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　　2025年7月24日至27日，第24届亚洲临床药学年会（ACCP 2025）在印度尼西亚巴厘岛隆重举行。作为亚洲最具影响力的临床药学学术盛会，本届会议由印度尼西亚Airlangga大学药学院主办，以超越极限：亚洲临床药学的发展与创新为主题，汇聚了亚太地区顶尖药学专家。北京大学第三医院药学部主任赵荣生教授在会上作了题为人工智能增强药物治疗临床决策能力：北京大学第三医院的创新与实践的专题报告。本刊特别邀请赵教授就人工智能在临床药学领域的应用现状、发展前景及中国在这一变革中的角色等话题进行了深入探讨。

　　《药学瞭望》：人工智能如何具体增强药物治疗的临床决策能力？北医三院在这方面有哪些创新实践？

　　赵荣生教授：在本次第24届亚洲临床药学大会上，我刚刚就这个问题进行了专题分享，并与各国代表进行了深入交流。对于临床药物治疗而言，我们的核心目标是确保患者治疗的安全性、有效性和经济性。然而在实际工作中，我们面临着诸多挑战：患者的个体差异包括年龄、性别、体型、种族等因素各不相同；同时，很多患者在治疗主要疾病时往往合并其他疾病，需要多种药物联合治疗。这就导致即使针对相同的疾病，采用相同的治疗方案，最终的治疗结局也可能存在显著差异。

　　传统上，我们通过治疗药物监测（TDM）方法，在给药后测定患者体内的药物浓度，评估药物暴露情况，进而调整给药方案。这种方法虽然有效，但仅限于个体患者的调整。面对大规模人群时，如何实现精准的个体化给药一直是我们思考的重点。

　　随着人工智能、大数据分析等新兴技术的发展，我们现在能够通过对大规模人群数据的分析，建立整体治疗规律模型，再将其具体应用于每个患者。基于大模型算法构建的预测系统，可以显著提高个体化给药的效率和准确性。要实现这样的预测模型，关键在于人工智能发展的三大要素：算法、算力和大数据。算力主要指硬件支持，如GPU芯片；算法则是软件层面的创新；而大数据则是构建模型的基础。只有在这三方面都具备的条件下，我们才能建立高质量的人工智能模型，用于临床治疗方案设计、疗效预测和安全性评估等关键环节。

　　《药学瞭望》：从全球视野看，人工智能将如何重塑临床药学服务模式？中国在这一变革中可以发挥怎样的引领作用？

　　赵荣生教授：从全球范围来看，人工智能发展日新月异，关键在于如何与具体应用场景相结合。就医院药学服务而言，我们可以从全流程角度来分析：从药品供应保障到患者药物治疗与药学服务，每个环节都有应用潜力。

　　在药品供应环节，我们需要构建医院处方集，进行药品遴选。传统方法需要查阅大量资料，比较不同药物的差异，或采用循证药学方法进行评价。在药品进入医院后，处方审核工作面临巨大挑战。以北医三院为例，目前日均门诊处方量达16000-18000张，完全依靠药师人工审核并提出改进建议，工作量极其庞大。人工智能在这方面可以发挥重要作用：通过训练模型学习数百万张处方的审核经验，人工智能可以快速识别问题处方，显著提高审核效率。

　　此外，在个体化精准治疗方面，正如前一个问题所述，人工智能也展现出巨大潜力。总体而言，医院药学工作者需要深入分析当前时代特征：首先明确哪些重复性、体力型工作可以通过智能装备优化；其次要理解人工智能的特点，找到与药学工作的结合点。实际上，只要我们系统梳理医院药学全流程，分析每个环节的发展瓶颈和需求，就能发现人工智能应用的广阔空间。

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　　科技领袖埃隆·马斯克曾说过：未来已来，凡是体现体力劳动的工作必将被人工智能替代。我认同这个观点。不仅如此，随着算法和算力的不断提升，部分脑力劳动和智力活动也可能被人工智能取代。但这并不意味着人类将被取代，相反，作为人工智能的创造者和设计者，我们药师应该站在更高层面思考：如何更好地构建和训练人工智能系统，使其成为提升药学服务质量的强大工具。

　　中国医院协会药事专委会主任委员、中国药师协会患者教育与科学普及工作委员会主任委员、中国医学装备协会药学装备分会主任委员、海峡两岸医药卫生交流协会医院药学专委会候任主任委员、中国药学会医院药学专委会副主任委员、中国药学会循证药学专委会副主任委员、中国药理学会治疗药物监测研究专委会副主任委员、中国医院协会医院评审与评价工作委员会副主任委员、中国药品监督管理研究会药品使用监管研究专委会副主任委员、中华医学会临床药学分会常务委员

　　AJHP（中文版）主编，《中国药房》副主编兼青年编委会主编，《中国医院用药评价与分析》副总编，《中国新药杂志》、《临床药物治疗》、《中国药业》副主编。

　　荣获吴阶平-保罗·杨森医学药学奖、中国药学发展奖临床医药研究奖突出成就奖、中国药学会科学技术奖、中国医院协会医院科技创新奖、中国管理科学学会管理科学奖等。

　　主持国家自然科学基金等各级课题38项；发表论文310余篇（其中ESI高被引论文3篇）；获授权国家发明专利20项，实现科研成果转化1000余万元。

　　征稿内容不限于：研究进展、团队科研成果、临床用药经验分享、典型病例解读、疾病诊治经验、人文故事等