba khối xây dựng duy trì hệ thống này: thư viện nhắc nhở đã được thử nghiệm, giao thức xác minh cho từng đầu ra và văn hóa kiểm tra học hỏi từ các lỗi mà không trừng phạt chúng. Như vậy, trí tuệ nhân tạo; Nó đóng góp thực sự cho nhà thuốc bằng cách bảo vệ sự an toàn của bệnh nhân, trách nhiệm nghề nghiệp và sự tin cậy.

Nhiệm vụ ứng dụng

Thiết lập một bản phác thảo nhỏ về hệ thống AI cho hiệu thuốc của riêng bạn (hoặc một hiệu thuốc giả định). Liệt kê 5 nhiệm vụ thường xuyên nhất, khoanh vùng từng nhiệm vụ và điền vào bảng xác minh nhiệm vụ-lãnh thổ. Viết một thẻ thư viện nhắc nhở cho ít nhất hai nhiệm vụ. Tạo danh sách kiểm tra quyền riêng tư/KVKK và mẫu nhật ký lỗi/học tập. Cuối cùng, lập kế hoạch về cách nhóm sẽ xem xét hệ thống này (ví dụ: hàng tháng).

danh sách kiểm tra

[ ] Tôi lấy kho nhiệm vụ ra.
[ ] Tôi đã khoanh vùng từng nhiệm vụ xanh/vàng/đỏ.
[ ] Tôi đã tạo thẻ thư viện nhắc nhở.
[ ] Tôi đã xác định giao thức xác minh và chịu trách nhiệm về từng đầu ra.
[ ] Tôi đã chia thành từng mục chính sách Quyền riêng tư/KVKK.
[ ] Tôi đã thiết lập mẫu bản ghi quyết định và lỗi.
[ ] Tôi đã lập kế hoạch đánh giá thường xuyên.

Thi học phần

1. Dược sĩ muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhanh chóng kiểm tra sự tương tác của loại kháng sinh mới được sử dụng trên bệnh nhân đang dùng warfarin. Cách tiếp cận nào đúng nhất?

A) Sử dụng trí tuệ nhân tạo để sàng lọc trước; Xác nhận sự tương tác với SmPC/cơ sở dữ liệu hiện tại và đưa ra quyết định phối hợp với bác sĩ dưới sự giám sát của dược sĩ có thẩm quyền ✔
B) Truyền trực tiếp diễn giải tương tác do trí tuệ nhân tạo đưa ra cho bệnh nhân và thay đổi liều lượng
C) Nếu trí tuệ nhân tạo cho biết không có tương tác, hãy cung cấp thuốc mà không cần kiểm tra gì khác.
D) Bỏ qua việc tư vấn bác sĩ và đẩy nhanh quá trình

Mô tả: Tương tác thuốc và nguy cơ chảy máu là một vấn đề quan trọng về an toàn. Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để sàng lọc trước và nhắc nhở; Tuy nhiên, ý nghĩa lâm sàng và quyết định phải được đưa ra bởi dược sĩ có thẩm quyền, với sự xác nhận của cơ sở dữ liệu tương tác/SmPC hiện tại và, nếu cần, với bác sĩ. Đầu ra AI không thay thế sự phê duyệt này.

2. Cách an toàn nhất để tránh nhận được giá trị sai (ảo giác) khi bạn hỏi trí tuệ nhân tạo về liều thuốc dành cho trẻ em là gì?

A) Tin tưởng và chuẩn bị liều lượng do trí tuệ nhân tạo đưa ra
B) Xác nhận liều từ SmPC/CT hiện tại và hướng dẫn liều dành cho trẻ em và tính lại mg/kg một cách độc lập ✔
C) Hỏi cùng một câu hỏi với các từ khác nhau và lấy giá trị trung bình
D) Dựa trên nhận xét trên diễn đàn bệnh nhân

Giải thích: Mô hình ngôn ngữ có thể ghi nhớ sai thông tin về liều lượng, đưa ra giá trị cho một chỉ định khác hoặc nhầm lẫn các đơn vị. Liều dùng cho trẻ em phải được xác nhận từ SmPC/CT hiện hành, thông tin của nhà sản xuất và hướng dẫn liều dùng cho trẻ em; Việc tính toán phải được thực hiện lại một cách độc lập.

