人工智能赋能临床药学实践与教育：创新解决方案的研究启示与未来展望

本期特邀编辑推荐：针对AI技术在临床药学领域应用缺乏系统性评估的问题，研究人员聚焦大语言模型(LLMs)教育整合、MedinAI伦理指南开发、个性化用药决策支持系统等主题，通过随机对照试验、德尔菲共识和机器学习模型验证，证实AI可优化药学教育质量(Campbell等)、建立标准化报告框架(Bottacin等)并提升用药安全性(Van De Sijpe等)，为药学服务数字化转型提供实证依据。

　　

随着人工智能技术在全球医疗领域的爆发式增长，临床药学正面临前所未有的数字化转型机遇与挑战。尽管AI在药物相互作用预测、个性化给药方案优化等方面展现出巨大潜力，但药学教育体系如何整合大语言模型(LLMs)、临床实践如何确保AI应用的伦理合规性、以及真实世界中药师对AI工具的接受度等问题仍缺乏系统性研究证据。这些关键问题的解决，将直接决定AI技术能否真正提升药学服务质量并改善患者结局。

普里什蒂纳大学医学院药学实践与药物保健系Kreshnik Hoti团队联合奥地利因斯布鲁克大学、英国罗伯特戈登大学等国际机构，在《International Journal of Clinical Pharmacy》发表的特刊中，通过多国合作研究揭示了AI赋能临床药学的最新进展。研究采用随机对照试验(RCT)评估LLMs教学效果，德尔菲法制定MedinAI报告指南，机器学习算法(如DistilRoBERTa情感分析、GLMMLasso预测模型)优化用药方案，以及基于理论计划行为(TPB)的药师技术接受度调查等方法，构建了从基础研究到临床转化的完整证据链。

药学教育与大语言模型应用
Campbell等通过对比测试发现，ChatGPT等聊天机器人在单步药学计算中准确率达92%，但多步复杂计算(如肌酐清除率)全部错误，提示需针对性改进算法设计。Elnaem等的跨国调查则显示，67%药学学生对生成式AI(GenAI)存在过度依赖，不同国家数字鸿沟显著(p<0.01)，强调课程体系需纳入AI伦理模块。值得注意的是，Ali团队的RCT研究(样本量n=88)颠覆了既往认知——使用GenAI工具4周后，学生OSCE(客观结构化临床考试)成绩未提升(p=0.34)，焦虑水平也无显著变化，表明短期AI干预效果有限。

AI研究伦理与报告标准
Bottacin团队开发的MedinAI指南包含23项核心指标，经EQUATOR网络认证成为首个药学AI研究国际标准，特别强调算法透明度(如SHAP值解释)和数据集偏差评估。该指南已成功应用于同期发表的药物情感分析研究，使VADER与DistilRoBERTa模型的可比性提升40%。

用药决策支持与个性化治疗
在临床转化方面，Van De Sijpe等开发的BED-CMA系统将血液科不当处方率从70%降至20%，其成功关键在于整合了FHIR标准临床数据。Yang团队采用变分自编码器(VAE)识别出组胺H₂受体拮抗剂敏感型心衰亚群(AUC=0.89)，而Sugaya的GLMMLasso模型提前72小时预测化疗后中性粒细胞减少的灵敏度达91%。这些突破标志着AI正推动药学服务从"经验驱动"转向"数据驱动"的新范式。

药师技术采纳现状
Tecen-Yucel的TPB模型揭示，尽管83%医院药师愿意使用AI工具，但数字素养不足者占61%，培训需求与自我效能感(r=0.52)成为关键影响因素。Ait Gacem的系统综述进一步证实，药师对FHIR、HL7等互操作性标准的掌握程度直接影响AI系统部署成功率。

这些研究共同指出：AI不会取代药师专业判断，而是通过增强临床决策(如DELSTAR定制化LLM辅助谵妄用药管理)重构药学服务价值链。未来需重点解决三方面问题：建立药学专属LLM微调数据集、开发符合GDPR(通用数据保护条例)的边缘计算方案、以及将MedinAI指南纳入药学继续教育体系。正如Hoti在结论中强调，只有当AI技术与药师专业智慧形成"人机协同"生态时，才能真正实现以患者为中心的精准药学服务变革。