摘要：在临床实践中，药物不良事件（ADE）和用药错误一直是困扰医护人员的难题，传统人工审核处方效率低且易遗漏。虽然通用大模型（如DeepSeek）能够提供一定帮助，但在用药审查方面仍有提升空间。而玉京医学AI辅助诊疗系统（AI-DTS）凭借“结构化数据+AI动态增强

在临床实践中，药物不良事件（ADE）和用药错误一直是困扰医护人员的难题，传统人工审核处方效率低且易遗漏。虽然通用大模型（如DeepSeek）能够提供一定帮助，但在用药审查方面仍有提升空间。而玉京医学AI辅助诊疗系统（AI-DTS）凭借“结构化数据+AI动态增强”的设计，有效降低了药物不良事件发生率，并显著缩短了药师处方审核耗时。

通用大模型在用药审查中的局限

1.数据缺陷

通用大模型依赖公开网络语料训练，其提供的用药建议缺乏专业医学验证，存在误导临床决策的风险。

2.交互局限

自由对话模式要求医生手动整理零散信息，无法直接输出结构化用药风险分析。

3.更新滞后

通用大模型知识停留在固定训练时点，无法及时覆盖新药/新风险。

AI-DTS在用药审查中的优势

1.权威数据支撑

玉京医学AI辅助诊疗系统依托医疗级权威数据库，整合14,000+药物相互作用数据和19,000+配伍禁忌信息，针对数据库中未涵盖的特殊药物组合，系统基于药理机制自动生成补充建议，用药安全提高60%。

2.智能审查流程

玉京医学AI辅助诊疗系统采用结构化审查框架，医生只需输入药品名称即可自动匹配相关信息，处方审核耗时缩短70%，显著提升临床工作效率。

3.药物数据及时更新

玉京医学AI辅助诊疗系统及时同步全球新药数据，新药覆盖率高达90%，让医生及时掌握最前沿的用药知识。

AI-DTS在用药审查中的优势

术业有专攻，通用大模型如Deepseek虽功能强大，但在医学专业场景如用药审查中存在不足。而玉京医学AI辅助诊疗系统基于通用大模型二次开发，融合医疗级权威数据库，采用“结构化数据+AI动态增强”设计，显著降低药物不良事件发生率，缩短药师处方审核时间，弥补了通用大模型在医疗领域的短板。

来源：玉京医学