అటానమస్ ఫార్మసీలు: AI మరియు మందులు మంచి కలయికగా ఉన్నాయా?

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• నవంబర్ 8, 2023

అంతర్దృష్టి సారాంశం

ఫార్మసీలు ఎక్కువగా మాత్రల లెక్కింపు మరియు జాబితా నిర్వహణ వంటి పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సు (AI)ని ఉపయోగిస్తున్నాయి, రోగుల సంరక్షణపై దృష్టి పెట్టడానికి ఫార్మసిస్ట్‌లను విడిపించడం మరియు మందుల లోపాలను తగ్గించడం. AI రిస్క్ ప్యాకేజీలు మరియు డేటా సేఫ్టీ సొల్యూషన్‌ల సృష్టిని ప్రాంప్ట్ చేస్తూ, ఈ పురోగతులతో పాటు రెగ్యులేటరీ మరియు సైబర్‌ సెక్యూరిటీ ఆందోళనలు పెరుగుతున్నాయి. ఫార్మసీలలో ఆటోమేషన్ కొత్త ఆరోగ్య యాప్‌లు, హెల్త్‌కేర్‌లో ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) మరియు ఫార్మసిస్ట్‌ల ద్వారా మరింత రోగి-కేంద్రీకృత సంరక్షణ వైపు మళ్లడానికి కూడా మార్గం సుగమం చేస్తుంది.

అటానమస్ ఫార్మసీల సందర్భం

మాన్యువల్ టాస్క్‌లను ఆటోమేట్ చేయడం అనేది ఫార్మసీలు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)ను ఉపయోగించే ప్రాథమిక మార్గాలలో ఒకటి, ఇందులో మాత్రలు లేదా క్యాప్సూల్స్, సమ్మేళనం, ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ మరియు రీఫిల్స్ లేదా స్పష్టీకరణల కోసం వైద్యులను సంప్రదించడం వంటివి ఉన్నాయి. ఆటోమేటింగ్ టాస్క్‌లు ఫార్మసిస్ట్‌లు ఇతర పనిపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది, ఉదాహరణకు ప్రమాదకరమైన మందుల పరస్పర చర్యలను గుర్తించడం; ఇది చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో మందుల లోపాల కారణంగా ప్రతి సంవత్సరం 7,000 నుండి 9,000 మంది వ్యక్తులు మరణిస్తున్నారు. అదనంగా, మందుల లోపాల వల్ల కలిగే మానసిక మరియు శారీరక గాయం ఖర్చు ప్రతి సంవత్సరం $40 బిలియన్ USD కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది. 

ఇంగ్లండ్‌లోని డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ హెల్త్ అండ్ సోషల్ కేర్ విడుదల చేసిన నివేదిక 237లో 2018 మిలియన్ల మందుల లోపాలను అంచనా వేసింది. 72 శాతం మంది తక్కువ లేదా హాని కలిగించే అవకాశం లేకున్నా, ఆ సంఖ్య ఇంకా ఇబ్బందికరంగానే ఉంది. నివేదిక ప్రకారం, ప్రతికూల ఔషధ ప్రతిచర్యలు ఔషధ లోపాలను గణనీయంగా కలిగిస్తాయి, ఫలితంగా UKలో సంవత్సరానికి 712 మరణాలు సంభవిస్తాయి. రోగి భద్రతను నిర్ధారించడానికి అత్యంత ఖచ్చితత్వం అవసరం, ఇది స్వీయ-అభ్యాస యంత్రాలతో సాధించవచ్చు. 

AI-ఆధారిత సాధనాలు మరియు ఆటోమేషన్ ఫార్మసిస్ట్‌లకు వారి నిర్ణయం తీసుకోవడంలో మద్దతునిస్తాయి. ఉదాహరణకు, మానవులు గుర్తించలేని డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడంలో AI-ఆధారిత సాధనాలు సహాయపడతాయి. డేటాను గుర్తించడం మరియు విశ్లేషించడం ఔషధాలను సూచించడం గురించి మరింత సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో ఔషధ విక్రేతలకు సహాయపడవచ్చు మరియు మందుల పంపిణీలో సంభావ్య సమస్యలను గమనించడంలో సహాయపడుతుంది.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

