Transformando a prática de farmácia através da IA

Ravi Patel, Pharmd, MBA, MS, consultor de inovação principal da Escola de Farmácia da Universidade de Pittsburgh, apresentou a sessão 'mais inteligente, melhor, mais rápido, mais forte? Ai na prática de farmácia'. Ele falou sobre os diferentes tipos de tecnologias de IA usadas hoje na prática de farmácia, forneceu exemplos do mundo real de aplicações de IA no gerenciamento e segurança de medicamentos e avaliou o impacto da IA ​​na prática de farmácia e nos resultados dos pacientes.

O Dr. Patel observou que a IA faz parte da vida cotidiana há muitos anos, com aplicações em ferramentas como o Google Maps, Netflix, Siri assistente de IA da Apple e previsão do tempo. Ele enfatizou o significado da IA ​​generativa e sua acessibilidade, que transformou como a tecnologia é utilizada nos cuidados de saúde. Ele discutiu a evolução da IA ​​das árvores de decisão básica (como modelos binários 'sim/não' ou 'se/então') para sistemas mais complexos que alavancam grandes quantidades de dados para análises preditivas, como aprendizado de máquina, redes neurais e aprendizado profundo.

Outlining the importance of understanding AI’s applications in pharmacy, including decision support systems and medication management, he said, “Pattern recognition is what a lot of these models are based on. We think about a regression analysis—you have an X and a Y—what information of X can we put into a model to create some predictive value of Y? When we apply that to a concept like pharmacy, we’ve already been using some framework of this for a number of years. Having a decision tree, binary points, Análises de formulário, sendo capazes de identificar algo como uma contra-indicação em um medicamento ou passando por terapia de autocuidado.

Alguns exemplos de tecnologias de IA relevantes para a prática de farmácia que o Dr. Patel discutiu foram:

• Aprendizado de máquina: essa tecnologia permite que os sistemas aprendam com os dados e melhorem com o tempo. Na farmácia, pode ser usado para prever a adesão ao paciente aos regimes de medicação, aumentando assim os resultados do tratamento
• Processamento de linguagem natural (PNL): o NLP permite que os computadores entendam e interpretem a linguagem humana. Pode ser aplicado em farmácia para analisar notas dos pacientes e extrair informações relevantes, facilitando uma melhor comunicação e tomada de decisão
• Automação de processo robótico (RPA): a RPA pode automatizar tarefas repetitivas, como preenchimento de prescrição e gerenciamento de inventário, libertando farmacêuticos para se concentrar no atendimento ao paciente e nas responsabilidades clínicas.
 
Além disso, o Dr. Patel delineou exemplos de aplicações de IA em prática de farmácia, incluindo:

• Gerenciamento de medicamentos: a IA pode ajudar no gerenciamento de regimes complexos de medicamentos, garantindo que os pacientes recebam as doses corretas e minimizando o risco de interações medicamentosas adversas. Isso é particularmente importante para pacientes com múltiplas prescrições
• Segurança do paciente: as tecnologias de IA podem analisar os dados do paciente para identificar possíveis problemas de segurança, como alergias ou contra -indicações de medicamentos, melhorando a segurança geral do paciente e reduzindo a probabilidade de erros de medicação.
• Analítica preditiva: Ao analisar dados históricos, a IA pode prever os resultados dos pacientes, ajudando os farmacêuticos a tomar decisões informadas sobre planos de tratamento e intervenções adaptadas às necessidades individuais dos pacientes.

Destacando a necessidade de os farmacêuticos reconhecerem o valor da IA ​​no aprimoramento do atendimento ao paciente e na melhoria da eficiência operacional, o Dr. Patel também abordou as considerações éticas em torno da IA, como privacidade de dados e confiabilidade dos resultados gerados pela IA. Ele enfatizou que os farmacêuticos devem estar cientes dos regulamentos que regem o uso de dados, como HIPAA (Lei de Portabilidade e Responsabilidade do Seguro de Saúde) e implementar as melhores práticas para proteger as informações do paciente. Ele acrescentou que os farmacêuticos 'devem estar vigilantes na avaliação de ferramentas de IA para justiça e precisão, garantindo que todas as populações de pacientes sejam representadas e tratadas de forma equitativa'.

Uma estratégia que ele explorou para alcançar é a algoritmovigilância. A algoritmovigilância é o monitoramento, avaliação e melhoria em andamento dos algoritmos - similares aos da farmacovigilância quando se trata de segurança e eficácia, recordes e avisos de caixa preta.

O Dr. Patel concluiu enfatizando a necessidade de diálogo contínuo sobre o papel da IA ​​na farmácia, pedindo aos farmacêuticos que considerem como eles podem alavancar a IA para otimizar os fluxos de trabalho para melhorar o atendimento ao paciente e promover a profissão de farmácia. Ele emitiu uma frase de chamariz para os farmacêuticos se envolverem com a IA, explorar suas aplicações e contribuir para a conversa em andamento sobre seu papel na saúde.

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