数据驱动的智能药物警戒愈发引起行业关注

近日，神州医疗联合华南师范大学、武汉市中心医院、新疆医科大学附属肿瘤医院、华中科技大学、南方医科大学卫生与健康管理研究院多位专家，在《Drug Safety》(IF 5.6)上发表了题为《Artifcial IntelligenceBased Pharmacovigilance in the Setting of Limited Resources》的研究论文。随着人工智能技术的快速发展，迫切需要将数据驱动的自动化方法应用于药物警戒的各个方面，以协助医疗保健专业人员。然而，数据的数量和质量直接影响人工智能的性能，在资源有限的环境中实施人工智能面临着缺乏药物警戒系统数据库，人力资源不足，人工智能技术薄弱和政府支持不足等挑战。文章通过对现有各国实践的回顾和讨论，对发展中国家或信息化建设欠发达的地区应用人工智能进行药物警戒所面临的问题与挑战，提出了相关建议及解决方案。此项研究对于推动人工智能在医药领域的应用，缩短新药上市时间，降低用药风险具有重要意义。神州医疗希望通过此项研究，更好地把握国际上的前瞻趋势并突破新兴技术的落地实践，引领制药企业向数字化、智能化纵深发展。

加强药物警戒是保障安全用药的基本前提

Drug Safety是国际药物警戒学会(ISoP)的官方杂志，是一本关注药物的临床应用、注意事项、效益风险评估、风险管理及用药安全等领域研究的国际期刊。Drug Safety着重收载运用流行病学方法的权威评价、某药物和某类药物不良反应临床表现预防和管理、基于对某特定治疗领域药物安全性和有效性数据深入审核的获益风险评估等学术论文；同时发表针对临床药物治疗安全性相关的高质量原始研究论文，用以指导药物使用和处方安全有效，促进合理用药。

药物警戒(PV) 旨在通过收集、监测、研究和评估相关信息来降低不良反应的发生率和严重程度。它在改善临床护理、药物监管和公共卫生以及预防批准的药品的潜在危害方面发挥着重要作用。然而在中低收入国家中，药物警戒的工作往往需运行在资源有限的环境中。资源的局限体现在方方面面，比如中国门诊医生长期处在超负荷的工作量下，很难有时间处理包括病例安全报告(ICSRs)在内的药物警戒工作。同时，现有的电子病例系统往往不够智能，无法帮助医生分担相关的药物副反应上报工作。随着人工智能技术的快速发展，利用真实世界数据、电子病例和医保数据评估医药疗效的药物警戒技术的重要性愈发凸显，成为保障我国药物安全不可或缺的一环。

人工智能驱动的药物警戒面临的挑战和未来发展

对于人工智能驱动的药物警戒技术，我们认为挑战主要集中在以下几点：首先是如何构建结构复杂的药物警戒数据库，在中低收入国家中相对落后的信息化基础设施、紧缺的医疗人力资源以及财政支持的不理想都阻碍了药物警戒数据的上报和数据库的构建。其余的挑战还包括专业人员训练、教育机会的欠缺以及数据模型和术语标准的不统一。对于这些挑战，研究者认为现有电子病历系统的改进和数据融合治理、相关专业训练和教育的开展以及政府对于药物警戒技术的支持是破局的关键。

总的来说，人工智能技术几乎可以在包括病例处理、上报及风险追踪在内的方方面面促进药物警戒工作，大大降低相关人员的负担和资源消耗。在可预见的未来，人工智能在促进多国数据分享和验证、多源数据的挖掘和药物警戒信号的确认、特殊地域和特征人群的应用拓展以及执行可负担可持续的例行监管等方向，具有巨大的发展潜力。人工智能驱动的药物警戒技术将为中低收入国家改善药物监管，建立可负担的药物监管系统开辟一条全新的跑道。

神州医疗全生命周期服务助力药企数字化转型

近年来，伴随医药创新环境的不断改善，中国医药产业蓬勃兴起，研发资金投入不断增加、创新药管线迅速扩张、新药上市速度加快，这些都预示着医药创新在中国呈现出爆发式跃迁的趋势，人工智能和数字化的应用已成为行业技术革新的热点。

中国制药企业要想实现创新与发展，提升在国际市场上的竞争力，必须进行全面的数字化、智能化转型。神州医疗拥有多年服务于阿斯利康、赛诺菲、诺华、基石药业、齐鲁制药等众多国内外知名药企的全生命周期产品及解决方案，覆盖临床前、临床研究、新产品上市增量与销量维持等各个阶段。未来，公司将继续以多模态全体系的医疗大数据与人工智能应用，帮助制药企业打通研发、生产、医学、市场营销各个环节，消除数据孤岛，加强业务与技术的融合，全面提升中国医药产业的核心竞争力及新药上市效率。