北醫團隊用 AI 把關問題處方箋

蔡紀眉，「犯錯是人類的天性！」北醫團隊取經健保資料庫，用AI把關問題處方箋，數位時代，2018.04.20

用藥錯誤的情況有多嚴重？從數據來看，2013年美國因醫療疏失死亡的人數約為25萬人，高居全美前三大死因。但醫療疏失涵蓋甚廣，其中，因用藥不當導致死亡者，約在1萬7千人到3萬5千人之間。每年，美國政府需花費300億美元處理因用藥錯誤衍生的醫療問題。 

台北醫學大學醫學科技學院院長、萬芳醫院皮膚科主任李友專表示，原則上，用藥錯誤可能來自四個階段，依發生時序分別是處方錯、調劑錯、給藥錯以及病人錯誤服用。其中，最嚴重也最常發生的，是醫師在處方開立階段就出現錯誤，「這很難挽救，藥師也救不回來。」 

台灣方面，李友專預估，一年約有1千7百萬張的不適當處方，若以每人每年平均看診15次計算，台灣每年3億4千5百萬處方箋中，不適當處方率近5%，這個比例和美國相當，接近全球平均。...

李友專團隊決定從健保資料庫下手，他們利用台灣健保資料庫、大型醫院提供的電子病歷資料，加上科技部資源，徹底研究醫師處方行為，在分析7億張處方箋後，推導出數百億筆診斷、用藥的排列組合，再用不同的AI演算法，進一步判斷任一張處方箋中，是否有藥物無法被病症診斷、或其他的用藥解釋。 

舉例來說，類固醇可能導致胃酸過多，醫師下藥後，必須再開制酸劑中和胃酸，「所以我們除了計算『病症診斷與用藥』之間的關聯，也算了『藥與藥』之間的關聯性。」 

最後，李友專團隊以串連機率與深度學習的方式，開發出「智慧型藥物安全系統」（Advanced Electronic Safety of Prescriptions，AESOP），一旦處方中出現無法被解釋的用藥，即被認定為不適當處方，AESOP系統會即時跳出提醒，診間醫師看到了，可以再次檢視醫囑和處方，避免用藥錯誤的風險。