Page 122 - 《中国药房》2026年5期

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流程图分析传统法调剂流程的非增值环节可知 ，“待 参考文献
取写板”和“翻找药品”的L/T约占总流程L/T的20%，导 [ 1 ] 汪涛，朋汤义，汪旭，等. 智慧中药房建设与验收规范[J].
致药师操作存在明显的效率短板。与传统法相比，系统 中国药房，2024，35（17）：2077-2081.
法依托“自动化报到程序-调剂状态实时更新-药品货位 [ 2 ] 曾凤萍，王梦昕，俞辰倩，等. 基于虚拟仿真技术构建模
动态管理”闭环设计，有效精简了“待取写板”与“翻找药 拟中药房及其应用评价[J]. 中国药房，2024，35（3）：
271-276.
品”的非增值环节，显著降低了药师的操作复杂度和重
[ 3 ] 吉建，张虹，吕艳艳. 品管圈联合6S管理法在“缩短门诊
复劳动强度。此外，通过算法设计减少硬件（如智能呼
草药房患者取药等候时间”的运用探索[J]. 时珍国医国
叫器等）投入，可进一步降低运行成本和设备维护成本， 药，2019，30（12）：3017-3020.
并将药品定位时间压缩至秒级，从而可显著提升药师的 [ 4 ] 丁烨，余梦笛，史颖悟，等. 重庆地区妇幼专科医院门诊
工作效率。旅程映射图揭示了患者取药核心痛点 ，包 药房患者满意度影响因素分析[J]. 中国药房，2025，36
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括等待时间与调剂状态的“信息黑洞”、重名取错药的风 （1）：106-112.
险顾虑及不满药师找药耗时等问题。同时，系统通过整 [ 5 ] NG K H H，TIEW W J，WOO Y T A，et al. Optimising
合 29 项动态特征（图 7）构建的机器学习预测模型表现 pharmacy processes in medication delivery service
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出良好性能（MAE＝4.28 min，R ＝0.882） ，实现了取药 through digitalisation and automation[J]. BMJ Open Qual，
2025，14（1）：e003150.
等待时间的精准预估；并借助视觉与听觉相结合的多模
[ 6 ] YUAN M G，ZHAO N，WU K，et al. Order picking
态信息传达形式 ，提升了患者获取调剂状态的便利
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efficiency：a scattered storage and clustered allocation
性；基于患者病历号自动生成的唯一报到小票，规避了 strategy in automated drug dispensing systems[J]. Expert
因重名而取错药的风险；货位的动态调度机制，节省了 Syst Appl，2025，288：128264.
药品放置与拿取时间；且药剂师调剂效率的有效提升也 [ 7 ] 张建伟，林震，刘力，等. 信息化中药代煎代配送服务的
大大缩短了患者取药等待时间。最后，对药师和患者开 现状与思考[J]. 实用药物与临床，2022，25（4）：376-380.
展的满意度调查结果显示，药师和患者对系统法的综合 [ 8 ] 寿媽妮，张丹. 全流程信息化中药房管理与药学服务实
满意度均显著高于传统方法。 践[J]. 中医药管理杂志，2025，33（15）：64-66.
然而，本研究仍存在一定局限：一是数据仅取自单 [ 9 ] 徐惠芳，彭敏，黄倩，等. 基于问卷调查的“互联网+中药
房”规范化建设标准体系构建思路探讨[J]. 中国药房，
家三级甲等医院，与社区及中小型医院在处方结构、流
2021，32（12）：1520-1526.
量特征、硬件配置等方面存在差异，故本系统在上述场
[10] 王丰，牛蔚青，曾攀科，等. 数智驱动的中药饮片货位分
景中的适配度有待进一步验证；二是数据采集时间集中 配与拣选路径优化[J]. 医药导报，2025，44（12）：2051-
于 2025 年 6－8 月（夏季），未能验证本系统在秋冬季流 2057.
行病高发期、处方量激增环境下的稳定性；三是模型实 [11] KHALIL V，FOO S. A lean approach for improving medi‐
时性尚需优化，在处方量短时激增的场景下，预测模型 cines management in Australia’s first cardiac hospital in‐
可能存在更新延迟，从而对患者取药体验产生影响；四 ventory system[J]. Int J Health Plann Manage，2024，39
是药师工作中的非规律性操作可能会对机器学习模型 （5）：1642-1651.
[12] 王丰，董海燕. 信息药师技术赋能门诊自动发药系统流
预测精度产生干扰。本课题组后续将开展多中心研究、
程重构与优化[J]. 医药导报，2024，43（7）：1151-1155.
跨季节实验论证，并通过优化算法架构提升预测模型实
[13] SIMPSON M D，QASIM H S，SIMPSON M D，et al.
时性，同时对调剂环节进行全流程信息化管控，以进一
Clinical and operational applications of artificial intelli‐
步提升模型预测的准确性与鲁棒性。 gence and machine learning in pharmacy：a narrative
综上所述，基于数智驱动的中药房调剂系统系统性 review of real-world applications[J]. Pharmacy，2025，
解决了中药房“效率-体验”的二元矛盾，为中医药服务 13（2）：41.
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的数字化转型提供了切实可行的路径 。未来可进一 [14] 王琦，曾攀科，冯靖婷，等 . 基于数智追溯技术重构门诊
步与HIS、智能调剂设备等深度集成，构建“端到端”的智 药房药品库间转移验收流程[J/OL].医药导报，1-11[2025-
慧药学平台，实现从处方接收到药品发放的全流程智能 09-25]. https：//link.cnki.net/urlid/42.1293.R.20250919.
1448.004.
化管理。在应用推广方面，该系统尤其适用于患者流量
[15] 周绿梅，吴文勇，丁丽丽. 中医药现代化转型视域下的医
大、处方结构复杂的三级甲等医院中药房，有助于缓解
院智慧中药房建设及展望[J]. 医院管理论坛，2025，42
高峰时段的取药拥堵问题。此外，基于已构建的取药等
（7）：65-67.
待时间预测模型，可进一步开发药师弹性排班算法，实 （收稿日期：2025-09-28 修回日期：2026-01-12）
现人力资源的优化配置。 （编辑：刘明伟）

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