అనేక టెక్ కంపెనీలు ఫార్మసీలు మరియు ఆరోగ్య కేంద్రాల కోసం ఆటోమేషన్ పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, ఇజ్రాయెల్-ఆధారిత MedAware వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితుల్లో రోగులకు వైద్యులు ఎలా వ్యవహరిస్తారో అర్థం చేసుకోవడానికి వేలకొద్దీ ఎలక్ట్రానిక్ మెడికల్ రికార్డ్‌లను (EMRలు) విడదీయడానికి పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని ఉపయోగిస్తుంది. MedAware అసాధారణమైన ప్రిస్క్రిప్షన్‌లను సాధ్యమైన లోపంగా ఫ్లాగ్ చేస్తుంది, కొత్త ఔషధం సాధారణ చికిత్సా విధానాన్ని అనుసరించనప్పుడు డాక్టర్‌ని రెండుసార్లు తనిఖీ చేయమని ప్రాంప్ట్ చేస్తుంది. మరొక ఉదాహరణ US- ఆధారిత MedEye, ఔషధాల లోపాలను నివారించడానికి నర్సులకు సహాయం చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించే మందుల భద్రతా వ్యవస్థ. సిస్టమ్ ఇతర మందులను గుర్తించడానికి మాత్రలు మరియు క్యాప్సూల్స్ మరియు కెమెరాల కోసం స్కానర్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. సాఫ్ట్‌వేర్ ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి హాస్పిటల్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్‌లకు వ్యతిరేకంగా మందులను పోలుస్తుంది.

ఇంతలో, బయోటెక్ సంస్థ PerceptiMed పంపిణీ మరియు పరిపాలన సమయంలో మందులను తనిఖీ చేయడానికి AIని వర్తింపజేస్తుంది. ఈ సాంకేతికత సరైన రోగికి డెలివరీని నిర్ధారిస్తూ నిజ సమయంలో ప్రతి ఔషధం యొక్క మోతాదును గుర్తించడం ద్వారా రోగి భద్రత మరియు సంతృప్తిని పెంపొందించేటప్పుడు మందుల లోపాలను తగ్గిస్తుంది. ఆటోమేషన్ ఆరోగ్య సంరక్షణ సౌకర్యాలు మరియు ఫార్మసీలు సమ్మతి, కట్టుబడి మరియు సామర్థ్యాన్ని కొనసాగిస్తూ పనిభారాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి మరియు పంపిణీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. 

అటానమస్ ఫార్మసీల చిక్కులు

స్వయంప్రతిపత్తమైన ఫార్మసీల యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు: 

• తప్పు నిర్ధారణలు మరియు మందుల లోపాల కోసం AI ప్రమాదాలు మరియు బాధ్యతలకు ఎవరు జవాబుదారీగా ఉండాలనే దానిపై ఆరోగ్య విభాగాలు నిబంధనలను రూపొందిస్తున్నాయి. 
• ఆటోమేషన్‌ని ఉపయోగించి ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థల కోసం AI రిస్క్ ప్యాకేజీలను అభివృద్ధి చేస్తున్న బీమా ప్రొవైడర్లు.
• సైబర్‌ సెక్యూరిటీ సంస్థలు ఫార్మసీ హెల్త్ డేటా భద్రత కోసం పరిష్కారాలను సృష్టిస్తున్నాయి. 
• మరిన్ని స్మార్ట్‌ఫోన్ యాప్‌లు రోగులు వారి మందులు మరియు ప్రిస్క్రిప్షన్‌లను ట్రాక్ చేయడంలో మరియు సరిపోల్చడంలో సహాయపడతాయి. 
• ఖచ్చితమైన రోగ నిర్ధారణలు మరియు ప్రిస్క్రిప్షన్‌లను నిర్ధారించడానికి స్కానర్‌లు, కెమెరాలు మరియు సెన్సార్‌లను కనెక్ట్ చేయడానికి ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) వినియోగాన్ని పెంచడం.
• ఫార్మసిస్ట్‌లు మందుల పంపిణీ మరియు దిశను నిర్వహించే యంత్రాలుగా రోగి-కేంద్రీకృత సంరక్షణపై దృష్టి సారిస్తున్నారు.

వ్యాఖ్యానించడానికి ప్రశ్నలు

• ఆటోమేషన్ ఫార్మసీలను ఎలా మార్చగలదని మీరు అనుకుంటున్నారు?
• ఫార్మసీ ఆటోమేషన్ తగినంతగా పని చేస్తుందని నిర్ధారించడానికి సాధ్యమయ్యే సమీక్షలు ఏమిటి? 
• హెల్త్‌కేర్ సెట్టింగ్‌లో AI మరియు ఆటోమేషన్ వైఫల్యానికి తప్పు ఎవరిది?