医院审方有了“黑科技”，助力患者手术安全。苏报融媒记者 李静/摄制

围术期抗菌药物如何用得对、用得准、用得及时，一直是大型医院药事管理的核心难题。传统人工审方难以覆盖海量处方，复杂隐匿的用药风险往往在事后才被发现。今天（8月2日），苏州大学附属第一医院携手华为及上海医浦，正式发布“博习·术御”围术期抗菌药物合理使用AI审核大模型，将人工经验、询证证据及海量的医疗大数据内化为AI的合理用药精准管控能力，为患者手术安全筑起一道全天候的智能防线。

AI审方“黑科技”上线。苏报融媒记者 李静/摄

苏州大学附属第一医院党委书记章鸣林表示，作为省级区域医疗中心和国家血液系统疾病临床医学研究中心，苏大附一院的手术医嘱流转体量巨大，传统审方模式已难以满足精细化管理的需求。在医药改革持续深入的背景下，药学部门需要从“药品供应型”向“技术服务型”转型，单纯依靠人力优化管理已遇到瓶颈。与此同时，手术中抗菌药物的用药时机、疗程与品种选择，直接关系感染防控效果，是药事管理中公认的难点和重点。

章鸣林介绍医院发展及“黑科技”上线背景。苏报融媒记者 李静/摄

为破解这一难题，苏大附一院联合华为与上海医浦三方协同共建“博习·术御”大模型。建设过程中，医院负责提出临床需求和业务标准，全程把控模型的专业性与合规性；华为提供国产算力与大模型技术支持；上海医浦负责系统开发和院内系统对接。三方合作大大降低了医院自建AI团队的成本，也缩短了医疗垂直大模型的落地周期。“博习·术御”打通了全院多个业务系统的数据通道，汇集抗菌药物指导原则和药品说明书，构建起一个可持续更新的药学知识库，将AI能力融入医生日常的工作流程中。

缪丽燕介绍系统的具体功能和临床应用情况。苏报融媒记者 李静/摄

“‘博习·术御’最核心的突破，是把用药安全从‘事后纠偏’变成了‘事前预防’。”苏州大学附属第一医院院长缪丽燕介绍，系统内置了感染风险预测模型，通过对大量历史手术数据的学习，能够自动识别感染的关键风险因素。在手术安排之前，系统就能对患者进行风险分层——高风险患者提前加强药学监护，低风险患者避免过度用药。医生开药时，系统会从用药指征、品种选择、剂量大小、疗程长短、用药时机、特殊病例会诊六个方面进行智能审核，秒级给出反馈。手术过程中遇到复杂情况，系统也能动态建议是否追加用药；术后则会准时提醒停药，避免抗生素使用时间过长。更值得一提的是，这个模型还能自动学习最新的临床指南和专家共识，持续更新审核规则，确保用药标准始终跟得上医学进步的步伐。

张玉表示，数智赋能是药学服务转型的核心驱动力。苏报融媒记者 李静/摄

华中科技大学同济医学院附属协和医院党委书记张玉表示，这一新模式的落地，带来了临床安全和运营效率的双重提升。系统全天候运行，实现全院手术用药的智能审核，有效减少了不合理用药，也帮助遏制了细菌耐药的发展。更重要的是，AI接手了大量重复性的审方工作，把药师从繁重的审核任务中解放出来，让他们有更多精力投入到个体化用药指导、疑难病例会诊等更高价值的药学服务中，让药师的专业价值得到了更好的发挥。

施燕萍指出，市卫健委全力支持AI药学先行先试，让“苏州方案”走在全国前列。苏报融媒记者 李静/摄

“药学服务仍是卫生健康高质量发展的关键短板之一，人民群众对精准化、个性化药学服务的需求日益增长，而传统的药学服务模式正面临效率与质量的双重压力。”苏州市卫生健康委员会主任施燕萍指出，人工智能正是破解这些矛盾的“关键变量”，可以把药师从繁琐的处方审核中解放出来，让药学服务更加精准、连续、有温度。她表示，苏州市卫健委将全力支持AI药学应用的先行先试，推动政、产、学、研、医多方协同，让“苏州方案”在全国智慧药学领域占据重要一席。未来，希望医院将继续依托成熟的算力平台，推动骨科、血液科等专科诊疗大模型的建设，让AI赋能医疗的边界不断拓宽，为患者提供更安全、更精准的医疗保障。（苏报融媒记者 李静/文）