AI技术重塑药房处方处理全流程

药房面临的挑战

药房在保障患者健康方面扮演着关键角色，但药品调配过程远比表面看起来复杂。某药房正在利用人工智能（AI）和尖端技术消除这种复杂性并改善患者体验。

当处方到达药房时，其详细信息必须输入药房软件系统。随后，执业药师会审查处方以验证患者信息，检查潜在的药物相互作用或过敏反应，并确认所开药物、剂量和说明是否恰当准确。

即使处方以电子方式到达，这个过程仍容易出错。美国一项研究估计，社区药房每年约有5150万例调配错误，荟萃分析显示错误率约为1.5%。

药房还需处理患者的账单和保险理赔。这些计算涉及患者特定保险政策、自付责任以及药房与不同保险公司协商的费率。实际上，仅识别患者保险就具有挑战性。结果往往是患者直到流程结束——在零售药房取药或在线结账时——才知道需要支付的实际价格。

处方验证和购买完成后，药房工作人员必须在库存中定位特定药品。但此时可能出现所开药物、所需剂量或首选品牌缺货的情况。提供替代药物可能需要再次联系开处方医生获得批准。此外，根据替代情况，可能需要重新启动计费和保险流程以应对价格或覆盖范围的变化。

某药房使用大型语言模型（LLM）提高处方处理的准确性、安全性和速度。首先利用LLM将原始处方数据转录为结构化、标准化的格式，便于软件无缝处理且更易被患者理解。例如，将"PRN"和"QID"等医学缩写分别转换为"需要时服用"和"每日四次"的完整文本。

数据标准化后，系统执行验证步骤，包括根据行业数据库检查药物名称、剂型、强度和用法说明。验证后所有处方仍由执业药师仔细审核。通过这种自动化流程，某药房将近似错误（潜在用药错误）减少了50%，处理速度提高了90%，使药师能专注于提供个性化护理和处理复杂药物问题。

某药房理解价格透明度对客户的重要性。当患者使用保险支付药物费用时，会首先尝试从保险公司获取确切价格。若无法获得实时定价信息，则提供患者自付费用的预估，无需客户先完成整个结账流程。

为生成准确价格估算，采用基于决策树的集成模型，考虑历史理赔数据（时间序列特征）和静态信息（如特定药物、供应天数和处方数量）。通过提供确切成本或可靠预估，帮助患者在购买前了解自付费用。同时自动搜索适用行业优惠券并应用于订单，还使用机器学习验证患者保险注册和向保险公司提出的理赔请求。

利用某中心广泛的物流网络，包括当日达和本地配送设施以及Prime Air无人机等创新运输方式。采用机器人灌装系统等专用自动化技术简化药品调配流程，实现全国范围内的快速配送。

开发了自有订单履行系统，处理复杂的药物路由和调配逻辑，同时确保符合美国160多个药房监管机构的要求。例如，若最近履约中心的药物缺货，可在符合州法规的情况下识别其他州的最佳履约设施。

订单履行算法还考虑保险资格的地区差异。在此类情况下，会首先验证患者自付部分没有变化。若需变更，则与保险公司澄清福利细节。为实现这些功能，订单履行解决方案结合了运筹学技术（如优化求解器）和深度学习模型（如变分自编码器和扩散模型），通过模拟不同场景优化履约过程。

推出个性化AI驱动聊天助手，可回答关于服务注册的常见问题，并首创行业个性化支持功能，允许患者查询药物订单、配送状态、处方转移和库存可用性。患者可随时获得24/7药师支持和客户服务团队协助。

在医疗场景中实施个性化AI聊天机器人是复杂任务，必须保护患者隐私并确保最高准确性。为此改进了典型的检索增强生成（RAG）方法，包括输入输出防护栏、专用（迷你）AI模型集成，以及通过人类反馈强化学习（RLHF）的持续模型改进流程。

通过机器学习和优化算法简化复杂的药物调配流程，解决数据输入错误、价格不透明、智能全国药物履约和个性化AI体验等长期挑战。例如针对GLP-1类药物等新药短期缺货（STBO）情况，智能履约解决方案将因不可预见原因（包括STBO）导致的配送预估失误减少了85%。

AI助手帮助客户应对药房行业复杂性，提供24/7处方跟踪、保险覆盖、药物可用性和省钱策略等服务。50%与助手交互的客户无需额外人工支持，同时为需要帮助的客户保持24/7药师支持。助手还能响应患者查询提供实时药物转移或运输状态更新，处理后续问题推荐下一步行动。

尽管AI系统取得成功，研发团队仍在持续努力，将在药物调配规模化、改进个性化AI聊天助手、向主动关怀患者的纵向药房模式转型方面不断突破。