当前,包括人工智能在内的新兴技术正在加速促进新质生产力的形成,并为各个领域实现研究的新突破提供了路径,在医药和生物等新技术领域,人工智能正得到广泛和深入的应用。
2021年,北京大学第三医院入选14家公立医院高质量发展试点医院,与此同时,医院药学部也在深入思考如何让临床药学更有能力、更有内涵、更有效率、更可持续,依托新兴技术推动临床药学的全方位创新。
□北京大学第三医院药学部主任 赵荣生
近年来,随着国家政策的大力支持,临床药学逐渐搭上智能化发展的快车,智能调配机、直发传送系统、全自动药品分包机、麻精药品智能药柜……智能设备与智慧药房正愈渐广泛地应用于临床药学领域,为临床药学的智能化发展提供强劲动力。
智能应用渐入佳境
2017年1月,国际期刊《自然》杂志在线发表了题为《应用深度神经网络对皮肤癌症进行皮肤病学分级》的研究论文,探讨了如何基于皮肤肿瘤的影像病理结果采用卷积人工神经网络算法构建人工智能模型,该模型可实现对皮肤肿瘤的准确诊断。该项研究很好地展现了人工智能在未来或许可以改变生物医学研究范式的能力,并具有为医疗诊断水平提升提供新思路和新工具的巨大潜力。
事实上,除了在医学影像处理和识别方面表现不俗外,人工智能还广泛应用于医疗健康领域,比如在辅助诊疗、疾病风险预测、新药研发、健康管理和医院管理工作等方面。
2022年11月30日,OpenAI公司发布了人工智能技术驱动的自然语言处理工具ChatGPT,它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律生成回答,还能根据聊天的上下文进行互动。ChatGPT被认为是继数据库和搜索引擎之后的全新一代的“知识表示和调用方式”,具有令人惊艳的语言理解、文本生成、知识推理能力。
当临床药学遇上ChatGPT,会碰撞出怎样的火花?北医三院药学部临床药学团队对ChatGPT在相关药学服务中所展示的效能进行了多维度研究,研究结果显示,ChatGPT在患者用药教育、处方审核、用药咨询等方面均表现良好。如患者用药教育方面,其可生成结构清晰、内容准确完整的文本信息;在回答患者用药咨询方面,对于“瑞舒伐他汀应该在什么时候服用,是不是一定要在晚上睡前服用?”的提问,ChatGPT分别就出了该药的药理作用机制、服药时间以及用药风险进行了完整详细的信息提示。
在探索推进“智慧药房”方面,人工智能也同样发挥重要作用。北医三院药学部持续探索医院药学全流程智慧化管理与服务:在药品目录确立环节开展药物智能化评价和目录遴选;在采购管理环节进行智慧化物流和验收入库、货位与库存管理;在药品调剂环节进行智能化摆药、发药以及药品智能化传输与配送;在合理用药环节,进行智能化前置审核与处方点评,并依托互联网医院实现在线开具药品处方和药品配送服务。
创新实践初结硕果
智慧药学是未来药学的发展方向。以人工智能为代表的新兴前沿科技手段与传统药学和现代药学进行交叉融合,或可实现跨学科的协同推进,加快解决当前临床药学领域发展的痛点问题,进而推动临床药学高质量发展。
北医三院临床药学团队基于临床药学的决策需要,在药物的临床应用与管理、个体化药物治疗、合理用药与用药安全管理、临床诊疗数据管理自动化和数据挖掘利用、患者药物治疗管理等方面进行了一系列创新探索和实践:
基于当前的临床医疗实践已经从经验医学模式进展成为循证医学(EBM)模式,临床合理用药也需要循证决策的支持才能保障用药的安全、有效、经济、适宜。在循证医学研究领域,文献筛选环节是最耗时的步骤,文献筛选的自动化与高效化一直备受研究者关注。
2018年,国际系统评价自动化小组发布了系统评价自动化的“维也纳原则”,为人工智能加速系统评价研究指明了方向。为了解决循证决策中文献筛选的痛点问题,经过3年多的努力,医院药学部团队成功开发了国内外首个循证医学智能文献筛选系统EBM AI- Reviewer。该系统包括待筛文献上传与预处理、PICOS(一种干预性研究原则)输入、基于PICOS的人工智能筛选、人工智能增量学习四个功能模块,基于多层次的算法架构实现了基于PICOS的人工智能文献筛选。
以一项关于霉酚酸治疗的肾移植患者基于血药浓度进行个体化调整是否有必要的循证研究为例,2名研究者需要每人60天阅读评价文献的工作量,而用EBM AI-Reviewer筛选只需 1分钟就可以完成。目前该系统已推广至全国34个省级行政区(包括澳门特别行政区和中国台湾),来自293个机构的1963个研究者用户基于该系统开展了8000余项循证医学研究课题。截至目前,该项目已成功实现了专利转化400万元,有效推动了循证医学科研和临床实践。
临床药学与人工智能的巧妙碰撞,对药师而言,既是一种挑战,也是绝佳的机遇。要认识到的是,在药学领域,应当让人工智能成为助力药师的有力工具和武器,而非谁被谁取代。(本报记者谢文博整理)