药房面临的挑战
当处方送达药房时，其详细信息必须输入药房软件系统。随后，持证药剂师会审核处方，核实患者信息，检查潜在的药物相互作用或过敏反应，并确认所开药物、剂量和使用说明恰当且准确。
即使处方是电子方式送达，此过程也容易出现错误。美国一项研究估计，社区药房每年大约发生5150万次配药错误，一项荟萃分析支持约1.5%的错误率。
药房还必须为患者处理计费和保险理赔。这些是基于患者特定保险政策、其自付费用责任以及药房与不同保险公司协商费率所涉及的复杂计算。实际上，仅仅识别患者的保险信息就可能是一项挑战。结果是，患者通常直到流程结束时——在实体药房取药或在线结账时——才知道他们需要为药品支付的价格。
处方经过验证且购买完成后，药房工作人员必须在其库存中找到特定药品。然而，在此阶段，所开的药物、所需强度或首选品牌可能已经缺货。提供替代品可能需要再次联系开处方的医生以获得批准。此外，根据替代情况，可能需要重新启动计费和保险流程，以考虑价格或保险范围的任何变化。
药品准备发放后，药剂师会向患者提供如何正确服药的详细说明。患者可能还有关于保险覆盖范围或费用的问题。然而，这些对话通常在公共区域进行，这对于有个人或敏感问题的患者来说可能并不方便。
最后，患者需要随时随地、不分昼夜地方便地联系到药剂师。这使得患者能够报告服药期间的感受，有助于药剂师在整个治疗过程中提供更好的指导和支持。
AI赋能的药房
某中心药房使用大型语言模型来提高处方处理的准确性、安全性和速度。首先，利用LLM将原始处方数据转录为结构化、标准化的格式，以便软件无缝处理，也更容易被患者理解。例如，将"PRN"和"QID"等医学缩写转换为其完整的文本等价形式，如"按需服用"和"每日服用四次"。
标准化处方数据后，系统执行验证步骤，包括根据行业数据库检查药品名称、剂型、规格和使用说明。验证后，所有处方仍会由持证药剂师仔细审核和确认。通过利用这一自动化流程，某中心药房已将未遂事件（潜在的用药错误）数量减少了50%，并将处理速度提高了90%。这使得药剂师能够将时间和注意力集中在关键任务上，例如提供个性化护理和处理复杂的药物相关问题。
某中心药房理解价格透明度对客户的重要性。当患者使用保险支付药品费用时，某中心药房会首先尝试直接从保险公司获取确切价格。然而，如果无法获得实时定价信息，某中心药房将为患者的自付费用提供预估，无需客户先完成整个结账流程。
为了生成准确的价格估算，某中心药房使用了基于决策树的集成模型。这些模型考虑了诸如历史理赔数据（时间序列特征）以及具体药品、供应天数和处方数量等静态信息。通过提供预先定价信息（无论是确切成本还是可靠估算），某中心药房旨在提高透明度，帮助患者在决定购买前了解自付费用。此外，某中心药房会搜索适用的行业优惠券并自动应用于订单。还使用机器学习来验证患者的保险注册以及向保险公司的理赔请求。
某中心以其广泛的物流和履约能力而闻名，某中心药房利用了其庞大的当日达和本地配送设施网络，以及Prime Air无人机等创新运输方式。此外，某中心药房采用了专门的自动化技术，如机器人配药系统，以简化药品发放过程，从而能够及时向全国患者配送药品。
除了物理物流基础设施，某中心药房还开发了自己的订单履约系统，以处理复杂的药品路由和配药逻辑，同时确保遵守美国160多个不同的药房监管机构的规定。例如，如果某个订单的药品在最近的履约中心已无库存，某中心药房可以识别出下一个最佳符合条件的履约设施来完成订单，即使该设施位于不同的州，前提是相关州法规允许此类跨州履约。
此外，某中心药房的订单履约算法考虑了保险资格的区域差异。在这种情况下，某中心药房将首先确认患者的自付费用没有变化。如果需要变更，某中心药房将与保险公司合作澄清福利细节。为了实现所有这些功能，某中心药房的订单履约解决方案结合使用了运筹学技术（如优化求解器）和深度学习模型（如变分自编码器和扩散模型）。这些模型有助于模拟不同场景并优化履约过程，以确保向患者高效、合规地配送药品。
某中心药房还引入了个性化的AI驱动的聊天机器人来协助用户。这些虚拟助手可以回答有关某中心药房的常见问题，例如如何注册服务。作为行业首创，某中心药房的聊天机器人还提供个性化支持，允许患者询问其药品订单、配送状态、处方转移和库存可用性等问题。如果患者愿意，始终可以24/7直接获得药剂师支持和客户关怀团队的帮助。
在医疗保健环境中实施个性化的AI聊天机器人是一项复杂的任务。保护患者隐私并确保最高水平的准确性、避免LLM幻觉至关重要。为了应对这些挑战，某中心药房增强了用于LLM聊天机器人的典型检索增强生成方法。这些增强包括输入和输出护栏、使用专门的（迷你）AI模型集成，以及通过基于人类反馈的强化学习进行的持续模型改进过程。
数字化药房柜台
某中心药房正在利用机器学习和优化算法来简化复杂的药品发放过程。通过应对数据录入错误、价格不透明、智能全国药品履约以及基于AI的个性化体验等长期存在的挑战，某中心药房使患者能够节省时间、节省金钱并保持健康。
例如，药品，尤其是进入市场的新药，出现短期缺货的情况并不少见，最近用于糖尿病和减肥的GLP-1系列药物就是这种情况。某中心药房的智能履约解决方案已将因不可预见原因（包括短期缺货）导致的预计配送时间失准情况减少了85%。
AI驱动的某中心药房助手帮助客户应对药房行业的复杂性，提供关于处方追踪、保险覆盖范围、药品可用性和节省成本策略等主题的24/7全天候协助。一半与助手互动的客户不需要额外的人工支持，这为他们节省了时间和精力。（对于仍然需要帮助的客户，某中心药房同样提供24/7的药剂师支持。）此外，助手会根据患者查询提供实时的药品转移或配送状态更新，并处理后续问题以建议下一步行动。
然而，尽管基于AI的系统取得了所有这些成功，某中心药房的研究和工程团队仍在持续努力工作。将继续在扩大药品发放规模、改进个性化的基于AI的聊天机器人和助手、以及向主动关注患者的纵向药房转型方面不断突破。
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