響應9月17日「世界病人安全日」，臺北醫學大學教授李友專與醫守科技共同發表全台灣用藥安全分析，呼籲民眾重視自己與家人的用藥安全，尤其是長輩以及常見的降血壓藥和降血糖藥。
智慧醫療專家李友專與其創設的醫守科技，根據健保資料庫近期釋出2017年度資料，分析當年度全台醫院門診開出的3億6,000萬張處方箋；其中，約有60萬張是用藥不恰當的處方。
換句話說，平均每600張處方箋中，就有1張用藥有問題，預估影響多達42萬病人，且近6成為超過60歲的老病號。
不恰當用藥，是指經AI分析後，發現「處方簽上的病情診斷，與醫師開出的治療藥物無因果關係」；比如病人沒有精神疾病，卻拿到精神治療藥物。李友專認為，可能是醫師打錯藥名，或漏打診斷所致。
這些不恰當的一般用藥中，以腸胃藥、過敏藥及安眠藥最常見。至於在特殊高警訊藥類（註1）中，則以降血壓藥、抗生素及降血糖藥最常被不恰當使用，特別需要留意。（延伸閱讀｜李友專專欄｜有按時吃藥嗎？人工智慧能幫病人「聽醫師的話」— 早覺醫療：醫療AI的新戰場（下））
醫守科技分析健保資料庫資料，統整出台灣人不當用藥的比例。
「病人是很脆弱的，」李友專說，不當用藥不只浪費藥物、傷害病人，甚至可能致命。
「即使是輕症病人，也可能因用藥錯誤死亡，」他舉例，胃潰瘍病患若誤食高劑量膽固醇藥物，可能會造成消化道大出血；國內則曾發生一名空姐手指遭狗咬傷，醫師開出常用抗生素盤尼西林（Penicillin），但新進護理人員不慎看錯，施打成高濃度鉀離子（Potassium），病人隨即心臟麻痺而死。
然而醫師看診時，要開出一張精準的處方其實並不容易；臨床上可以用的診斷、藥品，再結合病人性別與年齡，有高達數十億種選項組合。
但是，醫師得在平均短短3到5分鐘的問診時間內，邊分析病人的病痛、邊想著處方怎麼開，還要邊回答病人的問題，是極為複雜的多工同步作業。
一直以來，醫療只能用以偏概全（one size fits all）、治標不治本的大數法則，來處理這數10億種選項組合。但是，隨著人口老化和生活環境改變，疾病成因也變得複雜，加上藥品發展越來越多元，必須仰賴人工智慧才能避免不恰當的處方；而且是要在開立處方的當下即時修正，才有最大效益，而非等到藥物交到病人手上時，才發現需要回頭重新調整。（延伸閱讀｜2020大未來｜智慧醫療｜李友專：存下治療過程大數據，醫師更容易預測病人何時出院）
「這些不恰當的用藥，其實都是我們自己或長輩常吃的藥。同樣誤吃，對老人身體造成的影響，比2、30歲年輕人還要嚴重很多！」醫守執行長龍安靖根據過去多年擔任醫學中心資訊室主任的心得進一步指出，即便是醫師經常開的藥物，竟還會發生不恰當用藥，主要關鍵在於藥名太像以及系統性問題。
他說，需要服用這幾種藥的病人本來就多，藥品市場需求大，各家藥廠推出的藥品相對也多，這些藥品都有著複雜又難記的商品名和化學成分名，有的看起來很像、有的唸起來很像，非常容易混淆；加上傳統的醫院資訊系統設計不良，常讓醫師找不到想開的藥，更是雪上加霜。北醫大成立醫守科技，就是為了應用人工智慧提升用藥安全與品質。
藥品名稱複雜及醫院資訊系統的設計缺陷，都可能導致開藥錯誤。圖片來源：Shutterstock
同樣身為醫師的李友專提醒，用藥安全需要醫院、醫師和病人在第一線一起把關。民眾就醫當下如果對藥有問題，一定要多問醫師，為自己的用藥安全發聲，千萬不要自行任意參考網路上的資訊。
他同時也呼籲醫師，看診時不妨對病人多解釋為什麼開這種藥、服藥時要注意什麼，不但幫助病人了解藥品、增加服藥遵囑性，解釋的同時其實也是再一次確認藥是否開對。
李友專強調，醫療只會越來越複雜，醫療資訊系統得盡快跟上疾病演變的腳步，唯有善加利用人工智慧，才能在醫療前線幫助醫師守護病人的安全。（延伸閱讀｜李友專專欄︱「AI會取代人類醫師」？你可能問錯問題了）
註1：高警訊藥品（High Alert Medications；HAMs）：藥品在不當使用或管理下，可能對病人造成嚴重傷害者，即為高警訊藥品；其編列原則依據美國用藥安全作業協會（Institute for Safe Medication Practices；ISMP）所制定。
城市大小聲
這座城市正在改變，而你讓它被看見，歡迎一起來大小聲。新聞稿或活動資訊投書信箱：[email protected]（編輯部將視情況調整內文與標題）
