在美国医院系统药剂师协会（ASHP）2024年年度中期会议上，演讲者们强调了药剂师在研究和考虑使用人工智能（AI）工具时必须采取主动态度，尤其是在小型和农村药房中。虽然目前关于药房应用AI的临床研究尚不充分，但AI在药物管理、个性化医疗和临床决策支持等方面具有巨大潜力，特别是在农村地区。
关键要点
- AI可以增强药房中的药物管理、个性化医疗和临床决策支持，特别是在农村地区。
- 对于AI的担忧包括数据隐私、伦理问题以及确保技术补充而非替代药剂师的专业知识。
- 案例研究表明，AI在糖尿病、哮喘和高血压管理方面具有改善结果和提高效率的潜力。
- 成功实施AI需要积极规划、资源分配和教育，特别是在农村药房环境中。
尽管存在挑战和障碍，人工智能仍有可能帮助农村和较小的药房弥补护理差距。虽然目前缺乏强有力的临床研究来支持药房中AI的应用，但药剂师必须在研究和考虑这些工具时采取主动态度，特别是在小型和农村健康系统药房中。
AI在医院药房中的潜在用途包括药物管理和分发、药物相互作用和不良事件（AE）预测、库存和供应链优化、个性化医疗、临床决策支持、自动化数据录入和行政任务以及培训和模拟。然而，会议发言人也承认了许多关切。演讲者Kyle Johnicker博士表示，虽然AI的整合带来了许多好处，但也存在数据隐私、伦理问题以及确保技术补充而非替代药剂师专业知识的担忧。
农村健康系统药房
美国有五分之一的人口居住在农村地区，这些地区的居民距离医疗服务更远，通常年龄较大，缺乏保险，并且因心脏病、癌症、中风、意外伤害和慢性下呼吸道疾病而死亡的风险更高。此外，超过20%的美国县是“医院沙漠”，居民需要驾驶超过30分钟才能到达最近的医院。超过40%的美国县没有足够的药店，定义为需要驾驶超过15分钟才能到达。
Johnicker和Gretchen Brummel博士尝试寻找高水平证据的文献，特别是随机对照试验。然而，他们发现很少有研究符合这些标准。值得注意的是，《自然医学》上发表的一篇文章指出，只有4%的获得监管授权的AI医疗工具经过了随机对照试验。因此，Brummel表示，临床医生必须仔细评估这些工具，并向供应商询问其工具的验证方法。
AI应用案例：1型糖尿病
在一项随机对照试验中，Brummel提到研究人员考察了AI管理和临床医生管理在使用胰岛素泵的1型糖尿病患者中的效果。试验中，108名10至21岁的患者被1:1随机分配到AI管理组或临床医生管理组，主要结局指标是目标血清葡萄糖范围的时间。AI管理涉及每3周一次的远程胰岛素剂量调整，由自动化的AI决策支持系统（AI-DSS）或医生指导。
结果显示，AI-DSS不劣于临床医生管理。AI-DSS组中低于54 mg/dL的读数百分比在统计上不劣于医生组。此外，医生组报告了3例与糖尿病相关的严重不良事件，而AI-DSS组未报告任何严重不良事件。Brummel表示，由于专科医生和初级保健医生短缺，利用这种工具来照顾这一人群将非常有帮助。
AI应用案例：临床决策支持
另一项试验旨在评估利用AI优化哮喘管理的有效性和效率。研究纳入了42名诊断为哮喘的儿童及其初级保健提供者，并根据哮喘严重程度、哮喘护理状况和哮喘诊断分为3个层次。干预措施包括每季度向临床医生发送一份A-GPS报告，报告中包含电子健康记录（EHRs）中的相关临床信息和基于机器学习的加重风险预测。主要终点是在1年内发生不良事件（AE）的比例，次要结局包括临床医生审查EHRs进行哮喘管理所需的时间。
研究结果显示，两组儿童的AE比例从基线水平下降（P=0.042），但在研究期间，干预组和对照组之间的AE频率没有差异（干预组12% vs 对照组15%）。然而，A-GPS干预显著减少了每个参与者审查EHRs进行哮喘管理所需的时间（中位数：3.5分钟，四分位数范围：2-5分钟），而常规护理组的中位数为11.3分钟（四分位数范围：6.3-15分钟）。Brummel表示，这对农村药房有几个启示，可以减少图表记录时间并提高疾病状态意识。
AI应用案例：远程医疗
最后，Brummel介绍了一项利用AI通过远程医疗管理治疗抵抗性高血压成人的虚拟护理平台的案例研究。研究的第一部分由药剂师和医生共同管理，随后由药剂师根据协作实践协议进行管理。集中监测使用来自患者的手机数据。
研究结果显示，67%的患者在6个月内血压控制在<140/90 mm Hg，74%的患者在12个月内达到控制。此外，对于初始血压读数>150/90 mm Hg的患者，收缩压平均每月降低3.3 mm Hg；对于初始读数在140-149 mm Hg和90-99 mm Hg之间的患者，收缩压平均每月降低2.4 mm Hg；对于初始读数低于140/90 mm Hg的患者，收缩压平均每月降低0.6 mm Hg。65%的患者记录了药剂师的远程医疗会诊，药剂师的互动与收缩压每月下降1.3 mm Hg有关。在12个月的研究期间，46%的患者进行了血压药物调整，37%的患者被开具了新的血压药物。
实施
尽管人们对AI工具的潜力充满热情，但实施可能是一个巨大的障碍，特别是在预算和资源非常有限的小型和农村药房中。Brummel鼓励与会者长远思考，提前规划并准备自己和团队使用这些工具。
Johnicker表示，药剂师现在可以做几件事来为AI工具的实施做好准备并成功争取其实施。首先，药房团队应评估其电子健康记录（EHR）中已内置的工具。Johnicker指出，顶级EHR（Epic、Oracle Health、Meditech和TruBridge）在其网站上已经设有AI页面。药房团队还可以主动识别护理中的差距和工作流程中的挑战，从而确定哪些工具可能最有效。Johnicker还鼓励所有药房团队认识到机会，自我教育并准备学习新事物。“如果你没有准备好，这就像从消防水龙吸水一样，无论你喜不喜欢，信息都会涌来。”他说道。
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