СИСТЕМА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ СТРУКТУРНО-КОНТЕКСТНОЇ ВАЛІДАЦІЇ ЛІКАРСЬКИХ ПРИЗНАЧЕНЬ З ОЦІНЮВАННЯМ РИЗИКІВ ПОЛІФАРМАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.11603/2312-0967.2026.2.16186Ключові слова:
поліфармація, поліпрагмазія, штучний інтелект, великі мовні моделі, retrieval-augmented generation, клінічні системи підтримки рішень, HL7 FHIR, фармацевтична безпекаАнотація
Мета роботи ‒ обґрунтувати архітектурні та методологічні підходи до створення апаратно-програмного комплексу (АПК) для автоматизованої структурно-контекстної перевірки лікарських призначень із виявленням ризиків поліфармації (поліпрагмазії) та генерацією пояснюваних рекомендацій на основі адаптивного контексту знань (Retrieval-Augmented Generation, RAG) і великих мовних моделей (LLM).
Матеріали і методи. Застосовано теоретичний аналіз і синтез літератури, системний і порівняльний аналіз існуючих систем підтримки рішень і патентних рішень, узагальнення, моделювання архітектури та алгоритмізацію з програмним прототипуванням, експертну оцінку на тестових сценаріях. Інформаційною базою слугували міжнародні публікації, специфікації HL7 FHIR, нормативні документи сфери електронної системи охорони здоров’я (ЕСОЗ), клінічні настанови та патентні бази даних (без ідентифікованих персональних даних пацієнтів).
Результати та їх обговорення. Отримано концепцію багатомодульного АПК із тристадійним пайплайном: Constraints → валідація (issues[]; polypharmacy_risks[]) → CorrectionPlan; показано наукову новизну поєднання RAG, мульти-модельної валідації LLM (N≥2) з явною класифікацією ризиків поліфармації; обговорено практичне значення для МІС та eHealth; визначено обмеження сценарного тестування.
Висновки. Запропонований АПК може бути використаний як основа інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для лікарняних і аптечних інформаційних систем і національних е-сервісів ОЗ; подальші дослідження доцільно спрямувати на клінічні випробування з оцінкою впливу на показники безпеки фармакотерапії.
Посилання
Masnoon N, Shakib S, Kalisch-Ellett L, Caughey GE. What is polypharmacy? A systematic review of definitions. BMC Geriatr. 2017;17(1):230. doi:10.1186/s12877-017-0621-2. Available from: https://doi.org/10.1186/s12877-017-0621-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s12877-017-0621-2
Davies LE, Spiers G, Kingston A, Todd A, Adamson J, Hanratty B. Adverse outcomes of polypharmacy in older people: systematic review of reviews. J Am Med Dir Assoc. 2020;21(2):181-187. DOI: 10.1016/j.jamda.2019.10.022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jamda.2019.10.022
Khezrian M, McNeil CJ, Murray AD, Myint PK. An overview of prevalence, determinants and health outcomes of polypharmacy. Ther Adv Drug Saf. 2020;11:2042098620933741. DOI: 10.1177/2042098620933741. DOI: https://doi.org/10.1177/2042098620933741
Opondo D, Eslami S, Visscher S, et al. Inappropriateness of medication prescriptions to elderly patients in the primary care setting: a systematic review. PLoS One. 2012;7(8):e43617. DOI: 10.1371/journal.pone.0043617. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0043617
Maher RL, Hanlon J, Hajjar ER. Clinical consequences of polypharmacy in elderly. Expert Opin Drug Saf. 2014;13(1):57-65. DOI: 10.1517/14740338.2013.827596. DOI: https://doi.org/10.1517/14740338.2013.827660
Black CD, Thavorn K, Coyle D, et al. The health system costs of potentially inappropriate prescribing: a population-based, retrospective cohort study using linked health administrative databases in Ontario, Canada. PharmacoEconomics Open. 2020;4:27-36. DOI: 10.1007/s41669-019-0143-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s41669-019-0143-2
Sutton RT, Pincock D, Baumgart DC, Sadowski DC, Fedorak RN, Kroeker KI. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. NPJ Digit Med. 2020;3:17. DOI:10.1038/s41746-020-0221-y. DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-020-0221-y
Shahmoradi L, Safdari R, Ahmadi H, Zahmatkeshan M. Clinical decision support systems-based interventions to improve medication outcomes: a systematic literature review on features and effects. Med J Islam Repub Iran. 2021;35:27. DOI: 10.47176/mjiri.35.27. DOI: https://doi.org/10.47176/mjiri.35.27
Westerbeek L, Ploegmakers KJ, de Bruijn GJ, et al. Barriers and facilitators influencing medication-related CDSS acceptance according to clinicians: a systematic review. Int J Med Inform. 2021;152:104506. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2021.104506. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2021.104506
Wang Y, Wang L, Rastegar-Mojarad M, et al. Clinical information extraction applications: a literature review. J Biomed Inform. 2018;77:34-49. DOI: 10.1016/j.jbi.2017.11.007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2017.11.011
Lewis P, Perez E, Piktus A, et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Adv Neural Inf Process Syst. 2020;33:9459-9474. Available from: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/6b493230205f780e1bc26945df7481e5-Abstract.html
Singhal K, Azizi S, Tu T, et al. Large language models encode clinical knowledge. Nature. 2023;620:172-180. DOI: 10.1038/s41586-023-06291-2. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06291-2
HL7 International. HL7 FHIR Release 5.0.0 [Internet]. 2023 [cited 2026 Apr 1]. Available from: https://hl7.org/fhir/
Malakhov KS. Insight into the digital health system of Ukraine (eHealth): trends, definitions, standards, and legislative revisions. Int J Telerehabil. 2023;15(2):e6599. DOI: 10.5195/ijt.2023.6599. DOI: https://doi.org/10.5195/ijt.2023.6599
Google Patents. US20240139779A1. Intelligent prescription validation system [Internet]. 2024 [cited 2026 Apr 1]. Available from: https://patents.google.com/patent/US20240139779A1/en
Google Patents. US11183285B2. Systems and methods for medication risk assessment [Internet]. 2021 [cited 2026 Apr 1]. Available from: https://patents.google.com/patent/US11183285B2/en
Google Patents. US12142371B2. Clinical decision support using knowledge graphs [Internet]. 2024 [cited 2026 Apr 1]. Available from: https://patents.google.com/patent/US12142371B2/en
World Medical Association. WMA Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects [Internet]. 2013, amended 2024 [cited 2026 Apr 1]. Available from: https://www.wma.net/policies-post/wma-declaration-of-helsinki/
Verkhovna Rada of Ukraine. Law of Ukraine On Personal Data Protection No. 2297-VI [Internet]. 2010 [cited 2026 Apr 1]. Available from: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2297-17#Text
Zapf A, Castell S, Morawietz L, Karch A. Measuring inter-rater reliability for nominal data: which coefficients and confidence intervals are appropriate? BMC Med Res Methodol. 2016;16:93. DOI: 10.1186/s12874-016-0200-9. DOI: https://doi.org/10.1186/s12874-016-0200-9
Amugongo LM, Mascheroni P, Brooks S, Doering S, Seidel J. Retrieval augmented generation for large language models in healthcare: a systematic review. PLOS Digit Health. 2025;4(6):e0000877. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000877. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000877
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі
. - Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
