“计算我们节省了什么，以及我们无需花费什么：基于人工智能的药房工作流程带来的成本节约与成本避免”

《Journal of the American Pharmacists Association》：“Counting what we save—and what we never have to spend: Cost savings and cost avoidance from an AI-enabled pharmacy workflow”

　　AI辅助临床试验药房摘要制备显著提升效率并降低成本，年节省超13万美元，ICER为负值且蒙特卡洛分析显示长期经济收益稳定。

　　

特拉维斯·史密斯|卡米尔·沃尔特斯|艾伦·叶

摘要

背景

临床试验方案是高度复杂的文件，概述了研究的目标、设计、方法、统计考量和操作细节。护理、药学和实验室等部门会创建定制的摘要，使同一领域的其他人能够高效地获取信息，而无需浏览数百页的方案内容。创建这些摘要可能非常耗时，成为研究启动的障碍。随着研究设计的日益复杂化以及个性化医疗的发展，人工智能（AI）辅助的工作流程可能为提高效率并减少研究开销提供机会。

目标

确定AI辅助工作流程在准备药学临床试验文件中的效果。

方法

我们开发了一种生成式AI提示系统，用于生成包含手动创建摘要元素的摘要。药剂师同时手动完成摘要和在AI辅助下完成摘要。研究按顺序选取，所有在指定观察时间内提交的新试验均被纳入评估范围。比较了手动方法和AI辅助方法完成摘要所需的时间，并进行了成本效益和成本规避分析。

结果

AI辅助工作流程将药学摘要表的准备时间缩短了80%（从148分钟缩短至30分钟），产生了负的增量成本效益比（ICER），即每小时节省97美元，每项任务的净货币收益（NMB）为423美元（六名药剂师每年约为30,000美元）。在生产力、薪资、间接费用和IT开销的不同范围内进行的一元敏感性分析均显示成本节约；即使在最不利的情况下，净货币收益仍为465美元。通过10年的蒙特卡洛分析（考虑AI价格增长、性能下降、升级冲击和劳动力通胀因素），成本效益始终为正（平均折现净货币收益为29.4万美元，95%置信区间为26.5万至32.3万美元）。

结论

AI自动化能够可靠地释放药剂师的时间，降低成本，并且随着试验数量的增加以及在各种环境和未来需要大量文档处理的药学任务中的应用，其成本效益更加显著。

本研究评估了在临床试验中实施AI辅助工作流程来创建药学摘要表的成本效益。我们将AI工作流程与传统的手动流程进行了比较，分析了劳动力成本、时间效率、ICER和NMB。研究结果表明，采用AI驱动的自动化可以显著节省成本并提高效率。

部分摘录

背景

临床试验方案是高度复杂的文件，其中详细说明了研究的目标、设计、方法、统计考量和操作细节。这些方案包含了实施临床试验所需的关键信息，包括患者资格标准、干预措施描述、结果测量方法和安全监测程序。由于这些文件内容庞大，将其总结为摘要表非常重要。

目标

我们的目标是确定在由药剂师组成的团队中实施AI辅助工作流程的成本效益。我们将使用增量成本效益比（ICER）和净货币收益（NMB）来评估这种新工作流程的有效性。通过NMB来预测新工作流程带来的成本规避效益。

研究方法

我们开发了一种生成式AI提示系统来生成摘要，这些摘要包含了手动创建摘要的元素。药剂师同时手动完成摘要并在AI辅助下完成摘要。研究按顺序选取，所有在此时间范围内提交的新试验都被纳入评估范围。比较了手动方法和AI辅助方法完成摘要所需的时间，并进行了成本效益和成本规避分析。

结果

旧的手动工作流程每年总成本为20,910.24美元，而AI辅助工作流程将成本显著降低至7,098.48美元（其中包括AI订阅费和培训费用）。从劳动力成本的角度来看，AI辅助工作流程每年节省了13,811.76美元。这一转变每年总共节省了142.2小时的时间。AI辅助工作流程的ICER为每小时-97美元。

讨论

以往关于AI在药学实践中的应用的研究主要集中在临床决策支持、药物不良反应识别和药物相互作用等方面。据我们所知，这是首次研究AI辅助工作在临床试验文档准备领域的成本效益。研究结果表明，AI辅助工作流程不仅具有成本效益，而且是一项具有战略意义的财务决策，能够大幅节省劳动力成本。

结论

AI辅助的研究摘要表制作是一种可行的、具有成本效益的临床试验文档解决方案。强烈建议采用这种方案以提高效率并减少可自动化任务的劳动力成本。未来的研究应评估其长期影响及其与更广泛的临床试验管理系统的整合情况。

特拉维斯·史密斯，药学博士，工商管理硕士，BCPS，CPPS，CPHQ，梅奥诊所综合癌症中心药学癌症研究高级经理，明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所