Autonomne ljekarne: Jesu li AI i lijekovi dobra kombinacija?

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Studenog 8, 2023

Sažetak uvida

Ljekarne sve više koriste umjetnu inteligenciju (AI) za automatizaciju zadataka poput brojanja tableta i upravljanja zalihama, oslobađajući ljekarnike da se usredotoče na brigu o pacijentima i smanjuju pogreške u liječenju. Regulatorna i kibersigurnosna zabrinutost raste usporedo s tim napretkom, što potiče stvaranje paketa rizika AI i rješenja za sigurnost podataka. Automatizacija u ljekarnama također utire put novim zdravstvenim aplikacijama, Internetu stvari (IoT) u zdravstvu i pomaku prema skrbi ljekarnika koja je više usmjerena na pacijenta.

Kontekst autonomnih ljekarni

Automatizacija ručnih zadataka jedan je od primarnih načina na koji ljekarne koriste umjetnu inteligenciju (AI), uključujući brojanje tableta ili kapsula, slaganje, upravljanje zalihama i kontaktiranje liječnika za dopunjavanje ili pojašnjenja. Automatiziranje zadataka omogućuje farmaceutima da se usredotoče na drugi posao, kao što je identificiranje potencijalno opasnih interakcija lijekova; ovo je posebno važno jer 7,000 do 9,000 pojedinaca umire svake godine u Sjedinjenim Državama zbog pogrešaka u liječenju. Dodatno, troškovi emocionalnih i fizičkih trauma uzrokovanih pogreškama u liječenju premašuju 40 milijardi USD svake godine. 

Izvješće koje je objavilo Ministarstvo zdravstva i socijalne skrbi u Engleskoj procjenjuje 237 milijuna pogrešaka u liječenju u 2018. Čak i ako 72 posto nosi malo ili nimalo potencijala za štetu, brojka je još uvijek zabrinjavajuća. Prema izvješću, nuspojave lijekova značajno uzrokuju pogreške u liječenju, što rezultira sa 712 smrtnih slučajeva godišnje u Ujedinjenom Kraljevstvu. Potrebna je iznimna točnost kako bi se osigurala sigurnost pacijenata, što se može postići sa strojevima koji sami uče. 

Alati i automatizacija pokretani umjetnom inteligencijom mogu pomoći farmaceutima u donošenju odluka. Na primjer, alati koje pokreće umjetna inteligencija mogu pomoći u prepoznavanju uzoraka u podacima koje ljudi možda ne mogu otkriti. Identificiranje i analiza podataka može pomoći ljekarnicima u donošenju utemeljenijih odluka o propisivanju lijekova i pomoći u uočavanju potencijalnih problema s distribucijom lijekova.

Razarajući učinak

Mnoge tehnološke tvrtke razvijaju automatizirana rješenja za ljekarne i zdravstvene centre. Na primjer, MedAware sa sjedištem u Izraelu koristi analitiku velikih podataka i strojno učenje za analizu tisuća elektroničkih medicinskih zapisa (EMR) kako bi razumio kako liječnici postupaju s pacijentima u stvarnim situacijama. MedAware označava neobične recepte kao moguću pogrešku, potičući liječnika da još jednom provjeri kada novi lijek ne slijedi tipični obrazac liječenja. Drugi primjer je MedEye sa sjedištem u SAD-u, sigurnosni sustav lijekova koji koristi umjetnu inteligenciju kako bi pomogao medicinskim sestrama da spriječe pogreške u lijekovima. Sustav koristi skenere za tablete i kapsule i kamere za prepoznavanje drugih lijekova. Softver uspoređuje lijekove s bolničkim informacijskim sustavima kako bi osigurao točnost.

U međuvremenu, biotehnološka tvrtka PerceptiMed primjenjuje AI za provjeru lijekova tijekom izdavanja i primjene. Ova tehnologija smanjuje pogreške u liječenju dok istovremeno povećava sigurnost i zadovoljstvo pacijenata identificirajući dozu svakog lijeka u stvarnom vremenu, dok osigurava isporuku ispravnom pacijentu. Automatizacija omogućuje zdravstvenim ustanovama i ljekarnama da uravnoteže i raspodijele radna opterećenja uz održavanje usklađenosti, pridržavanja i učinkovitosti. 

Implikacije autonomnih ljekarni

Šire implikacije autonomnih ljekarni mogu uključivati: 

• Zdravstveni odjeli donose propise o tome tko će biti odgovoran za rizike i odgovornosti za umjetnu inteligenciju za pogrešne dijagnoze i pogreške u liječenju. 
• Pružatelji osiguranja razvijaju AI pakete rizika za zdravstvene ustanove koje koriste automatizaciju.
• Tvrtke za kibernetičku sigurnost stvaraju rješenja za sigurnost zdravstvenih podataka u ljekarnama. 
• Više aplikacija za pametne telefone može pomoći pacijentima da prate i uspoređuju svoje lijekove i recepte. 
• Sve veća upotreba Interneta stvari (IoT) za povezivanje skenera, kamera i senzora kako bi se osigurale točne dijagnoze i recepti.
• Farmaceuti koji se usredotočuju na skrb usmjerenu na pacijenta jer strojevi upravljaju distribucijom i usmjeravanjem lijekova.

Pitanja za komentar

• Što mislite, kako inače automatizacija može promijeniti ljekarne?
• Koji su mogući pregledi kako bi se osiguralo da automatizacija ljekarne radi ispravno? 
• Tko je kriv za neuspjeh AI i automatizacije u zdravstvenom okruženju?