Автоматизация процесса получения лекарств: современные цифровые решения



В статье анализируются современные цифровые технологии, автоматизирующие процесс получения медикаментов. Цель исследования — выявить эффективные решения и перспективы их использования. Рассматриваются электронные рецепты, автоматизированные системы персональной дозировки и искусственный интеллект. Примеры успешного внедрения, такие как национальные системы e-Prescriptions в Эстонии и Великобритании, демонстрируют повышение доступности и безопасности медикаментов.

Показаны преимущества автоматизированных комплексов дозировки в медицинских учреждениях, включая сокращение ошибок и оптимизацию ресурсов.

Ключевые слова: автоматизация здравоохранения, электронные рецепты, искусственный интеллект, персонализация терапии, цифровое здравоохранение, фармакогеномика.

Автоматизация процесса получения лекарств с использованием цифровых технологий становится важным направлением развития здравоохранения. Современные пациенты часто сталкиваются с проблемами, связанными с доступом к медикаментам: задержками в выдаче рецептов, отсутствием лекарств в аптеках, а также сложностями логистики в удалённых регионах. Учитывая рост цифровизации в медицинской сфере, возникает необходимость внедрения решений, которые позволят устранить эти препятствия и существенно упростят взаимодействие пациента с системой здравоохранения.

В последние годы множество исследований и практических разработок в области цифровых технологий демонстрируют их эффективность в оптимизации получения медикаментов. Системы электронных рецептов, например, уже активно используются в странах с высоким уровнем цифровизации, таких как США и Великобритания, где они не только ускоряют процесс получения медикаментов, но и уменьшают количество ошибок при их выписке [8, 9]. Мобильные приложения и онлайн-платформы позволяют пациентам не только заказывать лекарства, но и отслеживать их наличие в аптеках, что облегчает задачу особенно для хронически больных, которым необходимо регулярное пополнение запасов препаратов [2].

Системы мониторинга наличия лекарств, внедряемые в странах с ограниченными ресурсами, также показывают успех в сокращении времени ожидания и обеспечении стабильного снабжения. Внедрение технологий, таких как Интернет вещей (IoT), позволило улучшить контроль за состоянием запасов и повысить точность прогнозирования потребностей в медикаментах [9].

Обзор существующих подходов для автоматизации получения лекарств

1. Внедрение электронных рецептов

Электронные рецепты (e-Prescriptions) представляют собой важное достижение цифровизации здравоохранения, способствуя повышению доступности и безопасности медикаментов для пациентов. В странах Евросоюза действует единая система электронных рецептов, позволяющая пациентам использовать цифровые рецепты в любой аптеке ЕС [11]. Это стало возможным благодаря передаче данных о рецептах через национальные границы, что особенно полезно для граждан, находящихся за пределами своей страны проживания.

Яркий пример эффективности внедрения e-Prescriptions — Эстония, где с 2010 года функционирует централизованная безбумажная система. К 2019 году 99,9 % всех рецептов в стране выдавались в цифровом виде, что сократило временные затраты и повысило прозрачность процесса [12]. Система предоставляет такие функции, как предупреждение о взаимодействии лекарств, доступ к истории назначений и автоматический расчет компенсаций. Уникальной инициативой является сотрудничество Эстонии и Финляндии, обеспечивающее взаимное использование электронных рецептов, что упрощает получение медикаментов за границей.

В Великобритании внедрение цифровых рецептов также стало значительным шагом вперед. Приложение Национальной службы здравоохранения позволяет пациентам управлять рецептами, выбирать аптеки и заказывать повторные назначения онлайн. С начала 2024 года приложение получило расширенные функции, включая возможность фармацевтов самостоятельно назначать лекарства для лечения ряда заболеваний, что снижает нагрузку на врачей. Этот подход сочетается с инициативой «Pharmacy First», нацеленной на увеличение роли аптек в предоставлении первичной медицинской помощи [10].

