杰伊·博米克(Jay Bhaumik)博士是Thesis药房的董事长，多年来一直在药房运营、业务领导和医疗技术的交叉领域工作。从他的专业视角来看，博米克博士见证了药房环境从主要依赖人工流程向日益互联、软件驱动系统的转变。
人工智能如今已成为药房运营的基础部分，影响着处方处理方式、药房库存管理以及团队如何在整个工作日中优先安排时间。
如今的人工智能技术越来越多地被集成到药房已有的系统中，而不是作为一个独立的技术层存在。你可以在处方接收软件、配药工具、库存预测工具和患者沟通平台中找到它。
处方接收与工作流程分诊
人工智能最早出现在药房运营的领域之一是处方接收。如今，大多数处方通过连接处方开具者、保险公司和药房的系统以电子方式送达。
人工智能还可以通过将传真和电话订单等非电子处方渠道转换为药房系统内的结构化、可操作数据来简化这些渠道。
一旦处方进入药房的软件平台，人工智能支持的工具可帮助组织队列。工作人员不再需要手动按紧急程度或续方类型对传入的处方进行排序。相反，软件会根据续方时间、药物类别、同步状态和工作流程需求等因素进行优先排序，使技术人员和药剂师能够更清晰地进行流程处理。
"当人工智能为团队关于首先关注何处的决策做出贡献时，它发挥的作用最好。"博米克博士表示，"它不会取代工作流程，而是使工作流程更加智能。"
在繁忙的环境中，这种分诊可以带来显著且有意义的操作差异。
智能配药系统
配药是药房运营中最显眼的领域之一，也是自动化程度最高的领域之一。用于药品计数的机器人系统、标签单元和图像验证工具对于大型药房来说并不新鲜。
然而，人工智能正在扩展这些已经存在一段时间的系统能够实现的功能。如今的配药平台可以使用图像识别技术，将药片、胶囊和包装与参考数据库进行比较。
软件会在处方达到最终验证之前标记出数量、外观或标签格式的不一致之处，而价值在于一致性。机器在高流量期间不会疲倦，这些人工智能支持的检查可以在人工验证前提供多层审查。
博米克博士指出："在高流量压力下保持一致性是智能自动化特别有价值的地方。"
库存预测与订购
库存管理已成为人工智能重塑日常运营的另一个领域。药房面临着需求波动、缺货、季节性变化以及同步续方周期，这些都可能给库存水平带来意想不到的压力。
人工智能支持的库存系统分析配药历史、续方计划以及当地需求趋势，以预测订购需求。软件不再仅仅依赖历史平均值，而是可以考虑续方集群和预期的流量激增。
这对于在可预测周期中移动的维持性药物尤其有用。通过将配药数据与订购系统连接，药房可以更好地预测何时可能需要重新订购某些药物，有助于减少短缺和过剩库存。
员工效率与任务分配
人工智能为药房运营带来的更实用的变化之一是任务分配。药房团队同时处理电话、保险问题、处方配制、患者咨询和库存管理。人工智能支持的工作流程仪表板可以帮助根据流量、角色和时间分配任务。
续方提醒、保险重新授权提示和同步任务可以自动完成，无需工作人员手动跟踪，使药剂师能够将更多时间花在他们专业知识最有价值的地方。
当药剂师优先考虑患者对话、验证和临床判断时，他们能够将更多时间花在专业知识最有价值的领域。
患者沟通系统
药房运营不再止步于柜台。如今的大部分工作日都涉及配药前后的沟通。人工智能支持的沟通平台有助于自动完成续方提醒、取药通知和同步外联。一些系统可以根据患者的续方习惯或回应历史调整消息的发送时间。
目标是使其更加一致，因为收到及时续方提示或取药通知的患者不太可能因错过沟通而导致延误。
对于药房团队来说，这减少了外呼提醒电话的行政负担。
保险和索赔工作流程
保险处理仍然是药房运营中最耗时的部分之一。预先授权、索赔拒绝和覆盖范围检查已知会中断工作流程并需要反复跟进。
人工智能支持的索赔工具开始帮助识别重复的拒绝模式，并基于历史解决数据建议可能的下一步措施。
某些系统可以确定索赔问题通常是通过重新提交、预先授权还是替代NDC路由来解决的。
这种工作流程支持帮助员工更快地响应常见保险问题。它不会消除人工跟进的需要，但减少了诊断重复问题所花费的时间。
运营数据可视化
人工智能的一个主要运营优势是可视化。药房团队现在可以访问实时跟踪队列量、续方时间、库存需求、沟通状态和任务积压的仪表板。
团队不再依赖分散的屏幕或手动报告，而是可以看到瓶颈形成的位置并相应地做出响应。
这种可视化有助于管理者做出人员配置决策、重新订购库存并全天调整工作流程。
当数据以支持快速决策的方式呈现时，运营意识会变得更加强大。
采用挑战
尽管药房运营中的人工智能势头强劲，但实施情况并不均衡。遗留软件平台、培训要求和预算限制都可能减缓采用速度。
独立药房可能会先从沟通工具或库存分析开始，然后再转向更高级的工作流程系统。大型运营机构更有可能较早采用机器人配药和集成仪表板。
员工培训也很重要，那些使工作流程更加复杂的往往长期使用有限。
此外，美国健康保险流通与责任法案(HIPAA)合规性和数据隐私问题带来了重大障碍。药房必须确保任何处理患者信息的人工智能驱动工具符合严格的监管标准，保护敏感数据，并保持信息存储和使用方式的透明度。这些要求可能会增加实施的复杂性，并减缓围绕新技术的决策。
博米克博士观察到："持久的系统是那些团队可以自然使用、而不改变他们思考方式的系统。"
展望未来
人工智能在药房运营中的作用可能会继续扩大，特别是在工作流程可视化、预测性库存系统和沟通自动化方面。
更大的趋势是使运营环境在高流量压力下更具响应性、更加一致且更易于管理。
随着药房系统继续现代化，人工智能可能会继续嵌入支持接收、配药、人员配置和患者沟通的日常基础设施中。
对于杰伊·博米克博士来说，变革已经展开。最有效的系统不是那些引人注目的系统，而是那些默默地帮助药房团队在全天更智能地工作的系统。
【全文结束】