Эффективность ChatGPT в клинической фармации и роль искусственного интеллекта в медикаментозном ведении терапии

Введение: Использование искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации медикаментозного ведения терапии (medication therapy management, MTM) при выявлении лекарственных взаимодействий потенциально может повысить эффективность MTM. ChatGPT, языковая модель ИИ, может применяться для выявления лекарственных вмешательств путем интеграции баз данных о пациенте и лекарственных средствах. Показано, что ChatGPT эффективен и в других областях клинической медицины — от диагностики до ведения пациентов. Однако его возможности в выполнении задач, связанных с MTM, изучены мало.

Цель: Оценить эффективность ChatGPT в услугах MTM при простых, сложных и очень сложных клинических случаях, чтобы понять вклад ИИ в MTM.

Методы: Два клинических фармацевта оценили и валидировали степень сложности клинических случаев — простых, сложных и очень сложных. Ответы ChatGPT на эти случаи оценивали по трем критериям: способность выявлять лекарственные взаимодействия, точность рекомендаций по альтернативам и уместность составления плана ведения. Два клинических фармацевта валидировали точность ответов ChatGPT и сравнивали их с фактическими ответами для каждого уровня сложности.

Результаты: ChatGPT 4.0 правильно решил 39 из 39 (100 %) клинических случаев. ChatGPT успешно выявлял лекарственные взаимодействия, давал рекомендации по терапии и формулировал общие планы ведения, но не рекомендовал конкретные дозы. Результаты указывают, что он может помогать фармацевтам в составлении планов MTM и повышать общую эффективность работы.

Выводы: Применение ChatGPT в MTM может повысить безопасность пациентов и их вовлеченность, снизить затраты на здравоохранение и помочь медицинским работникам в ведении лекарственной терапии и выявлении лекарственных взаимодействий. Будущие фармацевты могут использовать модели ИИ, такие как ChatGPT, для улучшения ухода за пациентами. Будущее фармацевтической профессии будет зависеть от того, как отрасль ответит на меняющуюся потребность в уходе за пациентами, оптимизированном с помощью ИИ и автоматизации.