ВОЗ подчеркивает, что использование электронных рецептов поддерживает ключевые цели цифрового здравоохранения, включая повышение безопасности пациентов и качества лечения. Сегодня более 82 % стран Европейского региона рутинно используют e-Prescriptions [10]. Кроме того, цифровые рецепты интегрированы с электронными медицинскими картами, обеспечивая доступ к полным данным пациента и способствуя более персонализированному лечению.

Будущее электронных рецептов связано с интеграцией технологий фармакогеномики, как это демонстрирует опыт Эстонии. Включение генетических данных пациентов в систему позволяет учитывать индивидуальные особенности при назначении медикаментов, что улучшает результаты лечения. Такие инициативы подчеркивают важность цифровой трансформации в медицине, направленной на повышение качества и доступности здравоохранения.

2. Автоматизированный комплекс персональной дозы

Этот подход основан на использовании комплексных программно-аппаратных решений, обеспечивающих управление назначениями, хранением, распределением и выдачей лекарственных препаратов в медицинских учреждениях. Главный принцип системы заключается в персональной дозировке, при которой каждому пациенту предоставляются индивидуально упакованные препараты с полной информацией (наименование, серия, срок годности, дозировка и др.).

Персональная доза представляет собой определённое количество медикаментов, назначенных лечащим врачом конкретному пациенту на определённую дату или время. Каждая единица лекарства в системе персональной дозы упакована в индивидуальную упаковку (монодоза), что минимизирует ошибки при реализации назначений, благодаря возможности использования штрих-кодов для дополнительного контроля.

Принцип работы системы

1. Врач назначает лекарства через электронную систему, которая проверяет дозировку, совместимость и аллергии.
2. Лекарства автоматически упаковываются в монодозы и формируются в персональные дозы.
3. Персональные дозы доставляются в отделения, где их проверяют перед выдачей.
4. Неиспользованные препараты возвращаются для повторного использования.

Преимущества

— Для пациентов: персональная дозировка снижает вероятность ошибок в дозировке [4], времени приема или идентификации лекарства, а также предоставляет пациентам прозрачный доступ к информации о назначениях.

— Для медицинского персонала: рутинных задач: автоматизация освобождает сотрудников от рутинных операций, повышает точность выполнения назначений и облегчает контроль за использованием медикаментов.

Примеры успешного применения

В испанской больнице Hospital Universitari Sant Joan de Reus внедрение системы на базе технологии PillPick обеспечило автоматическое создание и доставку персональных доз, что значительно повысило безопасность, прозрачность и эффективность работы. Сократилось время на выдачу препаратов, исключены ошибки, связанные с человеческим фактором, а также обеспечена экономия медикаментов до 15 % [3].

3. Использование искусственного интеллекта

Использование искусственного интеллекта для оптимизации процесса назначения и получения лекарств играет важную роль в современном здравоохранении. Такие системы как SberMed AI, GIDEON Health, и разработки от Creative Biolabs демонстрируют широкий спектр возможностей, направленных на персонализацию лечения, минимизацию побочных эффектов и повышение эффективности терапии.

SberMed AI анализирует медицинские изображения и лабораторные данные, предоставляя персонализированные рекомендации с учётом генетической информации и истории болезней. Интеграция с носимыми устройствами позволяет мониторить состояние пациентов в реальном времени [1].

GIDEON Health обрабатывает данные из электронных медкарт, анализируя генетику и назначения для подбора лекарств. Пилотный проект в Нью-Йорке сократил обработку рецептов на 40 % и снизил ошибки несовместимых препаратов на 20 % [5].

Creative Biolabs применяет ИИ для расчёта дозировок с учётом генетики и образа жизни, что улучшает переносимость химиотерапии и повышает эффективность лечения хронических заболеваний. Это позволяет минимизировать побочные эффекты, одновременно повышая результаты лечения. [6].

Современные подходы к автоматизации процесса получения лекарств отражают значительный прогресс в цифровизации здравоохранения. От внедрения электронных рецептов до использования искусственного интеллекта, каждая из технологий нацелена на решение важных задач, таких как повышение доступности, точности и персонализации медицинских услуг.

