“北京市開展社區處方點評已經13年，處方合格率從最初的67%增長到96%。”11月23日，由北京大學醫藥管理國際研究中心主辦的提升基層藥學服務能力助力醫院高質量發展論壇召開。北京市衛生健康委藥械處處長劉清華表示，基層藥學服務質量持續改觀，目前正在探索通過“前置審核”進一步提升社區藥學服務質量。
國家衛生健康委醫政司副司長李大川表示，公眾對于藥學服務的需求不斷增加，例如人口老齡化使得多病共患的情況增加，正確選擇藥物、監護藥物使用效果等新命題出現，要求醫療機構在提供足量藥學服務的同時進一步提高服務能力。
那么，當前我國藥學服務整體水平如何？如何滿足人民群眾對藥學服務的需求，進一步提高藥學服務質量？
藥學服務質量仍有待提升
有多種疾病的老年人可能每天“吃藥比吃飯還多”，說得有些夸張，但這給藥學領域人士提出了新的要求，能否在不降低療效的前提下幫他們把藥量減下來？劉清華表示，藥學服務仍有很大的拓展空間。“藥學服務遠遠不是拿藥、發藥、盡量不發錯藥這樣的基礎工作。”劉清華表示，當前的藥學服務能否提出合格的重整方案，并以令人信服的證據證明方案可行，這些都是對藥學服務的高質量要求。
“我們對慢性病藥物使用金額的相關研究顯示，基層機構已經超過了三級醫療機構，這從側面說明了社區藥學服務的重要性。”北京大學藥事管理與臨床藥學系副主任聶小燕表示，國內外的多項研究表明，社區藥學服務對優化醫療服務結局、提高患者生活質量、優化衛生資源整體利用等具有巨大的價值。
然而，當前我國基層處方中不適宜處方仍占有較大比例。在中藥使用方面，藥學服務面臨的挑戰更大。聶小燕介紹，相關調查研究顯示，由于患者在不同醫院、不同科室開藥，重復用藥、配伍禁忌等情況占比較大，尤其是一些特殊組分藥品的重復用藥帶來很大健康隱患。
AI輔助可攔截不合理處方
如何提高藥品處方的質量，避免不合理處方的開出？最大的難點是有經驗的高水平審方藥師不足，難以對處方進行一一把關。“不當處方主要是適應癥不適宜和用法用量不當兩方面問題所致。”北京大學第三醫院藥劑科工作人員閆盈盈表示，通過人工智能模塊的開發可以很好地彌補這兩方面問題。
為了讓人工智能具備審方藥師的“思路”和判斷力，在北京市海淀區衛生健康委的指導下，北京大學第三醫院與京東健康合作，將藥學知識凝集到人工智能的審方規則中。閆盈盈介紹，人工智能的三大模塊包括基于藥學知識圖譜去抽取開方規則、基于大數據對歷史處方進行聚類、基于適應癥推理進行的規則完善，不僅涵蓋了每種藥品說明書中的注意事項，甚至包括不同年齡的不同用法等內容，還容納了大量歷史處方的經驗，助力藥師對處方進行精準快速的判斷。統計數據顯示，截至2023年11月中旬，這一前置審核系統實現了在線實時三審三攔截，已經累計審核處方數量370多萬張，不合理處方攔截率達到100%。
在科技賦能的同時，海淀區還建立了10家社區藥師工作室、區域審方中心和專家指導室等，對處方進行每月點評，對被攔截處方進行科學分析，讓每位醫生了解點評結果，及時反饋臨床用藥建議，提高處方合格率，從源頭上減少不合理用藥。
