為了有效攔截問題處方，北醫的團隊利用健保資料庫、大型醫院提供的電子病歷資料，加上科學文獻資料，研究醫師處方行為，分析數億張處方箋後，推導出疾病與藥物、藥物與藥物關連性，運用不同的AI演算法，開發出「智慧型藥物安全系統」（AI-enhanced Safety of Prescription，簡稱AESOP），當處方中出現無法被診斷或其他藥物所解釋的用藥時，就可能為不適當處方，之後可以適時適度地提醒醫師，避免發生用藥錯誤。
為了提高AESOP系統的準確度，北醫團隊也和醫學中心合作，持續擴大臨床試驗。目前可有效捕捉到50%至80%的不適當處方。醫師在對系統提示的接受度，也從初期的4成，提升到6成。
作者｜李友專（Yu-Chuan Jack Li）
臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授暨院長、萬芳醫院皮膚科暨雷射美容中心主任。臺灣病歷電子化重要推手之一，也是臺灣醫學資訊及人工智慧於臨床應用之先驅。自1993年起投入人工智慧於醫療應用研發至今。曾獲2017國際健康資訊學院（IAHSI）創始院士、2015中華民國資訊產業最高桂冠-傑出資訊人才獎、2010美國醫學資訊學院（ACMI）院士、2010澳洲醫學資訊學院（ACHI）院士、2001中華民國十大傑出青年等殊榮。
本文經授權轉摘自好人出版《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》（原標題：AI把關，用藥更安全）
責任編輯／趙元
