Tóm tắt
An toàn thuốc là yêu cầu quan trọng trong thực hành lâm sàng, đặc biệt tại cơ sở y học cổ truyền có sử dụng phối hợp thuốc hóa dược, vị thuốc cổ truyền và bài thuốc. Bài báo nhằm mô tả quá trình phát triển giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cảnh giác dược tại Bệnh viện Y học cổ truyền Thành phố Hồ Chí Minh. Nội dung được xây dựng trên cơ sở tổng hợp các đề tài tương tác thuốc đã triển khai, dữ liệu cảnh báo hiện có và kinh nghiệm vận hành phần mềm trong quy trình kê đơn, kiểm tra đơn thuốc. Giải pháp AI hướng đến phân tích hồ sơ theo ngữ cảnh, nhận diện nguy cơ, phân loại mức độ ưu tiên, giải thích lý do cảnh báo và gợi ý hướng xử trí. Cách tiếp cận này có thể góp phần chuyển hệ thống cảnh báo quy tắc thành công cụ hỗ trợ quyết định lâm sàng dễ hiểu, có tính tương tác và phù hợp hơn với thực tiễn sử dụng thuốc.
Từ khóa
trí tuệ nhân tạo, cảnh giác dược, an toàn thuốc, tương tác thuốc, y học cổ truyền, hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Tài liệu tham khảo
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Nhóm nghiên cứu Bệnh viện Y học cổ truyền Thành phố Hồ Chí Minh. Ứng dụng phần mềm cảnh báo tương tác thuốc đông dược. Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở. Thành phố Hồ Chí Minh; 2012.
- Nhóm nghiên cứu Bệnh viện Y học cổ truyền Thành phố Hồ Chí Minh. Xây dựng và đánh giá hiệu quả của phần mềm cảnh báo tương tác thuốc trong kê đơn thuốc kết hợp y học cổ truyền và y học hiện đại. Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở. Thành phố Hồ Chí Minh; 2014.
- Bộ Y tế. Tương tác thuốc và chống chỉ định. Hà Nội: Nhà xuất bản Y học; 2006.
- Bộ Y tế. Dược lâm sàng. Hà Nội: Nhà xuất bản Y học; 2011:66-86.
- Bộ Y tế. Dược thư quốc gia Việt Nam. Hà Nội: Nhà xuất bản Y học; 2012:43-45.
- World Health Organization. Medication Without Harm: Global Patient Safety Challenge on Medication Safety. Geneva: World Health Organization; 2017.
- World Health Organization. Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health: WHO Guidance. Geneva: World Health Organization; 2021.
- World Health Organization. Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health: Guidance on Large Multi-Modal Models. Geneva: World Health Organization; 2024.
- Bates DW, Levine D, Syrowatka A, et al. The potential of artificial intelligence to improve patient safety: a scoping review. NPJ Digit Med. 2021;4:54. doi:10.1038/s41746-021-00423-6.
- Sutton RT, Pincock D, Baumgart DC, Sadowski DC, Fedorak RN, Kroeker KI. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. NPJ Digit Med. 2020;3:17. doi:10.1038/s41746-020-0221-y.
