随着人工智能（AI）能力的不断提升，它在降低处方药费用方面具有越来越大的潜力。应用范围包括加速药物开发、预测药物相互作用、提高临床试验成功率等。
摘要
由于药物成本不断上升，许多患者被迫放弃治疗。此外，缺乏与成本相关的信息继续限制医疗工作者为患者开具替代和更经济的药物。医疗行业开始探索人工智能（AI）作为解决这一问题的强大工具。
AI如何影响处方决策
AI现在被广泛应用于各个领域，医疗保健行业也不例外。利用人工智能可以简化药物开发流程、影响处方决策、提高患者服药依从性，所有这些都可以显著减轻患者的经济负担。这项技术还能够预测副作用并提高临床成功率。AI系统现在可以建议符合患者预算和治疗目标的药物。类似于在线产品推荐算法，这些增强系统可以在实时提供较低成本的替代方案，帮助医疗保健提供者为患者做出更具成本效益的选择。
1. 利用AI加速药物开发
传统药物开发过程耗时长且成本高。然而，制药行业正见证生成式AI彻底改变这一过程，使AI驱动的药物发现成为现实。高级算法如人工神经网络和支持向量机（SVMs）是用于药物设计和发现的AI算法之一。当与计算机辅助药物设计（CADD）结合时，可以分析大量数据集并更快地识别药物靶点。这缩短了分析阶段的长时间，潜在的药物候选物现在可以更快地被识别出来。因此，新上市药物的价格也随之下降。
2. 预测药物相互作用和副作用
AI工具也变得更加先进。它们可以通过分子数据、电子健康记录和大规模数据更精确有效地预测潜在的药物相互作用和副作用。例如，IBM的Watson for Health使用AI评估药物相互作用并推荐更安全有效的处方选项。通过预防可能需要额外治疗的并发症，人工智能降低了意外的医疗费用风险。
3. 提高临床试验成功率
临床试验费用高昂，高失败率会进一步推高新药的成本。AI通过改进临床试验匹配、患者监测和整体试验设计来解决这一问题，从而减少运营费用。通过利用生成式AI提高药物设计的预测准确性，制药研究人员可以更好地评估新药的潜在疗效，降低临床阶段及其他相关成本的风险。
4. 推荐具成本效益的处方
研究表明，当医疗保健提供者能够访问实时价格比较时，他们更有可能为患者提供经济实惠的选项。佛罗里达国际大学商学院的一项研究发现，当通过AI驱动的推荐系统提供价格数据时，医疗专业人员经常选择成本较低的替代品。AI系统还可以编程优先考虑处方的经济性，从而提高患者服药依从性。这些工具在降低医疗费用和确保有效患者护理方面具有巨大潜力。
5. 通过HSA节省医疗费用
健康储蓄账户（HSAs）允许患者用税前美元支付医疗费用，AI可以在这方面发挥重要作用，使这些储蓄得到更充分的利用。通过推荐具成本效益的处方选项和预测依从性挑战，人工智能帮助患者最大化其医疗资金，最终减少自付费用。
6. 扩大个性化医疗选项
人工智能还可以为满足每位患者独特需求的定制药物铺平道路。例如，AI可以帮助识别最有效的个体基因谱型药物，从而减少药物试错阶段。基于基因组的AI平台已经在肿瘤学中用于识别特定于患者癌症类型的药物候选物。这种方法减少了副作用，通过避免高成本的一刀切治疗，可以以更低的成本实现更成功的治疗结果。
具成本效益的护理触手可及
随着AI能力的不断增强，降低处方药费用的潜力确实正在成为现实。通过在药物发现和个性化处方中发挥核心作用，AI有助于减轻患者的经济负担。随着这项技术的不断发展，有效、经济实惠和个性化的医疗保健可能很快就会惠及更多患者。
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