“北京市开展社区处方点评已经13年，处方合格率从最初的67%增长到96%。”11月23日，由北京大学医药管理国际研究中心主办的提升基层药学服务能力助力医院高质量发展论坛召开。北京市卫生健康委药械处处长刘清华表示，基层药学服务质量持续改观，目前正在探索通过“前置审核”进一步提升社区药学服务质量。
国家卫生健康委医政司副司长李大川表示，公众对于药学服务的需求不断增加，例如人口老龄化使得多病共患的情况增加，正确选择药物、监护药物使用效果等新命题出现，要求医疗机构在提供足量药学服务的同时进一步提高服务能力。
那么，当前我国药学服务整体水平如何？如何满足人民群众对药学服务的需求，进一步提高药学服务质量？
药学服务质量仍有待提升
有多种疾病的老年人可能每天“吃药比吃饭还多”，说得有些夸张，但这给药学领域人士提出了新的要求，能否在不降低疗效的前提下帮他们把药量减下来？刘清华表示，药学服务仍有很大的拓展空间。“药学服务远远不是拿药、发药、尽量不发错药这样的基础工作。”刘清华表示，当前的药学服务能否提出合格的重整方案，并以令人信服的证据证明方案可行，这些都是对药学服务的高质量要求。
“我们对慢性病药物使用金额的相关研究显示，基层机构已经超过了三级医疗机构，这从侧面说明了社区药学服务的重要性。”北京大学药事管理与临床药学系副主任聂小燕表示，国内外的多项研究表明，社区药学服务对优化医疗服务结局、提高患者生活质量、优化卫生资源整体利用等具有巨大的价值。
然而，当前我国基层处方中不适宜处方仍占有较大比例。在中药使用方面，药学服务面临的挑战更大。聂小燕介绍，相关调查研究显示，由于患者在不同医院、不同科室开药，重复用药、配伍禁忌等情况占比较大，尤其是一些特殊组分药品的重复用药带来很大健康隐患。
AI辅助可拦截不合理处方
如何提高药品处方的质量，避免不合理处方的开出？最大的难点是有经验的高水平审方药师不足，难以对处方进行一一把关。“不当处方主要是适应症不适宜和用法用量不当两方面问题所致。”北京大学第三医院药剂科工作人员闫盈盈表示，通过人工智能模块的开发可以很好地弥补这两方面问题。
为了让人工智能具备审方药师的“思路”和判断力，在北京市海淀区卫生健康委的指导下，北京大学第三医院与京东健康合作，将药学知识凝集到人工智能的审方规则中。闫盈盈介绍，人工智能的三大模块包括基于药学知识图谱去抽取开方规则、基于大数据对历史处方进行聚类、基于适应症推理进行的规则完善，不仅涵盖了每种药品说明书中的注意事项，甚至包括不同年龄的不同用法等内容，还容纳了大量历史处方的经验，助力药师对处方进行精准快速的判断。统计数据显示，截至2023年11月中旬，这一前置审核系统实现了在线实时三审三拦截，已经累计审核处方数量370多万张，不合理处方拦截率达到100%。
在科技赋能的同时，海淀区还建立了10家社区药师工作室、区域审方中心和专家指导室等，对处方进行每月点评，对被拦截处方进行科学分析，让每位医生了解点评结果，及时反馈临床用药建议，提高处方合格率，从源头上减少不合理用药。
