Sztuczna inteligencja ma wpływ na bezpieczeństwo leków

Zdjęcie: aksonsat/adobe stock

Krajowa Rada Koordynacyjna ds. Zgłaszania i Zapobiegania Błędom w Stosowaniu Leków definiuje błąd w stosowaniu leków jako "każde możliwe do uniknięcia zdarzenie, które może spowodować lub doprowadzić do niewłaściwego stosowania leku lub szkody dla pacjenta, podczas gdy lek znajduje się pod kontrolą pracownika służby zdrowia, pacjenta lub konsumenta. Takie zdarzenia mogą być związane z praktyką zawodową, produktami opieki zdrowotnej, procedurami i systemami, w tym przepisywaniem, przekazywaniem zamówień, etykietowaniem produktów, pakowaniem i nazewnictwem, tworzeniem mieszanek, wydawaniem, dystrybucją, podawaniem, edukacją, monitorowaniem i stosowaniem. "

Jeden na 30 pacjentów doświadcza szkody związanej z lekami. Globalny koszt błędów związanych z lekami, nie wliczając w to utraconych wynagrodzeń i produktywności, szacuje się na 42 miliardy dolarów.

Rola sztucznej inteligencji (AI) w farmacji jest znacząca ze względu na jej zdolność do poprawy opieki nad pacjentem, w tym doboru dawek i zmniejszenia liczby błędów związanych z lekami. Błędy te powodują szkody dla pacjentów i zwiększają koszty opieki zdrowotnej, w tym hospitalizacji. Sztuczna inteligencja może identyfikować i zapobiegać błędom w stosowaniu leków poprzez analizę danych pacjenta, przewidywanie interakcji leków i dostarczanie alertów w czasie rzeczywistym.

Narzędzia sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja może przybierać różne formy, w tym między innymi przetwarzanie języka naturalnego (NLP), algorytmy uczenia maszynowego i eksplorację danych. NLP analizuje nieustrukturyzowane dane, takie jak notatki kliniczne, raporty laboratoryjne i narracje pacjentów, wykorzystując algorytmy do identyfikowania kluczowych szczegółów, wyodrębniania tych informacji i przekształcania ich w ustrukturyzowane informacje, które można następnie wykorzystać do analizy i podejmowania decyzji. Informacje te mogą obejmować dane demograficzne pacjenta, diagnozę, leki i plany leczenia.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować duże zbiory danych zawierających informacje o pacjentach, w tym wytyczne kliniczne, badania kliniczne, nadzór po wprowadzeniu leku do obrotu i opisy przypadków. Pracownicy służby zdrowia mogą wykorzystywać te dane do przewidywania działań niepożądanych, optymalizacji planów leczenia i poprawy wyników leczenia pacjentów.

Wreszcie, eksploracja danych to po prostu analiza wzorców w dużych zbiorach danych. Poprawia to zdolność apteki do identyfikowania potencjalnych interakcji leków, optymalizacji zapasów i wykrywania nieuczciwych działań.

Potencjalne zastosowania zmniejszające liczbę błędów

Te strategie sztucznej inteligencji mogą mieć różne implikacje dla bezpieczeństwa leków, w szczególności w zakresie ograniczania potencjalnych błędów związanych z lekami. Przykładowo, algorytmy uczenia maszynowego są szkolone w zakresie rozpoznawania interakcji między lekami poprzez analizę atrybutów leków, historii leków pacjenta oraz udokumentowanych działań niepożądanych i interakcji między lekami. Dodatkowo, łącząc uczenie maszynowe z farmakogenomiką i bieżącym nadzorem nad bezpieczeństwem farmakoterapii, sztuczna inteligencja może skutecznie przewidywać potencjalne niepożądane reakcje na leki u pacjentów.

Narzędzia AI mogą również pomóc w monitorowaniu przestrzegania zaleceń lekarskich. Analizując dane pacjentów, sztuczna inteligencja może identyfikować trendy i potencjalne przeszkody dla pacjentów w utrzymaniu przestrzegania zaleceń. Dane z aplikacji na smartfony, inteligentnych butelek na pigułki i innych technologii mogą być również włączone do tej analizy. Wreszcie, sztuczna inteligencja może spersonalizować leczenie medyczne, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak obecne leki, choroby współistniejące, wybory stylu życia i preferencje pacjenta.

Inne korzyści z AI

Poza działaniami na rzecz bezpieczeństwa leków, AI może pomóc aptekom prognozować zapotrzebowanie na leki, śledzić zapasy i optymalizować łańcuch dostaw za pomocą analizy predykcyjnej. Korzyści te poprawiają opiekę nad pacjentem, zmniejszają koszty, zwiększają wydajność i usprawniają podejmowanie decyzji. Narzędzia AI mogą również pomóc w identyfikacji potencjalnych nowych celów terapeutycznych poprzez analizę danych biologicznych oraz wykorzystanie algorytmów i uczenia maszynowego do identyfikacji połączeń, które mogą ujawnić nowe obszary leczenia.

Wyzwania i rozważania

Pomimo znacznego potencjału AI w farmacji, ważne jest, aby być świadomym i celowym przy identyfikowaniu możliwości i wdrażaniu tych narzędzi. Należy wziąć pod uwagę jakość danych, akceptację tych narzędzi przez użytkowników oraz implikacje etyczne.

Odpowiednie szkolenie modeli sztucznej inteligencji wymaga wysokiej jakości danych. Mierniki oceny jakości danych dotyczących opieki zdrowotnej obejmują dokładność, kompletność i spójność. Pracownicy służby zdrowia mogą zapewnić jakość danych, stosując rygorystyczne protokoły, wykorzystując automatyczne wykrywanie błędów oraz wspierając środowisko dokładności i przejrzystości.

Niektóre obawy dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej obejmują potencjalną stronniczość algorytmów prowadzącą do nierównego traktowania, brak przejrzystości w zakresie uzasadnienia podejmowanych decyzji oraz możliwość złego traktowania z powodu wadliwych danych. Ponadto niektórzy uważają, że nadmierne poleganie na sztucznej inteligencji doprowadzi do zmniejszenia liczby pracowników służby zdrowia, co może prowadzić do niechęci do jej stosowania.

Wreszcie, naruszenia prywatności i bezpieczeństwa danych są krytycznym problemem związanym ze sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej. Wyciek lub niewłaściwe wykorzystanie wrażliwych danych, takich jak diagnozy, raporty, terapie i informacje genetyczne, może mieć katastrofalne skutki dla osób fizycznych.

Perspektywy na przyszłość

Sztuczna inteligencja zwiększa rolę farmaceuty i nadal będzie to robić, zapewniając wsparcie w podejmowaniu decyzji, usprawniając zarządzanie lekami i automatyzując rutynowe zadania. W miarę upływu czasu sztuczna inteligencja może przejąć bardziej złożone zadania, uwalniając farmaceutów od zapewniania ludzkiego osądu i interakcji z pacjentami.

Sztuczna inteligencja szybko ewoluuje w praktyce farmaceutycznej. Dzięki wykorzystaniu algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego farmaceuci mogą analizować duże ilości danych w celu przewidywania i wykrywania niepożądanych reakcji na leki i interakcji między lekami, oceny bezpieczeństwa i skuteczności leków oraz dostarczania zaleceń skoncentrowanych na pacjencie.