新的人工智能决策工具可帮助检查医药处方错误

医疗错误是美国第三大死亡原因，每年会导致25万人死亡；但实际上，其中多达80％的医疗错误是可以预防的。

一家名为MedAware的人工智能公司希望使用机器学习和模式识别算法来提高医生的决策能力和根除错误。

该公司首席执行官吉蒂·斯坦博士是新一代医学和计算机科学专家，在他的领导下，MedAware开发了一种算法，来帮助医生在使用电子健康记录时防止用药错误。该算法能够充当医生的拼写检查助手，当医生开出的处方与病人资料不匹配时，医生会在开出处方时得到警告。此外，如果病人所开的药物与其他病人产生了负面反应，该系统可以向医生发出警报。

该系统已经在以色列和美国的医院实施，它已经发现了一些错误，比如给85岁的老人开生育药物，给两岁的孩子开西地那非等等，这些都有助于防止许多危及生命的错误。哈佛大学的一项研究发现，医院与药物相关的错误所造成的直接年度成本超过200亿美元，医疗责任成本超过130亿美元，而MedAware生成的警报中有80%是临床有效的。

人工智能似乎是一个特别有前途的工具，基于规则的解决方案主要关注药物相互作用，如剂量和过敏，而不是解决排版错误或处方后不断发展的不良事件。研究表明，长时间工作和繁重工作会导致医生处方错误的增加。但对于人工智能来说，即使在高压力的情况下，算法系统也能确保患者的安全，并通过准确检测和减轻这些风险来防止重大伤害。

随着COVID-19大流行给全球医疗系统带来压力，并迫使处方人员和临床医护团队达到工作极限，当下的医疗行业尤其需要引入更为先进的决策支持系统。MedAware的AI引擎被设计为健康信息基础设施中的智能安全层，以防止与药物相关的危险风险。通过利用先进的机器学习算法，该技术可以识别出患者遇到药物错误、药物依赖风险以及之后不断演变的药物不良事件等，从而挽救生命。

虽然医疗事故是一个极为复杂的问题，仍需不断探索，但相信随着技术的发展，人工智能将成为解决这一问题的重要组成部分。