重点监控药品管理是促进临床合理用药的重要抓手之一。自国家卫生健康委于2019年和2023年发布两批国家重点监控合理用药药品目录以来，全国各医疗机构面临人力压力与跨部门协作的考验，而信息化手段的引入已成为解决这一问题的有效途径之一。近日，记者就信息化助力重点监控药品管理的话题采访了相关专家和医院药学部门负责人。
突破困境 迎接管理变革
在重点监控药品管理工作中，各项任务均需多部门协调、跨领域合作，这无疑加大了医务管理的复杂性。武汉大学医院管理研究所常务副所长、研究员林丽开及其研究团队于2023年开展的一项“医疗机构重点监控合理用药药品遴选、使用和评价规范研究”显示，各医疗机构的药事委员会、药学部门、医务处、行政部门及信息部门各司其职，既要负责全局指导、目录制定和流程把控，又要承担执行检查、督促改进等任务。其中，药学部门在处方点评工作中面临的压力尤其明显。
“与此同时，临床、药学及医务等部门之间的合作在实际执行过程中往往显得零散、断层。”林丽开介绍说，当某种药品被纳入重点监控目录后，部分临床科室因依赖自身的用药习惯而缺乏与药学部门之间的有效沟通，导致整体管理链条难以形成合力，从而出现负面反馈。对此，林丽开提出，当前不少医疗机构已明确规定，当药品使用情况未达到要求时，要通过开展部门讨论、进行案例分析及提前警示等方式介入管理，甚至将执行效果与绩效挂钩。“借助信息化手段可弥补现有协同机制的不足。”林丽开说。
林丽开的观点得到医疗机构执行层面的验证。中山大学附属第一医院（以下简称中山一院）药学部副主任陈攀表示，推行重点监控药品管理不仅给一线医务人员带来工作压力，更对信息系统改造提出严峻考验。该院在审方系统更新、用药数据提取及整合过程中，常常需要依托信息技术来提高响应速度和整体效率，否则管理效能将大打折扣。在西安医学院第一附属医院（以下简称西安医学院一附院）药学部主任郑艳侠看来，重点监控工作对临床、医务、质量控制、医保以及纪检监察等多部门之间协同的需求日益突出。她说：“医院只有通过系统化的信息化建设和系列培训，才能真正将各部门的专业优势转化为整体效能，从而推动重点监控工作顺利开展。”
华中科技大学同济医学院附属同济医院（以下简称同济医院）药学部主任刘东也深有感触。他表示，在没有信息技术支持的情况下，临床药师在进行个性化数据分析、处方点评过程中面临巨大的工作压力，临床医生和药师在药品使用是否合理方面的分歧也使管理难度倍增。而借助信息系统，上述问题会在很大程度上得以解决。
“在现阶段，信息化不仅是提高管理效率的有力工具，更是缓解人力资源紧张、优化部门协同和实现管理现代化的必由之路。”林丽开说。
智慧驱动 探索管理新路径
在应对重点监控药品管理这一复杂任务时，许多医院正积极借力信息化手段，从医院信息系统的升级到合理用药系统的构建，再到数据看板的实时监控，多角度提升了管理效能。
陈攀介绍，中山一院积极打造智慧药学平台，经过系统梳理与优化后，将重点监控药品管理规则全面整合至合理用药系统。目前，系统每日处理的上万张门诊处方中，仅有3%至5%需要药师人工审查，显著减轻了药师工作负担。同时，该院信息数据中心依托院内“数据湖”构建了药事质量控制数据看板。药学部可借助该看板全方位实时重点监控用药指标，为药事管理及质控决策提供有力的数据支撑。
西安医学院一附院在信息化实践中亦取得显著成效。郑艳侠介绍，该院利用大数据平台自动生成药品使用报表，并结合可视化技术，全面展示重点监控药品使用趋势及临床替代品的动态情况，实现从数据采集到风险预警的闭环管理。通过人工与智能审方相结合，该院既保留了人工的临床判断，又能利用系统预警机制及时介入，显著降低不合理用药风险。
同济医院则通过构建合理用药监测系统推出了多维度、层级化的处方前置审核模块。该系统能在医生开具处方时即时拦截异常情况，并通过大数据平台对药品使用情况进行细致分析，从科室到个人层面形成完整的监控体系，使得管理措施更加精准、细致。
AI已来 仍需深度求索
林丽开认为，面对智能大模型的应用浪潮，未来以DeepSeek为代表的人工智能（AI）工具或将推进重点监控药品管理效率的提升。林丽开说：“利用AI技术与医疗大数据相结合，未来可以实现对不合理处方的实时拦截、智能归因以及资源优化，其处理速度远超传统人工模式，有望为全国各级医疗机构特别是基层医院提供精准辅助决策支持。”然而，林丽开指出，目前尚无专门的AI工具用于重点监控药品管理，其应用效果和推广模式尚需进一步验证。
陈攀介绍，目前，中山一院正在筹建院内药学算力平台，旨在将其应用于药事业务数据分析、临床用药安全保障以及药学多模态数据科研等工作中。借助DeepSeek等通用大模型，该院在院内智慧药学平台上搭建了药学垂域智能体集群。陈攀说：“药学人员面临异构海量数据的挑战。如何运用计算机技术、数据科学知识，并结合临床实践经验，从海量数据中挖掘出有价值的信息，从而更好地开展药学工作，已成为医院药学发展的必然方向。这需要我们在实践中不断学习、改进和完善。”
刘东指出，通过智能审方与大数据平台的联动，有望构建一个动态优化、持续更新的审方规则体系。该体系以药品说明书为依据，结合国家和地方政策，通过不断收集临床反馈来完善规则。然而，他也强调，在如何平衡循证依据与医院用药实际之间的关系，以及如何防止系统规则过于严苛而影响临床医生的灵活用药方面，仍面临技术与管理的双重考验。
“事实上，一些医院表示正在积极将DeepSeek接入医院系统，但实际效果可能并不乐观。”解放军总医院第八医学中心院长谭映军说，“算法、算力、存储是直接影响DeepSeek在医院落地应用的三大最核心因素。这三方面若没有突破，接入DeepSeek也仅为形式上的利用。”
“就像DeepSeek的中文名字叫深度求索一样，AI工具在重点监控药品管理中的应用也需要深度求索。”林丽开说。
文：健康报记者 吴刚
编辑：吴刚 李诗尧
校对：马杨
审核：管仲瑶 徐秉楠
