בתי מרקחת אוטונומיים: האם AI ותרופות שילוב טוב?

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• 8 בנובמבר 2023

סיכום תובנה

בתי מרקחת משתמשים יותר ויותר בבינה מלאכותית (AI) כדי להפוך משימות לאוטומטיות כמו ספירת גלולות וניהול מלאי, לשחרר את הרוקחים להתמקד בטיפול בחולים ולהפחית טעויות בתרופות. החששות הרגולטוריים והקיברנטיים עולים לצד ההתקדמות הללו, מה שמוביל ליצירת חבילות סיכון בינה מלאכותית ופתרונות בטיחות נתונים. אוטומציה בבתי מרקחת גם סוללת את הדרך לאפליקציות בריאות חדשות, האינטרנט של הדברים (IoT) בתחום הבריאות, ומעבר לטיפול ממוקד יותר במטופלים על ידי רוקחים.

הקשר בתי מרקחת אוטונומיים

אוטומציה של משימות ידניות היא אחת הדרכים העיקריות שבהן בתי מרקחת משתמשים בבינה מלאכותית (AI), כולל ספירת כדורים או כמוסות, תרכובות, ניהול מלאי ויצירת קשר עם רופאים לצורך מילוי או הבהרות. אוטומציה של משימות מאפשרת לרוקחים להתמקד בעבודה אחרת, כגון זיהוי אינטראקציות תרופתיות שעלולות להיות מסוכנות; זה חשוב במיוחד מכיוון ש-7,000 עד 9,000 אנשים מתים מדי שנה בארצות הברית עקב שגיאות תרופתיות. בנוסף, העלות של טראומה רגשית ופיזית הנגרמת על ידי טעויות תרופתיות עולה על 40 מיליארד דולר בכל שנה. 

דו"ח שפורסם על ידי משרד הבריאות והשירותים החברתיים באנגליה העריך 237 מיליון שגיאות תרופתיות בשנת 2018. גם אם 72% נושאים פוטנציאל מועט או בכלל לא לנזק, המספר עדיין מטריד. על פי הדו"ח, תגובות שליליות של תרופות גורמות באופן משמעותי לטעויות תרופתיות, וכתוצאה מכך 712 מקרי מוות בשנה בבריטניה. נדרש דיוק קיצוני כדי להבטיח את בטיחות המטופל, שאולי ניתן להשיג באמצעות מכונות ללמידה עצמית. 

כלים ואוטומציה המופעלים על ידי בינה מלאכותית עשויים לתמוך ברוקחים בקבלת ההחלטות שלהם. לדוגמה, כלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לעזור לזהות דפוסים בנתונים שאולי לא ניתנים לזיהוי על ידי בני אדם. זיהוי וניתוח נתונים עשויים לסייע לרוקחים בקבלת החלטות מושכלות יותר לגבי רישום תרופות ולסייע להבחין בבעיות פוטנציאליות בהפצת תרופות.

השפעה משבשת

חברות טכנולוגיה רבות מפתחות פתרונות אוטומציה לבתי מרקחת ומרכזי בריאות. לדוגמה, MedAware, שבסיסה בישראל, משתמשת בניתוח נתונים גדולים ולמידת מכונה כדי לנתח אלפי רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR) כדי להבין כיצד רופאים מטפלים בחולים במצבים אמיתיים. MedAware מסמנת מרשמים חריגים כשגיאה אפשרית, מה שמנחה את הרופא לבדוק שוב כאשר תרופה חדשה אינה עוקבת אחר דפוס הטיפול הטיפוסי. דוגמה נוספת היא MedEye שבסיסה בארה"ב, מערכת בטיחות תרופתית שמשתמשת בבינה מלאכותית כדי לעזור לאחיות למנוע טעויות תרופתיות. המערכת משתמשת בסורקים לגלולות וקפסולות ומצלמות לזיהוי תרופות אחרות. התוכנה משווה את התרופות מול מערכות מידע בבתי חולים כדי להבטיח דיוק.

בינתיים, חברת הביוטק PerceptiMed מיישמת בינה מלאכותית כדי לבדוק תרופות במהלך ההנפקה והמתן. טכנולוגיה זו מפחיתה טעויות תרופתיות תוך שיפור בטיחות המטופל ושביעות הרצון על ידי זיהוי המינון של כל תרופה בזמן אמת תוך הבטחת משלוח לחולה הנכון. אוטומציה מאפשרת למוסדות בריאות ובתי מרקחת לאזן ולחלק עומסי עבודה תוך שמירה על תאימות, עמידה ויעילות. 

השלכות של בתי מרקחת אוטונומיים

השלכות רחבות יותר של בתי מרקחת אוטונומיים עשויות לכלול: 

• מחלקות הבריאות יוצרות תקנות לגבי מי יהיה אחראי לסיכוני בינה מלאכותית ולחבויות לאבחונים שגויים וטעויות תרופתיות. 
• ספקי ביטוח מפתחים חבילות סיכון בינה מלאכותית עבור מוסדות בריאות המשתמשים באוטומציה.
• חברות אבטחת סייבר יוצרות פתרונות לבטיחות נתוני בריאות בבתי מרקחת. 
• אפליקציות נוספות לסמארטפון יכולות לעזור למטופלים לעקוב ולהשוות את התרופות והמרשמים שלהם. 
• הגברת השימוש באינטרנט של הדברים (IoT) לחיבור סורקים, מצלמות וחיישנים כדי להבטיח אבחנות ומרשמים מדויקים.
• רוקחים המתמקדים בטיפול ממוקד מטופל כאשר מכונות מנהלות את ההפצה והכיוון של התרופות.

שאלות להגיב עליהן

• איך אחרת לדעתך אוטומציה יכולה לשנות את בתי המרקחת?
• מהן הביקורות האפשריות כדי להבטיח שהאוטומציה של בתי המרקחת פועלת כראוי? 
• מי אשם בכשל בינה מלאכותית ואוטומציה במסגרת שירותי בריאות?