月平均1,100品目の持参薬の鑑別を想定
鑑別作業のタスクシフトで薬剤師の負荷軽減へ

JR相模原駅から徒歩約１分の総合相模更生病院は、地元密着型の急性期病院として、地域医療の発展を責務としています。当薬剤部も、薬剤を処方する医師と服薬する患者さんとをつなぐ橋渡し役として、医療支援の強化に尽力しています。
また当院は、医療費の削減やポリファーマシーの改善を目指し、薬剤部の重要な業務の一つとして、持参薬の鑑別や管理を掲げています。患者さんの入院期間中に服用している薬を見直し、不必要な薬を減らし、余った薬を整理することが、患者さんの健康や安全の促進につながると考えているからです。
持参薬の鑑別は、従来、目視で行っていました。しかし、ジェネリック医薬品の拡大に伴い、薬の品目数が増え、照合作業に費やす時間が増え続けています。そうした現状に対し、日頃から「機械でできることは機械に任せ、薬剤師はポリファーマシー対策や処方の提案など、本来すべき仕事のために時間を割くべきではないか」と考えていました。
そんなときに光明をもたらしてくれたのが、薬剤をAI技術で識別するiQです。iQを導入すれば、鑑別作業の一部を調剤補助者へとタスクシフトし、薬剤師の業務の効率化が図れると考えたのです。

薬剤師から調剤補助者へと、持参薬鑑別作業のタスクシフトを促し、医師への処方提案など、薬剤師が専門知識を生かした業務に集中できる時間を増やすことが課題です。持参薬の利用を進めるのであれば、鑑別した情報をただ医師に伝えるのではなく、内容を吟味して服用薬の見直しを行うことが、薬剤師の使命だと考えているからです。
また、iQはPROOFIT 1DⅡで印字した二次元バーコードを読み取ることもできるので、看護師が患者さんに与薬をする際、一包化薬の中身の最終チェックに使用することもできます。iQを通じて、薬剤師と医師、そして看護師との協力が緊密になれば、より安心かつ安全な医療体制を築くことができるはずだと、期待しています。

• * 導入後にAIモデルの更新がない場合は、システムの性能や精度に変化はありません。
  AIモデルはAI技術の一つであるディープラーニングに基づき、一包化監査支援システムPROOFIT １Dシリーズで収集した、8,000種以上の薬剤画像を学習したものです。