北京大学第一医院药剂科主任 周颖
世界卫生组织（WHO）在《全球患者安全行动计划（2021—2030年）》中明确提出，当前，用药错误仍是医疗安全的重大威胁，而智能化药学教育则可能有效降低相关风险。近年来，随着智能化工具的快速发展，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大语言模型进一步扩展了人工智能（AI）的使用范围，在药学专业领域，AI不仅能够提升用药精准度，减少药物不良反应的发生，还能够推进药学“医—教—研”一体化发展。
重构药学教育模式
相较于传统的药学教育模式，适时地融入AI工具，可能会在知识传递、技能训练以及临床思维三个层面引发深远的变革。
首先，在知识获取与更新方面，药学知识始终处于快速发展的状态，传统教材往往难以跟上最新的进展。AI技术，尤其是大语言模型和知识图谱，正逐渐成为一座“永不关闭的智能知识宝库”。例如，研究人员利用图神经网络构建的动态知识库，能够将药物相互作用信息从数万条扩展至数十万条，并能够从海量的电子病历中对潜在的不良事件进行智能预警。这相当于为每位药师配备了一位能够对抗遗忘的“知识助理”，有效解决了知识更新缓慢、查询效率低下的问题。
其次，实践技能训练的场景得到了极大的扩展。静脉用药配置、无菌操作等技能在过去通常高度依赖实体实训，这不仅成本高昂，还伴随着一定的风险。如今，虚拟现实（VR）和扩展现实（XR）技术构建了高仿真度的“虚拟药房”和“虚拟实验室”，学员只需佩戴特制设备，就能在虚拟空间中完成全套配置流程，系统还能实时纠正错误的操作步骤。通过此类平台培训的学员，在真实环境中的操作错误率能够显著降低。而目前触觉反馈技术甚至能模拟不同药剂的物理特性，让虚拟训练无限接近真实。
最后，在临床决策思维的深度培养方面，处方审核与个体化给药方案设计是临床药师的核心能力，而AI在这一领域的赋能尤为突出。基于自然语言处理的智能处方审核教学模块，可以实时解析模拟医嘱，精准识别药物剂量错误、过敏史冲突以及复杂的药物相互作用，让学员在实际操作之前积累丰富的经验。此外，AI通过集成大量的群体药动学模型，为每位学员提供了一个个性化的“临床思维沙盘”，以培养其精准用药的决策能力。
在实践中提供智能支持
当前，AI系统在药学教育中的实际效果究竟如何？我们可以从临床决策支持与药物警戒这两个核心场景中见证其显著的突破。
在临床决策支持训练系统中，智能处方审核教学模块正展现出卓越的教学辅助能力。以澳大利亚国立大学研发的深度学习模型为例，该系统能够实时解析电子医嘱中的药物剂量、给药途径等关键信息。在教学测试中，该系统展现出了较传统审方途径更为显著的医嘱识别敏感度。此外，当系统的知识库从通用语料转向药学专业领域后，其识别准确率更是实现了进一步的飞跃。在药物相互作用这一教学难点上，AI-DrugNet等平台通过图卷积网络技术，不仅能够预警多药治疗的风险，还能够发掘具有潜力的联合治疗方案，为学员提供了双重视角的学习体验。
个体化给药方案设计教学也因AI技术而迎来了革新。随着群体药动学模型的积累与整合，智能用药辅助工具正逐渐成为学员的“虚拟导师”。这些工具将复杂的药动学参数转化为直观的决策支持，让学员在模拟临床环境中掌握精准用药的“智慧”之处。无论是在专业软件还是移动应用中，这些智能工具都极大地提升了学员的学习效果和实践操作能力。
在药物警戒教育领域，海量的文献挖掘技术帮助知识更新模式完成了全面升级。基于FAERS等数据库的深度学习系统，可以实现从数百万份不良事件报告中智能提取风险信号，让学员第一时间接触到最新的药物安全信息。
此外，因果关系评估算法的引入，也让教学案例的真实性有了质的飞跃。有研究显示，采用贝叶斯网络框架的新算法，相较于传统评估方法，其准确率有了显著的提升，为学员提供了更为贴近临床实践的训练场景。这种技术的进步，不仅提高了学员的学习效率，也为未来的药学教育开辟了新的可能性。
机遇与挑战并存
AI技术在药学教育中的应用前景虽然广阔，但也伴随着伦理和实施上的双重挑战。如何在技术革新与规范发展之间找到平衡点至关重要。
从伦理维度看，数据隐私保护是首要关切。随着大量学生操作数据和患者信息被广泛使用，隐私泄露的风险也日益增加，不可掉以轻心。同时，在AI应用过程中，必须警惕教育过程的“去人性化”倾向——技术固然重要，但师生间的情感交流与言传身教，始终是教育不可或缺的灵魂。此外，AI药学教育必须严格遵守《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规。系统开发者、使用者和运营者之间的责任边界需要进一步明确，算法错误可能导致的法律责任也需要清晰界定。同时，AI生成教育资源的知识产权归属问题也关系到行业的创新活力。
面对这些挑战，需要构建全面的应对体系。例如，完善伦理治理，建立专门的审查机制；强化数据安全，采取技术与管理相结合的保护策略；通过明确法律框架，为行业发展提供稳定的预期。