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为探究临床决策支持算法在疼痛管理中的作用及阿片类药物行业的影响，研究人员对与 NarxCare 开发相关的文档进行定性研究。结果发现该算法受行业推动广泛应用，但存在透明度低等问题。这为反思算法应用及监管提供依据。
在医疗领域，疼痛管理一直是重要课题，阿片类药物作为常用镇痛药，却引发了严重的危机。美国的阿片类药物过量危机历经多个阶段，从处方阿片类药物的过度开具，到海洛因相关过量，再到合成阿片类药物如芬太尼的泛滥，以及阿片类药物与兴奋剂的共同使用，给社会和民众健康带来极大危害。这背后，阿片类药物行业与医疗政策制定者的利益关联影响了研究、教育和临床决策，导致过度处方。尽管出台了监管政策，如 2011 年美国食品药品监督管理局（FDA）推出的风险评估和缓解策略（REMS），但行业影响力依旧存在，未能有效遏制危机。
在此背景下，为了深入了解临床决策支持算法在疼痛管理中的作用，以及阿片类药物行业对其发展和应用的影响，来自美国加利福尼亚大学旧金山分校（University of California, San Francisco）的研究人员 Dan Kabella、Dorie Apollonio 等人开展了相关研究。该研究成果发表在《Journal of General Internal Medicine》上。
研究人员采用内容分析法，对阿片类药物行业文档档案（Opioid Industry Document Archive，OIDA）中的相关文档进行研究。通过关键词搜索，以 “NarxScore” 等为起始词，采用滚雪球搜索策略确定更多搜索词，最终筛选出 48 份相关文档。同时，研究人员还参考了公司网站、专利文本和新闻文章，以三角验证研究结果。
研究结果主要聚焦在三个方面：
- PDMP 算法在阿片类药物控制中的兴起（2009 - 2014 年）：美国各州推行处方药物监测计划（PDMPs），并逐步从纸质过渡到电子格式。2009 年《健康信息技术经济和临床健康法案》（HITECH Act）的出台推动了这一数字化转型。2010 年，基于 PDMP 数据的首个评估患者 “正确使用处方药物” 可能性的算法诞生，即后来的 NarxCare。它与 PDMPs 系统集成，分析潜在滥用模式，但因其在电子健康记录中的显示方式可能影响临床决策，且相关教育视频存在将责任归咎于个人的倾向。
- 行业赞助的活动和技术政策（2016 - 2021 年）：尽管证据有限，阿片类药物行业通过投资、教育活动等推动了 NarxCare 的广泛应用。如 2016 年在相关峰会上，NarxCare 被作为关键工具推广；2017 年，普渡制药（Purdue Pharma）资助建立 “NarxCare 桥” 项目；同年，相关行业联盟积极推动 NarxCare 成为处方实践的 “完整解决方案”，并试图影响监管政策。
- NarxCare 的争议（2021 - 2024 年）：2021 年，有报道指出女性因高 NarxCare 评分被拒开止痛药，引发争议。2022 年，专业人士致信加州司法部表达对其算法不透明等问题的担忧。2023 年，相关机构向 FDA 提交公民请愿书，认为 NarxCare 应被召回，因其可能限制患者获得止痛药，还涉及隐私、数据安全和潜在偏见等问题。
研究结论和讨论部分指出，像 NarxCare 这样的风险评估工具在促进阿片类药物安全处方方面的临床影响尚不明确。阿片类药物行业通过政策活动和立法影响了监管环境，推动了此类工具的应用，但工具本身存在有效性证据不足、透明度低等问题，还可能存在算法偏见，影响健康公平。该研究强调在广泛应用机器学习技术前，需进行严格评估，同时供应商应提高工具的透明度，在明确其健康影响前谨慎推广。这一研究为深入理解阿片类药物行业对临床算法的影响提供了重要依据，对规范临床决策支持算法的应用和监管具有重要意义 。
