ذكاء دوائي يتعلم باستمرار

لماذا هذا مهم الآن

• تعدد الأدوية والأمراض المصاحبة يجعل الاستجابة متعددة العوامل. الوراثة وحدها لا تكفي.
• القواعد الثابتة تسبب إرهاق التنبيهات وتباينًا في قابلية التنفيذ.
• الإرشادات تتغير ببطء بينما تتغير الممارسات والسكان محليًا بسرعة.
• البيانات متوفرة داخل النظام، لكن بدون حلقة تعلم مُحكمة لتحسين القرار.

ماذا تحصل عليه

سيناريوهات عالية الأثر (أمثلة)

• ترتيب مخاطر تعدد الأدوية (DDI) وفقًا لسياق المريض
• إدارة مضادات التخثر ومخاطر النزف (DDI + DGI + DCI كلوي)
• استجابة أدوية الطب النفسي ومخاطر الآثار الجانبية (متعدد الإشارات)
• قيود الجرعات والمراقبة في الأمراض المعدية (DCI + مختبرات + تداخلات)
• مراقبة وتداخلات مثبطات المناعة (DDI + DCI)

تجنب أرقام وادعاءات كمية ما لم تكن موثقة.

تنفيذ قابل للتوسع

• تجربة تجريبية على تدفقات عمل عالية الأثر
• التوسع عبر الأقسام تحت الحوكمة
• تحسين مستمر عبر حلقة RWE