人工智能辅助药学服务专家共识

国家卫生健康委医院管理研究所药学信息专家委员会; 中国医药教育协会老年药学专业委员会; 北京整合医学学会数智化药学管理与服务分会

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2025.13.01

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人工智能辅助药学服务专家共识

指南与共识 | 更新时间：2025-07-11

- 人工智能辅助药学服务专家共识
- Expert consensus on artificial intelligence-assisted pharmaceutical care
- 中国药房 2025年36卷第13期页码：1553-1562
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2024YFF1207000)
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2025.13.01
  中图分类号： R95;TP18
- 收稿日期：2025-04-07，
  
  修回日期：2025-06-13，
  
  录用日期：2025-06-15，
  
  纸质出版日期：2025-07-15
- 稿件说明：
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国家卫生健康委医院管理研究所药学信息专家委员会,中国医药教育协会老年药学专业委员会,北京整合医学学会数智化药学管理与服务分会.人工智能辅助药学服务专家共识 [J].中国药房,2025,36(13):1553-1562.

.Expert consensus on artificial intelligence-assisted pharmaceutical care[J].ZHONGGUO YAOFANG,2025,36(13):1553-1562.
国家卫生健康委医院管理研究所药学信息专家委员会,中国医药教育协会老年药学专业委员会,北京整合医学学会数智化药学管理与服务分会.人工智能辅助药学服务专家共识 [J].中国药房,2025,36(13):1553-1562. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2025.13.01.

.Expert consensus on artificial intelligence-assisted pharmaceutical care[J].ZHONGGUO YAOFANG,2025,36(13):1553-1562. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2025.13.01.

摘要

目的

为人工智能技术在辅助药学服务工作中的科学、规范应用提供指导性意见，推动药学服务高质量发展。

方法

以“人工智能”“药学服务”等关键词全面检索国内外数据库和相关政策性文献，结合我国人工智能辅助药学服务工作实践经验起草共识框架和初步推荐意见，以专家组70%及以上成员同意视为共识达成标准。结果与

结论

经过2轮改良德尔菲法调查与多轮讨论，围绕人工智能辅助开展药学服务的定义、内容、目标、多项应用场景（药学门诊、药物重整、用药教育、药物不良事件预测和监测、居家药学服务、药品供应）、伦理与责任主体、面临的挑战与质量控制建议方面形成了23条推荐意见（同意率均大于90%，均为强推荐），供医疗机构从事药学服务工作的专业技术人员、管理人员和人工智能技术开发人员使用，为人工智能时代背景下的药学服务实践提供指导。

Abstract

OBJECTIVE

To provide guidance for the scientific and standardized application of artificial intelligence （AI） technology in supporting pharmaceutical care services， and to promote the high-quality development of pharmaceutical care.

METHODS

Using keywords such as “artificial intelligence” and “pharmaceutical care”， a comprehensive search was conducted across domestic and international databases and relevant policy documents. Drawing upon practical experience in AI-assisted pharmaceutical care services in China， a consensus framework and preliminary recommendations were drafted. Consensus was defined as agreement by 70% or more of expert panel members.

RESULTS &

CONCLUSIONS

Through two rounds of the Delphi method and multiple rounds of discussions， 23 strong recommendations （approval rate ＞90%） were formulated. These address the definition， scope， objectives， multiple application scenarios （including pharmaceutical outpatient， medication reconciliation， medication education， adverse drug event prediction and monitoring， home-based pharmaceutical care services， and drug supply）， ethical considerations and accountability， challenges encountered， and quality control recommendations for AI-assisted pharmaceutical care. Intended for use by professional technical staff engaged in pharmaceutical care， managers， and AI technology developers within healthcare institutions， these recommendations provide guidance for the practice of pharmaceutical care in the era of AI.

关键词

Keywords

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