3. Bạn đã chuẩn bị văn bản sử dụng thuốc bằng trí tuệ nhân tạo để tư vấn cho bệnh nhân. Thái độ tốt nhất trước khi đưa văn bản cho bệnh nhân là gì?

A) Đưa bản in văn bản cho bệnh nhân mà không đọc gì cả
B) Tin rằng văn bản sẽ trôi chảy và không kiểm tra tính chính xác
C) Xác nhận từng yêu cầu y tế với SmPC/CT hiện tại và đưa ra với sự chấp thuận của dược sĩ, có tính đến hoàn cảnh cụ thể của bệnh nhân ✔
D) Thay đổi liều lượng trong văn bản theo dự đoán của bạn mà không hỏi bệnh nhân

Mô tả: AI có thể đưa ra phác thảo rõ ràng nhưng có thể chứa hướng dẫn vận hành không chính xác, thiếu cảnh báo hoặc thông tin lỗi thời. Mỗi yêu cầu y tế phải được xác nhận bằng SmPC/CT hiện tại, các tình trạng cụ thể của bệnh nhân (dị ứng, mang thai, các loại thuốc khác) phải được tính đến và văn bản phải được dược sĩ phê duyệt.

4. Bạn đã chuẩn bị một bản nháp để gửi đến TÜFAM thông qua trí tuệ nhân tạo để thông báo về tác dụng phụ (tác dụng phụ). Cách tiếp cận chính xác nhất về quan hệ nhân quả (mối quan hệ của thuốc với tác dụng) là gì?

A) Chấp nhận và báo cáo phán đoán nhân quả do trí tuệ nhân tạo đưa ra là dứt khoát
B) Hoàn toàn không thông báo nếu nguyên nhân chưa rõ ràng
C) Viết thông tin nhận dạng bệnh nhân như trong bản nháp và gửi đi
D) Xác định nguyên nhân thông qua đánh giá của chuyên gia và hoàn thiện dự thảo theo đúng mẫu thức bảo mật và chính thức ✔

Giải thích: Đánh giá quan hệ nhân quả đòi hỏi phải có phán đoán lâm sàng; mối quan hệ thời gian, nguyên nhân thay thế và tài liệu được đánh giá cùng nhau. AI có thể tạo ra các bản nháp và danh sách kiểm tra, nhưng quyết định về quan hệ nhân quả được đưa ra theo đánh giá của chuyên gia và thông báo được hoàn thành theo đúng định dạng chính thức và tính bảo mật.

5. Bạn đã tìm kiếm tài liệu về một câu hỏi lâm sàng về trí tuệ nhân tạo và nó cung cấp cho bạn một số bài báo về DOI. Hành vi nào đúng nhất?

A) Thêm tài liệu tham khảo vào danh sách nguồn mà không cần mở chúng
B) Trích dẫn dựa vào sự xuất hiện DOI của nó
C) Mở từng tài liệu tham khảo có DOI từ nguồn/cơ sở dữ liệu ban đầu và xác minh rằng nội dung hỗ trợ xác nhận quyền sở hữu ✔
D) Chấp nhận bài viết chỉ bằng cách nhìn vào tiêu đề

Mô tả: Mô hình ngôn ngữ có thể phát minh ra các bài báo, tác giả và DOI trông thực tế nhưng không tồn tại. Mỗi tài liệu tham khảo phải được mở và xác minh bằng DOI thông qua nguồn gốc hoặc cơ sở dữ liệu được công nhận; Nó nên được đọc để xem liệu nội dung có thực sự hỗ trợ cho tuyên bố đó hay không.

6. Hành vi tốt nhất về mặt bảo mật (KVKK) khi đưa đơn thuốc có tên bệnh nhân, số TR ID và chẩn đoán cho công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây là gì?

A) Ẩn danh bối cảnh, hủy nhận dạng và sử dụng công cụ tuân thủ chính sách không sử dụng dữ liệu trong đào tạo ✔
B) Tải lên đơn thuốc cùng với thông tin nhận dạng
C) Sử dụng công cụ miễn phí mà không đọc chính sách bảo mật
D) Giả sử rằng số TR ID là cần thiết cho chất lượng kết quả

Mô tả: Dữ liệu sức khỏe là dữ liệu cá nhân đặc biệt và cần được bảo vệ cao. Ngữ cảnh phải được ẩn danh, thông tin xác thực phải được xóa sạch và phải chọn công cụ tuân thủ chính sách/hợp đồng để đảm bảo dữ liệu sẽ không được sử dụng trong giáo dục.

