健保資料庫分析處方箋 平均每600張出現1張用藥異常

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所属分类:健康養生
摘要

該項研究負責人為台北醫學大學醫學資訊研究所李友專教授,他分析2017年健保資料庫,當年度全台灣醫院門診總共開出3億6千萬張處方箋,但其中約60萬張屬於用藥不恰當。

健保資料庫分析處方箋 平均每600張出現1張用藥異常

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便利、便宜,台灣健保舉世聞名,每年就醫人次眾多,但最新1項研究卻發現,平均每600張處方箋,就有1張用藥異常,影響所及42萬病人,近6成年逾60歲的老病人。

該項研究負責人為台北醫學大學醫學資訊研究所李友專教授,他分析2017年健保資料庫,當年度全台灣醫院門診總共開出3億6千萬張處方箋,但其中約60萬張屬於用藥不恰當。

李友專表示,臨床適應症處方箋組合多達4,000多萬種,人不是機器、有時難免可能出錯,如果醫師對某一病患開立的處方實在太罕見,很可能就是不恰當用藥。

舉例來說,該名病患並無罹患精神疾病,但醫師卻開立精神分裂的藥物,這當然這可能是開錯了藥物,或是診斷不全、遺漏所引起,因此,被歸類於涉及不恰當。

進一步分析,在一般不恰當用藥中,以腸胃藥、過敏藥及安眠藥最為常見。至於在特殊高警訊藥類中,則以降血壓藥、抗生素及降血糖藥最常被不恰當使用

醫師平均看診時間為3至5分鐘,必須聽病人主訴病情,再研判病因,開立處方,必須一邊想著如何開處方,敲打電腦鍵盤,並一邊回答病人的疑問,這是極為複雜的多工同步作業,難免可能出錯。

即使是經驗豐富的醫師也可能開錯藥物,像是藥名太像,或是系統性問題。許多藥品名稱複雜難記,且看起來很像,可能敲錯1個英文字母,就換成另1種藥物。

此外,有些醫院資訊系統設計不良,常讓醫師找不到想開的藥,為此,北醫大成立醫守科技,希望透過人工智慧來提升用藥安全與品質,也就是利用人工智慧AI搭配大數據,參考以前各類病患用藥情形,找出可能犯錯的模式。

至於患者部分,李友專建議,就醫時如對藥物有所疑問,一定立即提問,拿到藥袋之後,應該核對藥品,並了解藥物的適應症,是否符合自身病情。

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