CCP2025访谈丨徐航教授：人工智能驱动下的抗凝药学服务创新与全程化管理实践

编者按

随着我国老龄化进程加速，心脑血管疾病防治面临严峻挑战，其中抗凝治疗的安全管理尤为关键。当前，传统药学服务模式已难以满足日益增长的精准化医疗需求。在近期中国医院协会药事专业委员会临床药学学术研讨会"药控风险：老年心脑血管慢病防治"分会场上，南京大学医学院附属鼓楼医院徐航教授创新性地提出了基于"Triangle分级管理"和"互联网+"的全程化抗凝药学服务模式，为老年患者用药安全提供了全新解决方案。《药学瞭望》特别邀请徐教授就行业发展趋势、技术创新及人才培养等议题分享洞见。

《药学瞭望》：在这次会议中，您觉得最值得关注的行业发展趋势是什么？

徐航教授：当前最值得药学同仁关注的是人工智能技术在药物治疗和药学服务中的深度整合与应用。从基础药物治疗到复杂病例管理，AI技术正在重塑我们的工作模式。在实际临床场景中，越来越多的药师开始尝试运用人工智能辅助决策，无论是用药方案优化还是不良反应监测，智能技术都展现出独特价值。这提示我们需要在临床药师培养体系中加强相关课程建设，通过系统化培训提升药师运用智能技术解决临床实际问题的能力，从而整体提升药学服务质量。值得注意的是，这种技术赋能不仅限于大医院，通过互联网+模式，同样可以惠及基层医疗机构。

《药学瞭望》：随着智慧医疗发展，您认为未来几年最可能被技术颠覆的药学服务环节是什么？

徐航教授：智慧医疗的发展将推动药学服务实现从经验驱动到数据驱动的模式转变。虽然循证医学理念已深入人心，但传统方法主要依赖有限的临床研究和专家经验。基于机器学习的人工智能技术，能够整合多源异构医疗数据，构建更精准的预测模型，其分析维度和运算效率远超人工能力范围。特别是在药物不良反应预测、个体化给药方案优化等复杂场景，AI辅助决策系统可显著提升临床应用的精准度。

未来区域医疗数据平台的互联互通将是关键发展方向。目前各医疗机构都积累了宝贵的临床数据，如能打破数据孤岛，通过深度学习等技术构建跨区域的智能模型，将极大提升药学服务的标准化水平。这类由人工智能支撑的决策系统，不仅能辅助药师工作，更能为临床医生提供实时用药建议，最终实现从"经验用药"到"精准用药"的转变。需要强调的是，技术应用必须与临床实际紧密结合，任何创新都应以解决临床需求为出发点。

《药学瞭望》：在全程化药物治疗管理中，多学科协作至关重要。您认为临床药师最需要强化的跨学科沟通能力有哪些具体维度？

徐航教授：跨学科沟通能力是临床药师必须掌握的核心胜任力。同样一个用药问题，沟通效果可能天壤之别，这既与个人特质相关，更取决于系统化的沟通技巧训练。当前各药学高等院校虽已开设沟通课程，但实际临床场景中的沟通挑战更为复杂多元。

临床药师的沟通对象具有高度异质性：面对医疗团队时，需要以循证为基础展现专业深度；与护理人员沟通要注重操作可行性；对患者及家属则需采用差异化的健康教育策略。特别是面对老年患者时要注重沟通方式的适老化改造，对婴幼儿家属则需要建立情感共鸣。但无论对象如何变化，沟通核心都应紧扣药物治疗安全和效果这一主线。

在日常实践中，一些看似细微的沟通策略往往产生决定性影响。例如我们倡导使用"上临床"而非"下临床"的表述，这种语言风格的转变能有效消除临床团队的防御心理，促进真正的团队融合。再如遇到复杂用药问题时，主动承诺"这个问题我需要查阅最新文献后再给您确切答复"，这种专业态度本身就是一种强有力的沟通。当临床团队认可药师的专业价值后，后续的医嘱审核、用药建议等工作的推进就会水到渠成。值得注意的是，沟通能力的培养不能停留在理论层面，更需要通过标准化病人(SP)训练、情景模拟等实践教学方法来强化。

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（来源：药学瞭望）