• 移动端临床决策支持系统DECIDE-COAG®显著提升静脉血栓栓塞症管理的处方准确性：一项随机对照试验

  为解决静脉血栓栓塞症(VTE)管理中抗凝处方错误率高的问题，泰国清迈大学团队开发了移动端临床决策支持系统(DECIDE-COAG®)，通过随机对照试验证实：使用该系统的医疗人员处方准确率提升54.5%(95.6% vs 41.3%)，尤其在低年资医师中效果显著。这项发表于《BMC Medical Education》的研究为数字化医疗工具改善VTE管理提供了高质量证据。

  来源：BMC Medical Education 2.7

  时间：2025-03-31

• 生成式AI与大型语言模型在减少药物相关伤害中的应用：范围综述与前景展望

  本期推荐：AI如何破解用药安全难题？新加坡团队系统评估GenAI/LLM在药物相互作用识别、临床决策支持与药物警戒中的表现，发现模型虽在ADR分类等任务中表现优异，但存在"幻觉"问题且缺乏前瞻性验证。这项发表于《npj Digital Medicine》的研究为AI医疗安全应用划定技术路线图，揭示从实验室到临床的转化瓶颈。

  来源：npj Digital Medicine 12.4

  时间：2025-03-30

• 美国 AI 自主开方立法争议与 FDA 监管困境：机遇与风险并存

  为探讨 AI 自主开方立法与监管问题，研究人员分析相关法案及 FDA 现状，发现风险与机遇并存，对医疗领域意义重大。

  来源：npj Digital Medicine 12.4

  时间：2025-03-19

• 巴基斯坦跨性别女性口腔医疗服务获取困境及对策研究

  为探究巴基斯坦跨性别女性获取口腔医疗服务的状况，研究发现诸多障碍，为改善政策提供依据。

  来源：BMC Public Health 3.5

  时间：2025-03-11

• 伊朗老年患者用药处方模式大揭秘：与 WHO 和 Beers 标准的差异及启示

  研究人员为评估老年患者用药处方模式，开展相关研究，发现存在多药联用和潜在不适当用药问题。

  来源：BMC Geriatrics

  时间：2025-02-28

• 研究人员发现了一种新的方法来标记住院药房医嘱

  研究人员开发了一种机器学习模型，用于识别需要药房干预的医嘱，该模型仅使用提供者行为和其他可能反映这些新的低效来源的上下文特征，而不是患者的病历。

  来源：NYU Tandon School of Engineering

  时间：2021-10-25

• 医学生办网站:幽默科普文 让医学"潮"起来

  谁说免疫力是睡出来的？谁还在针对减肥滔滔不绝地宣传“良药”，其实“植物大战僵尸”就暗藏最重要的减肥方法！针对街头巷尾热议的“过劳死”、“减肥”等话题，一篇篇考据严密，包含医学文献资料，又不失故事性、幽默感的医学科普文出现在网上，其作者是一群“最可能但又最不可能”的人：医者。

  来源：文汇报

  时间：2011-04-22

• 美国医生处方迈向电子化

  新华社信息纽约６月２４日专电（记者张化）目前不少美国公司向美国医生提供数码化处方系统，希望能使这个长期一直没有改变的开处方习惯实现现代化。在电子处方过程中，病人和药品的清单下载到医生的掌上电脑中，在完成诊断后，医生将药名和剂量输入个人数字助理器（ＰＤＡ）中，用无线方式将资料传到打印机上，有的处方可一直接传到药剂师处。电子化处方不仅可以增进效率，还可以消除处方错误。据医药研究中心１９９９年的一项研究，处方错误造成美国每年冤死７０００人。尽管这项技术还很新，使用的医生现在还不到１万人，但美国仍有多家公司在竞争这项业务。

  来源：

  时间：2001-06-27

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