استخدام التكنولوجيا يحسّن العلاج الدوائي..

قالت عضو جمعية أصدقاء الصحة الصيدلانية السريرية د.ليلى العالي، إن الذكاء الاصطناعي يساعد الصيادلة على اتخاذ قرارات سريرية دقيقة مبنية على أدلة، موضحة أن الصيدلة السريرية هي أحد فروع العلوم الصحية حيث يقدّم فيه الصيادلة رعاية للمرضى من أجل تحسين العلاج الدوائي وتعزيز الصحة والوقاية من الأمراض.

وأضافت د.ليلى العالي أن العديد من الدراسات أظهرت أن خدمات الصيدلة السريرية تسهم في سلامة المرضى، وتحسين نتائج العلاج الدوائي، وتحسين الالتزام بالأدوية ومنع الأحداث الضارة للأدوية، وتقصير مدة الإقامة في المستشفى، وتقليل معدلات إعادة القبول والوفيات، لذلك فإن الاستخدام الفعّال للتكنولوجيات المتقدّمة ضروري، وقد بدأ خلال العقد الماضي، حيث تم استخدام التكنولوجيا عملية تحضير الدواء وتوزيعه في المستشفيات من أجل استبدال العملية اليدوية إلى التكنولوجيا.

وبيّنت أن هذا الإطار قد مكّن زيادة تركيز الاهتمام البشري لمهام ذات قيمة أعلى على المريض، مثل خدمات الصيدلة السريرية وأنشطة الرعاية الصيدلانية مثل التوفيق بين الأدوية، ومراجعة الأدوية، وإدارة العلاج الدوائي، وتوفير معلومات الأدوية، وتثقيف المرضى، ومراقبة الآثار الجانبية للأدوية.

وتابعت أن الرقمنة الحديثة للصحة والتوافر المتزايد للسجلات الطبية الإلكترونية، توفر للصيادلة السريريين الفرصة لاستخدام تطبيقات وأدوات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الصيادلة على اتخاذ قرارات سريرية دقيقة ومبنية على الأدلة. وباستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للصيادلة تحليل كميات كبيرة من بيانات المرضى بسرعة، بما في ذلك السجلات الطبية ونتائج المختبر وملفات الأدوية. وهذا يسمح لهم بتحديد التفاعلات الدوائية المحتملة، وتقييم سلامة وفعالية الأدوية، وتقديم توصيات أكثر دقة مصممة خصّيصاً للمرضى الأفراد.

وحول الخدمات التي يقدّمها الذكاء الاصطناعي استعرضت العالي عدداً منها:توصيات الجرعات: أحدث ابتكار يمكن أن يحسن رعاية الأمراض المزمنة هو نظام جديد لتحسين الجرعات، وهو عبارة عن منصة لتحسين الجرعات القابلة للتنفيذ، والتي أُنْشِئَت لتحسين دقة جرعات العلاج الكيميائي. وتساعد على استجابة العلاج بمرور الوقت، وتتنبأ بمتطلبات الجرعات والحفاظ على مستويات الفعالية والسلامة المطلوبة.

تحديد التفاعلات الدوائية – الدوائية: يتطلب التنبؤ بالتفاعلات الدوائية - الدوائية استخدام برامج دوائية متعددة للتفاعلات دوائية - باستخدام الذكاء الاصطناعي هيDrugBank, SIDER, TWOSIDES, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), Lexicomp, and Micromedex.

تحديد الدواء غير المناسب المحتمل: يتم تحديد الأدوية غير المناسبة المحتملة وهي الأدوية التي تفوق مخاطرها الفوائد عند إعطائها للمرض. وحيث إن الاستخدام المفرط للأدوية بين المرضى المسنين يعرضهم لخطر وصف الأدوية غير المناسبة محتملة. استخدمت لها الدراسات حالياً العديد من المعايير لتقييم الاستخدام المفرط للأدوية، بما في ذلك معايير البدء والتوقف، والتي تساعد على الكشف المبكر على التداخلات الدوائية والأضرار الجانبية وحيث يستخدم الذكاء الاصطناعي لتشكيل هذا النوع من النماذج التنبؤية لتقليل أضرار الاستخدام المفرط للأدوية.

تكنولوجيا مراقبة الالتزام بالأدوية القائمة على الفيديو: تستخدم معظم تكنولوجيات مراقبة الالتزام القائمة على الفيديو باستخدام كاميرات فيديو للسماح للمرضى بتسجيل مقاطع فيديو لحديث عن تناول الدواء بأنفسهم، والتي تُحَلَّل بأثر رجعي بواسطة مقدمي الرعاية الصحية أو الذكاء الاصطناعي. حيث إن تكنولوجيا الإبلاغ الذاتي للمريض، تساعد تجمع بيانات على الالتزام بالأدوية من خلال التفاعل مع المريض عبر مكالمات الهاتف والأزرار الذكية والمذكرات الإلكترونية والمنصات القائمة على الويب وتطبيقات الهاتف المحمول بالنسبة لمعظم الأجهزة التي يتم الإبلاغ عنها ذاتياً.

تحديد أخطاء الأدوية: أثبتت الدراسات طرقاً غير خاضعة للإشراف للكشف عن الوصفات الطبية التي تحمل الأخطاء الوصفية عن طريق برامج مطورة، هذه البرامج تم تطويرها كخدمات لتحسين نتائج المرضى والكشف عن الأخطاء الوصفية في الجرعات الزائدة والجرعة الناقصة. (SaaS) &)DDC).