田纳西州医院护士偷窃芬太尼事件中人工智能系统未能及时发现At a Tennessee hospital, a nurse stole fentanyl and AI missed it, state records say

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.mmm-online.com美国 - 英语2026-08-24 09:27:55 - 阅读时长8分钟 - 3944字
据田纳西州护理委员会文件显示,查塔努加市最大的Erlanger Baroness医院发生了一起护士长期偷窃芬太尼的事件,而医院使用的Sentri7人工智能药物监控系统未能及时检测到这一异常行为。这一案例罕见地揭示了目前广泛应用于美国数百家医院的AI药物监控软件存在的潜在缺陷,由于行业缺乏透明度和监管机制,此类系统故障往往被掩盖而非修复。专家指出,药物转移问题在美国医疗机构中十分普遍,可能导致患者无法获得必要药物或接触被血液传播疾病污染的药品,而过度依赖AI监控系统可能使医院忽略本应被发现的明显异常,凸显了人机协同监控的必要性。
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田纳西州医院护士偷窃芬太尼事件中人工智能系统未能及时发现

大约一年前,在田纳西州查塔努加市最大的医院Erlanger Baroness,麻醉科工作人员注意到一名护士在手术中心值班时说话含糊不清、难以保持清醒,根据田纳西州护理委员会的一份同意令显示。

随后几天,该护士药物测试失败并被解雇。该同意令称,这名护士后来承认,在数月时间内他偷窃并滥用手术后剩余的芬太尼,有时甚至是每天如此。

在大多数情况下,这将是一起常规的"药物转移"案例——即从医疗机构非法获取管制药品的行为。据信这种现象如此普遍,几乎美国每家医院都发生过。

但Erlanger案例之所以引人注目,是因为应该有一套高科技监控系统在守卫。

该医院使用了对抗药物转移的最新防线:Sentri7,这是一款由人工智能驱动的药物监控软件,旨在比任何人更快地检测到缺失的药品。但根据护理委员会的同意令,数月来Sentri7未能发出警报,忽略了缺失的药物和其他"异常情况",而这些情况"本应被标记"。

这一此前未被报道的Erlanger案例,罕见地揭示了目前在美国数百家医院中使用的AI药物转移监控软件的明显故障,而这类软件的使用和故障情况缺乏透明度和监管。医疗机构无需披露其实施此类软件的情况,也无需向任何人报告故障,因此无法全面了解这些程序的使用范围及其故障频率。

Erlanger Baroness医院(也称为Erlanger医疗中心)拒绝就其使用Sentri7或药物失窃事件发表评论。Sentri7背后的荷兰科技公司Wolters Kluwer的健康部门发言人André Rebelo拒绝回答有关Erlanger发生事件的问题,但表示公司对软件"仍然充满信心"。

透明度不足

约翰霍普金斯医学院的神经学家兼AI研究员David Rastall表示,由于AI技术高度专有,医院官员往往不了解其工作原理,这种缺乏透明度使得错误被掩盖而非修复。他表示,这意味着其他医院可能会重复同样的错误。

Rastall说:"对患者、护理人员和医院系统来说,理想情况是,当发现AI出现某种错误时,这应该变得非常透明和公开。"

缉毒局要求医院保密报告丢失或被盗的药品。医院也可以向州卫生机构报告被盗药品,这些机构负责执照医疗专业人员并调查不当行为。

但据三位药物转移预防专家的采访,这些报告不需要包括有关任何AI软件的细节。在采访中,所有专家都表示他们从未见过像Erlanger apparent failure这样的AI故障被公开记录。

约翰霍普金斯医学院负责药物安全的药剂师Jacob Smith谈到Sentri7 apparent failure时表示:"我自己从未见过这些技术以这种方式被点名。我不明白你怎么可能错过它。"

Smith和其他专家表示,Erlanger案例还引发了一个问题,因为偷窃剩余药品是药物转移最广为人知的方法之一。而芬太尼,一种止痛药,效力可能是海洛因的50倍,是最常见的目标之一。

Rxpert Solutions创始人Terri Vidals质疑Erlanger案例是否是用户错误而非系统故障的结果。

"这对该软件来说是最基本的基本,"Vidals说。"我觉得很有趣的是,他们说软件没有标记。我认为这个故事可能还有更多内容。"

Erlanger apparent Sentri7 failure是由田纳西州卫生部在12月例行发布的州纪律命令中披露的。在这些记录中,包括了护理委员会的命令,该命令总结了州对护士麻醉师John Stevenson的调查,Stevenson通过在11月签署文件解决了针对他的案件。

Stevenson通过他的律师拒绝发表评论。他没有因Erlanger案例而被指控任何犯罪。护理委员会将其执照置于缓刑状态,同时他接受药物咨询。

田纳西州卫生部和护理委员会发言人Bill Christian拒绝就Erlanger案例或Sentri7发表评论。在回应公共记录请求时,卫生部和田纳西州卫生设施委员会均表示,他们没有Erlanger apparent Sentri7 failure的其他文件。

