【獵云網北京】11月28日報道（文/呂夢）

擔心降脂藥傷肝傷腎，干脆自作主張將劑量減半；本來在服用西藥，又想加點中藥調理一下，認為效果更好；以為用藥量越大、見效就越快，因此隨意增加用藥劑量或用藥次數；原本需一天三次按時服用，有時候忘了干脆不吃……這些不按時、按量的用藥行為幾乎出現過每一個人的生活里，看似偶發的決策或漏服往往會直接影響患者的病情，甚至導致嚴重后果。

現實生活中，患者的病情沒有得到及時控制，很大程度并非醫生能力不夠或者藥品療效差，而是沒有遵醫囑用藥。在藥品正常的用法和用量無法保證的前提下，疾病康復尤其是慢病管理無從談及。

原國家食藥監總局的數據顯示，我國每年約有250萬人因為用藥錯誤而損害健康，其中死亡人數高達20萬人。

這類缺乏藥物依從性的表現一方面與醫療系統部分環節的不可控相關，例如患者在完成取藥后與醫生的“后續溝通”就基本中斷，醫生無法對每一位患者進行隨訪追蹤。

即使叮囑過服藥規定，患者的受教育程度、對病情和藥物的非正確認識也會影響用藥進展。

此外，根據美國《健康(Health)》雜志調查顯示，受訪者中有超過三分之二的藥物依從性差的患者是受到健忘和拖延的影響。

可見，從流程引導方面來看，不安全的用藥做法和用藥錯誤其實是一種能夠避免的傷害。

按時吃藥需借助“外力”，掃碼即獲專業藥事服務

在新醫改方案的指導下，各地都加大了智慧醫療建設的投入，力求通過移動互聯網、云計算、大數據等新興技術的成熟，為智能終端賦能提供更豐富的可能性。

其中，貴州醫科大學附屬醫院就在今年8月率先上線了“用藥管家”這款應用，通過智能化的藥事服務，填補了醫院對用藥管理的空白。

“現在的醫院患者隨訪還存在很大的‘空窗期’”，貴州醫科大學附屬醫院醫學網絡中心主任蔣捷在接受獵云網采訪時談到，傳統的隨訪方法耗費大量人力和時間，因此隨訪往往欠缺系統性和連貫性，加之人工統計難度大且差錯率高，一定程度上影響了隨訪質量。

通過用藥管家，患者只需掃描處方上的二維碼或者關注醫院公眾號，取藥后就能實時接收到專屬于自己的用藥指導推送，及時查看藥物具體的用法和用量，并且保存用藥記錄。同時還能在線咨詢真人藥師。

此外，對于漏服等現象，用藥管家還根據藥物最佳服用時間生成鬧鐘，按時提醒患者，增加患者的依從性。

貴州醫科大學附屬醫院醫學網絡中心主任蔣捷（右二）、高級工程師吳雪梅（右一）接受獵云網采訪

從醫院端來看，蔣捷認為，通過智能隨訪跟蹤患者的診后病情，進行康復指導和用藥提醒，可以達到患者的治療目標，并且及時解決藥物副作用的問題，不僅提升了醫院的院外管理能力，同時，末端數據還形成了對醫療科研的反哺。

作為一線醫務人員，貴州醫科大學附屬醫院高級工程師吳雪梅也對獵云網表示，結合目前用藥管家的落地情況來看，醫生減少了大量重復繁瑣的用藥交代工作，同時大大提高了藥房發藥窗口的效率，可以把更多精力放在更有效的醫患溝通中，改善患者體驗。

這一應用的落地也為貴州醫科大學附屬醫院“智慧服務”的推進奠定了基礎。在近日《中國數字醫學》雜志社主辦的“2019中國數字醫學高峰論壇——人工智能與未來醫學”活動上，貴州醫科大學附屬醫院憑借“用藥管家”在“2019年全國醫療人工智能創新獎”評選中榮獲“智慧服務創新獎”。

以患者為中心，通過信息化技術持續改善醫療服務

事實上，智慧服務只是貴州醫科大學附屬醫院醫療信息化建設的一個分支。

近年來，隨著國家多項醫衛信息化政策的出臺以及醫改的不斷深入，醫療管理理念也逐漸從從“治療為中心”到以“患者為中心”過渡，因而對醫療信息化建設提出了更高的要求。

從診前、診中到診后各環節，貴州醫科大學附屬醫院都在以點到線推進智慧醫療建設。

“比如預約掛號、智能導診，可以代替人工引導患者精準掛號，減少患者掛號錯誤帶來的時間浪費。智能預問診能夠幫助我們提前采集患者的完整病歷，了解病情，降低患者的等待時間。這些都是面向患者的智慧服務，通過改善就醫體驗，讓患者感受到更加方便和快捷”，蔣捷表示。

當前，傳統行業都面臨著前所未有的智能變革，AI、大數據與如何在醫療行業，如輔助決策、智慧服務、健康管理等細分領域發揮重要的作用，是智慧醫療關注的重點。

以用藥管家這款產品為例，這是左手醫生從今年3月推向市場的一款基于機器學習、深度學習、自然語言處理、病歷結構化等技術的應用。

左手醫生“用藥管家”應用界面

在“學習”過程中，它“閱讀”了6萬+份藥品說明書、10萬+份臨床指南、5000萬+篇醫療科普文章、2000萬+份醫學論文以及人民衛生教育出版社出版的專業醫學書籍，形成了專業的醫療知識圖譜。此外，再結合醫生的處方，為患者提供用藥指導、用藥問答、用藥管理、用藥信息采集等藥事服務。

在AI+醫療的落地過程中，“我們最看重的就是根據現實需求來解決問題”，蔣捷認為，“人工智能對醫療的全鏈條賦能還需要一段時間，需要一個點一個點的突破，這個過程需要醫院端和企業端共同合作推進”。

現階段，我國優質醫療服務供給總體不足與需求不斷增長之間的矛盾依然十分突出——醫療服務人員的短缺，不僅無法讓患者充分獲得優質的診療服務，同時也增加了醫生的工作量。

對此，左手醫生通過致力于打造全科機器人（AI）醫生，從供給端”推動醫療服務模式的創新。

目前，“用藥管家”已經簽約及上線的三甲醫院約70家，除了這款應用，左手醫生還通過智能自診、智能導診、智能預問診、智能問藥、智能問答、醫學文本數據結構化引擎等搭建了一條完整的醫療鏈條。其中，智能導診和智能預問診也將在貴州醫科大學附屬醫院陸續上線。

對于第三方平臺的不同場景需求，左手醫生也可以提供多種解決方案，包括快速就診解決方案、智能疾病管理解決方案、智能藥店解決方案、基層醫療解決方案、互聯網醫院解決方案等。