DB34∕T 4797-2024 智慧处方点评技术规范

ICS11.120.01

CCSC10

34

安徽省地方标准

DB34/T4797—2024

智慧处方点评技术规范

Specificationforsmartprescriptionreview

2024-04-15发布2024-05-15实施

安徽省市场监督管理局发布

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DB34/T4797—2024

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）提出。

本文件由安徽省卫生健康委员会归口。

本文件起草单位：中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）、安徽医科大学第一附属医院、

安徽中医药大学第一附属医院（安徽省中医院）、合肥市第一人民医院、四川美康医药软件研究开发股

份有限公司、讯飞医疗科技股份有限公司、安徽省肿瘤医院、合肥市传染病医院、上海市第六人民医院

安徽医院。

本文件主要起草人：沈爱宗、吴芙蓉、张圣雨、刘琳琳、殷桐、唐丽琴、刘圣、史天陆、陈昭琳、

周冉、方玉婷、舒冰、陈泳伍、肖明、伍章保、李民、方明、胡世林、夏泉、陈浩、秦侃、周笑微、贺

志阳、孙言才、卢今、刘斌。

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DB34/T4797—2024

智慧处方点评技术规范

1范围

本文件确立了智慧处方点评的基本要求，并规定了智慧处方点评的流程、确定点评对象、抽取处方、

智慧点评、结果反馈、处置的要求。

本文件适用于医疗机构的智慧处方点评。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

处方点评prescriptionreview

根据相关法规、技术规范，对处方书写的规范性及药物临床使用的适宜性(用药适应证、药物选择、

给药途径、用法用量、药物相互作用、配伍禁忌等)，结合临床相关资料进行评价的过程。

3.2

智慧处方点评smartprescriptionreview

应用大数据、云计算、物联网等新一代信息技术，利用各类数据资源辅助科学决策，结合人工智能

等技术进行处方的点评。

3.3

自定义处方点评规则库user-definedrecipereviewrulebase

依据相关法律法规、药品说明书、药典、临床用药须知、诊疗指南、诊疗规范、专家共识等，由医

疗机构制定或经医疗机构审核确认用于处方点评规则组成的知识库。

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

HIS：医院信息系统（HospitalInformationSystem）

LIS：医院检验系统（LaboratoryInformationManagementSystem）

CPOE：电子处方系统（ComputerizedPhysicianOrderEntry）

OCR：光学字符识别（OpticalCharacterRecognition）

PACS：影像归档和通信系统（PictureArchivingandCommunicationSystem）

5基本要求

5.1医疗机构应建立处方点评管理组，开展智慧处方点评工作。

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5.2处方点评管理组应包括处方点评工作组和处方点评专家组，处方点评工作组成员应当具有中级以

上药学专业技术职务任职资格，处方点评专家组应由医院药学、临床医学、临床微生物学、医疗管理等

多学科具有高级专业技术职务任职资格专家组成。

5.3医疗机构宜配置智慧处方点评系统，智慧处方点评系统应具备药品使用统计功能、药品和疾病点

评范围库、合理用药知识库、自定义处方点评规则库、处方点评专家库，并应适时更新数据。智慧处方

点评系统宜具备智能外呼功能。

5.4医疗机构应建立智慧处方点评工作机制。

5.5智慧处方点评过程中产生数据的使用、存储、销毁等应符合数据安全要求。

6流程

智慧处方点评流程见图1。

图1智慧处方点评流程

7确定点评对象

7.1药品

应构建点评药品范围库，包括但不限于抗菌药物、重点监控药品、抗肿瘤药物、麻精药品、儿童用

药、超说明书用药等。

7.2疾病

应构建点评疾病范围库，包括但不限于肿瘤、围手术期、单病种临床路径等。

7.3临床科室（医师）

应可以点评任意科室、任意医师的处方。

8抽取处方

8.1抽样率

8.1.1应能按照上级主管部门管理规定设置抽样率。其中门急诊处方的抽样率不应少于总处方量的

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1‰，且每月点评处方绝对数不应少于100张；病房（区）医嘱单的抽样率（按出院病历数计）不应少

