Page 10 - 《中国药房》2025年13期
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药师，可以预测重症患者预后（如死亡率、急性生理与慢                           帮助患者更好地理解用药方案              [29―30] 。通过虚拟现实和
          性健康评分），且能生成与实际治疗方案高度相似的用                            增强现实技术，AIPS能够创建互动式的患者教育平台，
                [20]
                                                                                       [31]
          药建议 。                                               增强患者的参与感和理解力 ；根据患者的年龄、性别
              推荐意见荐意见77（（强推荐强推荐））：AIPS可以整合患者多维度数
              推                                               和生活习惯，提供用药提醒、饮食建议和运动指导，进一
                                                                                          [32]
          据，并基于算法构建患者全病程用药画像，实现高效能                            步提升患者的自我健康管理能力 。
                                                                  推荐意见荐意见1010（（强推荐强推荐））：AIPS能辅助药师快速收集、
          药物重整；结合区块链技术后，AIPS可安全共享患者在                              推
          不同医疗场景下的用药信息，确保药物重整后的治疗连                            筛选、评估和整合多元化的科普素材，根据疾病特点和
          续性和适宜性。                                             患者需求撰写和制作定制化、高质量的多模态科普材
              解读与证据：AIPS 系统通过整合住院患者病历信                        料，满足不同人群的科普需求，提高科普作品的实用性
          息、检验检查结果、过敏史、关键基因序列、生活方式以                           和接受度。
          及既往用药记录等多源数据，通过先进算法，对患者用                                解读与证据：生成式AI工具可以通过自然语言处理
          药情况进行全面评估。例如，机器学习算法可以预测药                            技术，从海量的医学文献、临床指南和专家共识中提取
          物间的潜在相互作用和患者对使用药物的不良反应发                             关键信息，生成高质量的医学文本，从而帮助药师提高
          生风险，辅助药师提出科学的药物重整意见                   [23―24] 。AI与  撰写科普文章的效能。在实际应用中，AI还能在推荐意
          区块链技术结合后优势更加明显，凭借区块链技术不可                            见的形成过程中提供智能辅助，提升科普内容的质量和
          篡改、可追溯以及分布式账本等特性，AIPS系统可为患                          一致性。例如，ChatGPT、DeepSeek、Kimi 等 AI 工具已
          者用药信息的安全存储、溯源及共享提供坚实保障，确                            经在多个医学领域中被用于生成高质量的科普内容，并
          保患者在入院、转科、出院、转诊等不同医疗场景中用药                           在临床实践指南的制定、评价和应用中展现出巨大潜
          信息的准确性和一致性，避免因信息不连续或不准确导                            力 。此外，AI技术在文生图和文（图）生视频方面也取
                                                                [33]
                        [25]
                                                                          [34]
          致药物重整失败 。                                           得了显著进展 ，其在提示词的帮助下，可以根据药师
          2.4 AIPS在用药教育中的应用                                   需求将医学和药学知识转化为生动的图像和音视频内
              推                                               容，帮助患者更好地理解复杂的医学和药学概念，并进
              推荐意见荐意见88（（强推荐强推荐））：AIPS能够准确识别患者用药
          问题的核心含义，通过对医疗术语和专业概念的通俗化                            一步提高科普材料的吸引力和传播效果。数字人技术
          解释和输出，确保患者充分理解病情和药物治疗方案，                            更是允许药师根据自身专业特点、性格特质以及受众喜
          并提供匹配患者理解能力的用药教育方式和内容。                              好，设计符合个人风格的数字药师形象与语言风格进行
              解读与证据：AIPS掌握多种语言、熟悉不同文化，可                       科普教育，增强科普内容的辨识度，进而提升科普效果
          以辅助药师调整与患者的沟通方式，为不同特征和需求                            与药师个人品牌影响力 。
                                                                                  [35]
                                     [26]
          的患者开展高质量的用药教育 。AIPS 系统还可以将                          2.5 AIPS在ADE预测和监测中的应用
          用药教育内容根据患者的教育背景和阅读水平进行编                                 推
                                                                  推荐意见荐意见 1111（（强推荐强推荐））：AIPS 可以基于临床大数据
          辑，通俗解释复杂的疾病背景、药物治疗方案和注意事                            与用药时序数据，运用机器学习模型识别风险信号并预
                                                       [27]
          项说明，加强患者的用药依从性和药品管理能力 。                             测 ADE，通过触发器等技术发出预警，针对已发生的疑
          AIPS工具借助提示词策略，可以在保障内容准确性的前                          似 ADE 进行智能评价并生成报表，从而实现 ADE 的主
          提下大幅减少药品说明书的文字数，显著提升其可读性                            动识别、预警、监测和上报。
                  [28]
          和简洁性 。                                                  解读与证据：AI 技术已在多项研究中用于 ADE 的
              推
              推荐意见荐意见 99（（强推荐强推荐））：AIPS 能够模拟药师角色，通            预测或监测。通过传统机器学习、深度学习或强化学习
          过智能设备以对话或数字视频等友好的交互方式开展                             方法，AIPS 系统可通过综合分析电子病历文本信息、
          智能化、不间断的用药教育，帮助患者制订个性化的合                            ADE 报告数据库、患者检验检查结果、药物治疗情况等
          理用药计划，提升患者的用药体验和自我健康管理                              医疗大数据，识别不同药物ADE发生的特点和规律，构
          能力。                                                 建单品种或相同作用机制ADE的预测模型 ；通过自动
                                                                                                   [36]
              解读与证据：依托智能交互技术，AIPS 工具可以为                       识别医疗电子文档中的信号激活触发器，实现ADE的主
                                                                               [37]
          患者提供实时的、不间断的药物信息咨询和用药指导，                            动监测、预警和报告 。确认ADE发生后，AIPS系统还
          开展用药教育和随访调查，帮助患者更好地理解和遵循                            可以辅助药师对ADE进行分类、编码和偏倚分析，制订
          医嘱，降低外呼和交互成本。例如，优化的LLM能够综                           干预措施并提供依据。我国学者通过自动因果关系评
          合考虑患者年龄、性别、文化程度、疾病史、婚育史、健康                          估模型对药品不良反应报告开展关联性评估，准确率高
          状况和用药情况等多维度信息，在提供用药教育信息的                            达 85.99% ，不但大幅提升了报告的评估和挖掘能力，
                                                                      [38]
          同时辅以情感支持，增加患者的良好体验感和信任度，                            还可以有效减少遗漏关键报告的可能性。


          · 1556 ·    China Pharmacy  2025 Vol. 36  No. 13                            中国药房  2025年第36卷第13期
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