Электронные рецепты, как в случае Эстонии и Великобритании, уже доказали свою эффективность, предлагая удобные и безопасные решения для пациентов и медицинских работников. Автоматизированные комплексы персональной дозировки улучшают качество и безопасность работы медицинских учреждений, минимизируя человеческий фактор. А использование искусственного интеллекта открывает перспективы дальнейшей персонализации лечения и сокращения ошибок.

Таким образом, внедрение этих технологий не только улучшает качество медицинской помощи, но и делает процесс получения лекарств более доступным и удобным для пациентов.

Перспективы развития данной области связаны с широким использованием технологий Интернета вещей и искусственного интеллекта, которые позволят прогнозировать потребности пациентов, улучшать управление запасами медикаментов и повышать точность назначения лекарств. Это особенно важно для хроников и людей, проживающих в отдалённых регионах.

Внедрение цифровых технологий в здравоохранение делает его более гибким, доступным и ориентированным на потребности пациентов. Таким образом, развитие автоматизированных решений станет основой для формирования устойчивой и справедливой системы здравоохранения будущего.

Литература:

1. Диагностический ассистент AIDA (AI Diagnostic Assistant) / [Электронный ресурс] // SBER MED AI: [сайт]. — URL: https://sbermed.ai/our-algorithms/aida
2. Минаев П. В., Федяев Д. В., Серяпина Ю. В., Скоморохова Т. В. Обзор зарубежного опыта внедрения электронного здравоохранения // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2021. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-zarubezhnogo-opyta-vnedreniya-elektronnogo-zdravoohraneniya.
3. Умаров С. З. Внедрение комплексной системы автоматизации процессов распределения лекарственных препаратов в стационаре [Текст] / Умаров С. З. // Заместитель главного врача. — 2014. — № 1.
4. Умаров С. З. Индивидуальная доза препарата — против врачебной ошибки / Умаров С. З. [Электронный ресурс] // Московские аптеки: [сайт]. — URL: https://mosapteki.ru/material/individualnaya-doza-preparata-protiv-vrachebnoyo-oshibki-1594.
5. Advancing the global effort against Infectious Disease / [Электронный ресурс] // Gideon: [сайт]. — URL: https://www.gideononline.com/
6. AI Applications in Drug Dose Optimization / [Электронный ресурс] // Creative Biolabs: [сайт]. — URL: https://ai.creative-biolabs.com/blog/ai-applications-in-drug-dose-optimization/
7. Arine: The Power of Merging AI with Clinical Scalability / [Электронный ресурс] // Arine: [сайт]. — URL: https://www.arine.io/our-approach
8. Babel Aditi, Taneja Richi, Mondello Malvestiti Franco, Monaco Alessandro, Donde Shaantanu / Artificial Intelligence Solutions to Increase Medication Adherence in Patients With Non-communicable Diseases / Babel Aditi, Taneja Richi, Mondello Malvestiti Franco, Monaco Alessandro, Donde Shaantanu [Электронный ресурс] // Frontiers in Digital Health: [сайт]. — URL: https://www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2021.669869.
9. Car, J., Tan, W.S., Huang, Z. et al. eHealth in the future of medications management: personalisation, monitoring and adherence. BMC Med 15 , 73 (2017). https://doi.org/10.1186/s12916–017–0838–0
10. Digital prescriptions — good for patients, good for prescribers and good for dispensers / [Электронный ресурс] // World Health Organization: [сайт]. — URL: https://www.who.int/europe/news/item/02–05–2024-digital-prescriptions---good-for-patients--good-for-prescribers-and-good-for-dispensers.
11. First EU citizens using ePrescriptions in other EU country / [Электронный ресурс] // European Commission: [сайт]. — URL: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_18_6808
12. Karin Kõnd, Anett Lilleväli E-PRESCRIPTION SUCCESS IN ESTONIA: THE JOURNEY FROM PAPER TO PHARMACOGENOMICS [Текст] / Karin Kõnd, Anett Lilleväli // National success in digital health. — 2019. — № 2. — С. 18–20.