于1%，且每月点评出院病历绝对数不应少于30份。

8.1.2系统应能统计查看抽样率，抽样率应逐年递升。

8.2抽样方式

8.2.1抽样时间

根据点评相关要求，应可以自定义抽取任意时间段处方。

8.2.2抽样类型

应根据门诊、急诊处方和住院医嘱三种类型进行筛选。

8.2.3抽样方法

8.2.3.1应根据份数、百分比例、药品、科室、医师等条件进行随机、等间隔抽样。

8.2.3.2宜制定抽样规则，确定点评药品、临床科室和医师。

8.2.3.3宜根据历史点评情况，结合大数据分析技术，给出推荐的抽样方式。

9智慧点评

9.1系统应包括内置的处方点评规则库，应能根据药品说明书、临床诊疗指南、诊疗规范和共识等循

证依据自定义规则库。

9.2应根据点评的药品、疾病等建立不同的点评方法。点评方法应当包含以下信息：药品的适应证、

用法用量、禁忌症、不良反应、注意事项、特殊人群用药、药物相互作用等。系统应可以根据最新的点

评方法，修订点评规则库。

9.3系统使用人工智能软件进行预点评的结果应与人工点评结果相验证，系统使用合理与不合理的准

确率与召回率表征预点评结果的有效性，具体定义如下：

a)系统点评合理的准确率=系统点评与药师点评都合理的数量/系统点评合理总数×100%；

b)系统点评合理的召回率=系统点评与药师点评都合理的数量/药师点评合理总数×100%；

c)系统点评不合理的准确率=系统点评与药师点评都不合理的数量/系统点评不合理总数×

100%；

d)系统点评不合理的召回率=系统点评与药师点评都不合理的数量/药师点评不合理总数×

100%。

9.4系统应支持使用人工智能软件进行预点评，预点评的合理与不合理的准确率均应不低于97%，召

回率均应不低于90%。

9.5应构建药师画像，通过处方点评系统将抽取的处方智能分配给最合适的处方点评药师。

9.6任务分配方式应包括但不限于按照管辖科室、点评药师姓名或工号等随机分配。

9.7系统应能自动获取患者的病历文书，并从门诊病历、健康档案、入院记录、手术记录、检查报告、

检验报告、诊断文书中提取包括症状、体征、诊断、异常检查检验值、手术、会诊建议、过敏史等电子

病历信息，结合量表分析及画像构建技术，推理患者病情（包括肝肾功能情况、疾病等）。

9.8系统应支持使用人工点评的结果训练、优化模型，通过数据的不断积累提高模型的泛化能力与准

确性。

9.9系统应能结合患者画像以及内置的点评规则库，使用预训练的模型，对处方的合理性进行审核，

并自动生成点评结果。

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DB34/T4797—2024

9.10根据《医院处方点评管理规范（试行）》，对处方的结果类型进行分类，点评结果分为合理处方

和不合理处方，不合理处方包括不规范处方、用药不适宜处方及超常处方。

9.11进行验证的点评药师结合最新的点评方法对不合理处方进行复核，并在规定时间内将不合理处方

通过系统发给临床医师。

10结果反馈

10.1医师应能通过系统查看处方点评结果。

10.2宜利用AI智能外呼功能，将不合理处方通过电话和短信告知临床医师。

10.3医师应可以对不合理处方进行反馈，可在系统提起申述或者同意药师点评结果。

10.4系统应支持药师与医师进行多轮交互。

10.5系统应能设置医师对不合理处方问题反馈期限。

10.6药师应能通过系统自动收到医师的反馈信息。

11处置

11.1系统应支持结合专家画像与随机抽取的方式智能选取处方点评专家。

11.2初评结果、临床反馈以及多轮交互结果应能通过系统自动发送给点评专家。

11.3点评专家应通过系统对初评结果提出最终意见。

11.4终评应能通过系统生成点评结果反馈表自动发给相关临床医师。

11.5终评结果应能被智慧处方点评系统回收，用于模型改进，提升预点评准确率。

11.6终评结果宜通过专家库专家意见进行分析和评判。

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