医生您看看，这个药方是AI给我开的，能照着吃吗？”上周三上午，王阿姨满脸焦急，手里紧紧攥着手机，匆匆走进诊室。屏幕上，一份由AI生成的处方赫然呈现：金银花、连翘、薄荷……这份仅耗时30秒便“诞生”的“电子药方”，让从医二十载的李医生陷入了深深的沉思。如今，这样的场景在全国各地的医院不断上演。当人工智能开始涉足用药决策领域，我们究竟该如何审视这位“数字药师”的能力边界呢？

“十秒开方”背后的科技突破

在长沙某三甲医院的药剂科里，张药师向我们展示了AI令人惊叹的“超能力”。当输入“妊娠期糖尿病用药建议”后，系统瞬间列出二甲双胍、胰岛素等药物，并详细标注了FDA妊娠分级、代谢途径以及常见不良反应等信息。这种信息整合的速度远远超越了人工检索，尤其是在面对《新编药物学》等上千页的医药典籍时，AI强大的数据库优势展露无遗。

更让人称奇的是其多维度分析能力。当我们输入“高血压合并痛风患者的降压药选择”，AI不仅精准避开了可能升高尿酸的利尿剂，还特别标注出氯沙坦具有降尿酸的双重作用。这种跨专科的用药提醒，恰恰是基层药师日常工作中急需的辅助功能。

光鲜背后的“电子药箱”短板

尽管AI开方具备便捷性，但背后却潜藏着不容忽视的风险。在成都某医院，刘药师向我们讲述了一个典型案例。一位患者主诉“感冒引起的发热”，AI推荐了对乙酰氨基酚和布洛芬等药物。然而，经过进一步询问病史发现，该患者长期服用氯吡格雷，而这两种药物联用可能会增加胃出血的风险。这一需要结合用药史才能察觉的重要信息，AI却未能主动提示。

更大的隐患在于AI存在“千人一方”的固有缺陷。中医科李教授指出，同样是主诉“失眠”的两位患者，AI给出的酸枣仁汤可能适用于阴虚火旺者，却不适合心脾两虚患者。缺少了望闻问切这一传统中医诊断环节的AI，就如同没有温度计的厨师，难以精准把握个体化用药的关键。

当科技遇见白大褂：正确打开方式

在浙江省某医院，临床药师团队探索出了人机协作的“双盲审核”模式。AI先对药物方案进行初步筛查，随后由两名药师背靠背进行审核，最后再与主治医师进行三方会诊。实践证明，这种方式使用药错误率下降了40%，医嘱审核效率提升了3倍。

对于慢性病患者而言，AI展现出了独特的优势。糖尿病专科王药师介绍，他们利用AI开发了智能用药提醒系统。该系统能够自动关联血糖监测数据，当患者的空腹血糖连续3天高于7mmol/L时，系统会自动推送用药调整建议，并附上最新的《中国2型糖尿病防治指南》作为依据。

站在药柜前的思考

在武汉某社区卫生服务中心，我们见证了AI赋能基层医疗的生动实践。全科医生输入“头孢过敏史患者的上呼吸道感染用药”，AI不仅避开了β-内酰胺类药物，还特别标注了本地药房现有的阿奇霉素库存信息。这种“接地气”的智能辅助，为基层用药安全提供了有力的科技保障。

然而，技术就像一把双刃剑，其负面效应始终存在。湖南省开展的AI处方专项检查发现，某系统推荐的精神类药物联合方案，竟然将半衰期相差6倍的药物混用，这极有可能导致血药浓度出现剧烈波动。这一案例再次提醒我们，无论科技如何发展，再智能的系统也无法完全替代药师的临床思维。

作者：云南安宁市第一人民医院 杜鑫

审稿专家： 民权县人民医院 杜冰 副主任医师