7. Đối với công thức quan trọng, trí tuệ nhân tạo đã thực hiện tính toán pha loãng. Bước quan trọng nhất trước khi chuẩn bị cho bệnh nhân là gì?

A) Dựa vào tài khoản để xuất hiện đúng văn bản
B) Xét kết quả đúng vì trí tuệ nhân tạo làm được điều đó
C) Viết kết quả lên nhãn như hiện tại
D) Đọc phép tính với phân tích đơn vị và tính toán lại một cách độc lập và kiểm tra kết quả một cách hợp lý ✔

Mô tả: AI có thể nhầm lẫn giữa các đơn vị (mg với mL, % thành mg/mL), dịch chuyển số thập phân hoặc đặt tỷ lệ sai. Phải được đơn vị phân tích tài khoản đọc và xây dựng lại độc lập bằng phương pháp thủ công/xác minh; Kết quả phải được kiểm soát logic.

8. Bạn đã hỏi trí tuệ nhân tạo về điều kiện hoàn trả SSI (SUT) và yêu cầu báo cáo của một loại thuốc và nó đã đưa ra câu trả lời rõ ràng. Bạn nên làm gì trước khi áp dụng kiến thức này?

A) Nộp đơn trực tiếp vì trí tuệ nhân tạo đưa ra câu trả lời rõ ràng
B) Xác nhận điều kiện từ văn bản hiện tại của SUT hiện hành và các quy định chính thức ✔
C) Hoạt động theo quy tắc cũ được đồng nghiệp ghi nhớ
D) Không kiểm tra yêu cầu báo cáo vì trí tuệ nhân tạo biết điều đó

Giải thích: Các điều kiện hoàn tiền và báo cáo được cập nhật thường xuyên và AI có thể trả về một quy tắc đã lỗi thời hoặc thuộc một khoảng thời gian khác. Điều kiện phải được xác nhận từ văn bản hiện hành của SUT hiện hành và các quy định chính thức; Nếu không, rủi ro tài chính và pháp lý sẽ phát sinh.

9. Vai trò nào sau đây của trí tuệ nhân tạo trong ngành dược cần được xếp vào loại quan trọng về an toàn?

A) Chuẩn bị bản thảo bài viết về sức khỏe tổng quát cho blog dược phẩm
B) Xác định liều thuốc theo mức độ suy thận của bệnh nhân ✔
C) Viết chương trình nghị sự cho cuộc họp nhân viên
D) Tạo văn bản nhãn cho bố cục kệ

Mô tả: Việc xác định liều lượng, điều chỉnh phương pháp điều trị và ra quyết định lâm sàng dựa trên tương tác ảnh hưởng trực tiếp đến sự an toàn của bệnh nhân và rất quan trọng về mặt an toàn; Những quyết định này cần có sự chấp thuận của dược sĩ/bác sĩ có thẩm quyền. Dán nhãn giá, soạn thảo blog hoặc ghi nhớ cuộc họp là những nhiệm vụ hành chính có rủi ro thấp.

10. Bạn đã sàng lọc trước bằng trí tuệ nhân tạo xem một loại thuốc có thể được sử dụng cho bệnh nhân đang mang thai hay không. Cách tiếp cận nào đúng nhất?

A) Cung cấp thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo nói 'an toàn'
B) Bỏ qua thông tin mang thai vì nó chung chung
C) Đưa ra quyết định dựa trên một trang web ngẫu nhiên trên internet
D) Xác nhận việc sàng lọc trước với nguồn SmPC/bảo mật hiện tại, đưa ra quyết định với sự hợp tác của bác sĩ và giới thiệu đến bác sĩ trong trường hợp không chắc chắn ✔

Mô tả: Mang thai là nhóm nguy cơ cao và thông tin được cập nhật nhanh chóng. Trí tuệ nhân tạo giúp sàng lọc trước và tạo ra các câu hỏi; Tuy nhiên, quyết định phải được đưa ra với sự cộng tác của SmPC/CT hiện hành, các nguồn thông tin về an toàn khi mang thai và bác sĩ, và trong trường hợp không chắc chắn, nên giới thiệu bác sĩ.

