AIによる服薬調整

調整では、患者が移行前に服用していたものと、移行後に指示されたものを比較します。すべての違いは正当化されるか修正される必要があります。出発点は、WHO ハイ 5 プロジェクトなどの患者安全プログラムの用語である、可能な限り最善の薬歴 (BPMH) です。 BPMH は少なくとも 2 つのソースから構築されており、そのうちの 1 つは通常、構造化された患者インタビューです。米国では、合同委員会の国家患者安全目標により、病院は正確な薬剤情報を維持し、伝達することが求められています。各ソースには盲点があり、そこにソフトウェアが役立ちます。薬局の記入データは、多くの場合、薬歴ネットワークを通じて配信されますが、何が服用されたかではなく、何が調剤されたかを示します。現金での購入、サンプル、市販薬、サプリメントは含まれません。 EHR リストは何年も前のものである可能性があります。患者は薬、特に吸入薬、注射薬、点滴薬を忘れます。メモには、「INR がチェックされるまでワルファリンを保留する」など、構造化されたリストには到達しない決定が含まれています。 AI システムは主に 4 つの仕事を行います。医薬品の名前と強さを標準的な概念に正規化し、ブランドとジェネリックが一致するようにします。彼らはフリーテキストの指示を解析します。彼らは、充填日と供給された日数から、薬がおそらくまだ有効であるかどうかを推測します。メモから停止、保留、または変更の意図を抽出します。次に、薬剤師または臨床医向けの矛盾をリスト化し、多くの場合、省略、手数料、間違った用量、間違った頻度、重複などのタイプ別に分類します。薬剤師は通常、意図的でない不一致と意図的な不一致を区別します。意図的な不一致とは、処方者が意図した文書化された変更または文書化されていない変更です。意図的でない不一致のみがエラーですが、文書化されていない意図的な不一致は依然として混乱を引き起こします。よくある誤解は、ソフトウェアが調整を行うというものです。証拠を準備し、臨床医がそれを患者に確認して決定します。もう 1 つの誤解は、塗りつぶしデータがグラウンド トゥルースであるということです。定期的な充填は使用ではなくピックアップを証明します。