Erlanger发言人Charlie Milburn今年早些时候表示,医院已准备了一份关于其使用Sentri7的书面声明,以回应KFF Health News的问题。

该声明从未发布。

"我们的法律团队正在讨论这是否是我们想要谈论的事情,"Milburn在3月的电子邮件中说,后来拒绝回答任何问题。

KFF Health News在3月与Wolters Kluwer高管Kristy Drollinger就Sentri7进行了一般性交谈,Drollinger表示,由于许多医院在保障药品安全方面遇到困难,该软件需求很高。

Drollinger说,Sentri7监控约60个"风险归因",这些归因为医院员工提供进一步调查的警示标志。

"这很可怕,"Drollinger谈到广泛的药物盗窃时说。"每个卫生系统、每个卫生设施都曾在某个时候发生过药物转移——而且现在可能仍在发生。"

"未来的方向"

药物转移是美国医疗机构面临的普遍挑战。它可能导致患者无法获得药物或获得被血液传播疾病污染的药物。据非营利组织Healthcare Diversion Network估计,多达15%的医疗保健工作者至少转移过一次药物。

自1985年以来,药物转移已与至少13起疾病爆发有关——导致200多例感染,主要是丙型肝炎——根据疾病控制与预防中心的数据。

为防止这种情况,医院试图从药品配发到给患者使用的整个过程中跟踪每一粒药片或小瓶,通过比较电子药品柜和患者健康记录中的数据。

医院工作人员过去手动完成这一繁琐过程,但在过去十年中,这一任务已 largely 由反转移软件自动化。经过多年的合并和收购,目前有两个程序主导行业:Wolters Kluwer的Sentri7和Bluesight的ControlCheck。两者都结合了AI。

"这绝对是未来的方向,"Diversion Specialists的所有者Luke Overmire说。

据Bluesight称,超过1,500家医院使用ControlCheck。根据Wolters Kluwer的数据,另有700家使用Sentri7临床监控程序,其中包括其药物转移软件。

两家公司都不公布其软件的价格。约翰霍普金斯的药物安全官员Smith说,医院购买这些"昂贵的技术",因为灾难性的转移案例可能导致缉毒局处以数百万美元的罚款。

"它们不承诺投资回报,"Smith说。"它们承诺的是成本避免。"

2022年,一项由美国国立卫生研究院资助的同行评审研究发现,Sentri7(当时称为Flowlytics)可以比现有方法更快地发现药物转移。该研究的主要作者曾为此前拥有Sentri7的Invistics公司工作。

根据该研究,研究人员通过让软件梳理跨越两年和10家医院的药物数据,寻找22名已知转移药物的护士来测试该软件。

研究称,该程序不仅找到了所有这些护士,而且比人类更快地发现了他们,快则一周,慢则一年半。

在Erlanger,人类首先发现了问题的迹象。

根据护理委员会命令,同事报告称Stevenson在2025年6月30日左右"在手术中心值班时"出现受损情况。

命令称,Stevenson"说话含糊不清,显得极其疲惫,被看到闭着眼睛站立并摇晃,站立时点头,似乎难以保持眼睛睁开"。

根据命令,当州调查人员询问时,Stevenson承认他从2025年3月开始转移"手术后本应被浪费的未使用芬太尼"。Stevenson表示,他最初每周使用一次或两次芬太尼废料,然后到那年6月"增加到每天使用",命令称。

Erlanger审核了Stevenson在这四个月内的配药记录。根据命令,它发现Sentri7大约有五次未能标记缺失的药物。

它还补充说,医院发现了"药物配发和废弃记录之间的额外不一致,本应被自动监控系统标记"。

护理委员会提供了一个可能的解释,称Sentri7在Erlanger处于"初始学习阶段",尽管委员会没有提供任何细节。

在一次采访中,Drollinger没有具体讨论Erlanger,她说Sentri7没有"学习阶段",因为在新医院实施时,它是基于9到12个月的历史数据进行训练的。

约翰霍普金斯的Smith提出了另一个理论。

在一次采访中,Smith表示,他对AI药物转移软件的经验使他相信,它在监测急诊室和重症监护室方面是有效的,但在手术室中效果较差,因为那里的药物配发和记录方式不同。

Smith说,这些区域对AI来说可能更难追踪,因此需要人类更加密切地监控。

"我们有专门负责与该软件一起工作的人,"Smith说。"软件是其中的一部分,但如果你依赖软件给你所有信号,你会错过一些东西。它不是100%可靠的。"

KFF Health News是一个全国性新闻室,生产关于健康问题的深度报道,是KFF(一个独立的健康政策研究、民意调查和新闻报道来源)的核心运营项目之一。

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