11. Thái độ đúng đắn nhất trước cảnh báo 'có thể xảy ra quá liều' do trí tuệ nhân tạo phát hiện trên đơn thuốc là gì?

A) Bỏ qua cảnh báo và dùng thuốc theo đúng đơn thuốc
B) Dựa vào cảnh báo và tự giảm liều mà không hỏi ý kiến bác sĩ
C) Giả sử rằng cảnh báo là đúng và từ chối cung cấp thuốc hoàn toàn
D) Xác nhận cảnh báo với SmPC/hướng dẫn và giải quyết vấn đề thực sự với bác sĩ, và nếu không cần thiết, hãy ghi lại lý do ✔

Mô tả: Cảnh báo AI có thể là dương tính giả (báo động không cần thiết) hoặc âm tính giả (bỏ lỡ). Mỗi cảnh báo phải được xác nhận bằng SmPC và hướng dẫn; Nếu có vấn đề thực sự thì cần giải quyết bằng cách liên hệ với bác sĩ; nếu không cần thiết thì phải ghi lại có căn cứ.

12. Cách sử dụng thích hợp nhất cho dự báo nhu cầu và đề xuất đặt hàng do trí tuệ nhân tạo tạo ra trong quản lý tồn kho và hết hạn là gì?

A) Xác minh khuyến nghị với các quy tắc về tồn kho thực tế, hạn sử dụng và dây chuyền lạnh và áp dụng khuyến nghị đó theo quyết định của dược sĩ ✔
B) Tự động phê duyệt đề xuất đặt hàng mà không cần kiểm tra
C) Không dựa vào dự đoán và kiểm tra trạng thái thuật ngữ theo cách thủ công
D) Tồn kho không giới hạn các sản phẩm cần dây chuyền lạnh theo dự báo

Mô tả: Trí tuệ nhân tạo có thể trích xuất các mẫu từ dữ liệu lịch sử và đưa ra các đề xuất dự thảo; Tuy nhiên, tình trạng tồn kho thực tế, dịch bệnh theo mùa, vấn đề nguồn cung và tình trạng hết hạn cần có sự kiểm soát của con người. Khuyến nghị được xác minh bằng dữ liệu tồn kho thực tế và các quy tắc về chuỗi cung ứng lạnh/hết hạn và được thực hiện theo quyết định của dược sĩ.

13. Hành động thích hợp nhất trước khi phân phát tờ rơi sử dụng thuốc hợp lý (RUD) được chuẩn bị bằng trí tuệ nhân tạo cho bệnh nhân là gì?

A) Phân phối tài liệu quảng cáo không được kiểm soát để làm cho nó nhanh hơn
B) Xác nhận nội dung với hướng dẫn hiện hành/SmPC và phân phối sau khi được dược sĩ phê duyệt ✔
C) Không chỉ nhìn vào thiết kế hình ảnh và đọc nội dung
D) Thêm khuyến nghị về liều lượng cho thuốc theo toa vào tài liệu quảng cáo và vô hiệu hóa bác sĩ

Mô tả: Brochure là sản phẩm truyền thông về sức khỏe; Thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ sẽ khiến bệnh nhân gặp nguy hiểm. Nội dung phải được xác nhận với hướng dẫn hiện tại và SmPC, khả năng đọc phải được tuân thủ và phân phối sau khi được dược sĩ có thẩm quyền phê duyệt.

14. Cấu trúc cơ bản cần được thiết lập để bảo vệ chất lượng và sự an toàn của bệnh nhân trong một nhà thuốc được hỗ trợ bằng trí tuệ nhân tạo là gì?

A) Mỗi nhân viên sử dụng trí tuệ nhân tạo không giám sát theo cách riêng của họ
B) Truyền kết quả đầu ra trực tiếp cho bệnh nhân mà không lưu bất kỳ dữ liệu nào.
C) Thiết lập thư viện nhắc nhở chung, giao thức xác minh và chính sách quyền riêng tư/KVKK và đóng các đầu ra quan trọng về bảo mật với sự phê duyệt có thẩm quyền ✔
D) Chỉ xác minh hàng loạt mỗi tháng một lần

Mô tả: Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách phân tán và không kiểm soát sẽ làm tăng nguy cơ sai sót về liều lượng, quyền riêng tư và quy định. Thiết lập thư viện nhắc nhở chung ở quy mô hiệu thuốc, giao thức xác minh cho từng loại đầu ra và chính sách bảo mật/KVKK rõ ràng; Điều cần thiết là phải đóng mọi đầu ra quan trọng về bảo mật với sự phê duyệt có thẩm quyền.