处方预审智能决策系统在住院患者医嘱审核中的应用效果

目的 分析处方预审智能决策系统在住院患者医嘱审核中的应用效果。方法 回顾性选取2021年9月—2022年8月安徽省妇幼保健院经处方预审智能决策系统审核并记录的住院医嘱50 320条,包括在指定研究期间为住院患者开具的所有被截获的各级报错医嘱。其中,658条医嘱正常无误,1~4级报错医嘱43 082条,5级报错医嘱6 580条,无5级以上报错医嘱。统计药师审核率,5级报错医嘱的科室分布,并分析5级报错医嘱的报错原因,包括不合理用药、剂型、药物类别。结果 6 580条5级报错医嘱中,经药师审核共计507条,其余经系统审核后自动处理,药师审核率为7.71%(507/6 580)。在5级报错医嘱中,产科占比较高,达95.49%,其次为妇科(占2.31%)、儿科(占2.20%)。5级报错医嘱报错原因中,不合理用药常见原因为适应证不符(占60.11%),其次为剂量错误(占20.29%)、重复用药(占9.50%);口服剂(胶囊、颗粒、片剂)、注射剂、外用洗剂是系统拦截的用药医嘱中出现的常见剂型,分别占66.61%、24.44%和8.75%;较常见的治疗药物类别有中成药,促子宫收缩、促宫颈成熟药物,维生素、微量元素和临床营养药物,分别占72.89%、18.68%、2.25%。结论 处方预审智能决策系统虽存在诸多有待提升的功能,但仍有助于临床药师制定临床决策和治疗计划,在预防和及早发现用药错误方面发挥了积极作用。。

使用处方预审核智能决策系统拦截急诊患者用药错误的回顾性分析

目的分析预审核智能决策系统拦截急诊患者严重用药差错处方的特点,并为提高用药安全和合理用药提供建议。方法通过该系统提取新疆医科大学第一附属医院2022年4月-2023年3月拦截的用药错误处方。回顾性分析用药错误处方的特点。比较人工审核模式与预审核智能决策系统应用后处方不合格率情况。结果预审智能决策系统共拦截用药错误处方5347条,占处方总量的3.11%。用药错误分类采用帕累托图法进行分析,给药剂量、溶媒不合适、给药途径和给药频率为主要因素,分别占26.86%、22.69%、12.83%和10.87%;药物需稀释后使用为次要因素,占10.21%;患者条件、精二药品需单独开具处方、禁用和选用剂型不合适为一般因素,分别占9.95%、4.10%、1.98%和0.52%。人工审核处方不合格率0.242%,预审核智能决策系统审核处方不合格率0.037%,差异有统计学意义(P=0.000)。结论处方预审核智能决策系统在审方药师的监督下,可以验证处方,提高处方的准确性,并提高急诊用药安全性。

上肢康复训练智能决策支持系统研究进展

据统计80%的脑卒中运动功能障碍患者患有上肢功能障碍,由于上肢承担了许多精细活动,故其功能恢复难度大。上肢康复训练周期长,很大程度上依赖于治疗师自身的主观经验,而现有用于训练的康复机器人普遍智能性不足,导致其临床效果欠佳。为了减轻治疗师和患者的负担,实现上肢康复训练智能化,智能决策系统成为了康复领域的研究热点之一。该文对近年来上肢康复训练智能决策系统的研究进行了综述,重点对系统知识库构建、特征处理、决策模型搭建方法的优缺点和应用场景进行了分析总结,最后对当前智能决策系统存在的问题和未来发展的趋势展开讨论,以期为相关领域学者提供一定的参考。