Фармацевтический справочник преимуществ лекарственных препаратов DOI: 10.29188/2712-9217-2024-10-4-53-69

13

ВВЕДЕНИЕ

Каждый фармацевтический препарат имеет уникальный набор свойств, включающих структуру действующего вещества, комбинацию вспомогательных веществ, лекарственную форму, дозировку и многое другое. Это обусловливает их уникальные специфические свойства. При этом каждый пациент также имеет индивидуальные особенности: возраст, пол, характеристику основного заболевания, вид и характер сопутствующих заболеваний, общее состояние ферментных систем (например, комбинацию изоформ цитохрома P450), клиренса и т. д. [1, 2].

В связи с этим, для разных групп пациентов у одних и тех же лекарственных средств будут наблюдаться разные ADMET-свойства (absorption – абсорбция, distribution – распределение, metabolism – метаболизм, excretion – выведение, toxicity – токсичность).

Подбирать и контролировать дозировку лекарственных препаратов с целью оптимизации лечения (особенно это необходимо для препаратов с узкой терапевтической широтой и для особых групп пациентов), стало возможным благодаря терапевтическому лекарственному мониторингу (ТЛМ) [3, 4].

Целью данного проекта было создание чатбота в мессенджере Telegram, с помощью которого можно будет быстро и просто узнать преимущества интересующего препарата.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Информация о преимуществах препаратов собиралась и оформлялась в виде таблицы в Microsoft Office Excel. Источниками являлись рекламные буклеты, плакаты компаний-разработчиков, данные научных конференций.

Полученный файл поместили в Google disk. Затем на языке Python в среде разработки PyCharm была написана программа для функционирования чат-бота в Telegram.

Предварительно его сгенерировали вместе с ключом шифрования для доступа к управлению с помощью чат-бота BotFather в Telegram. В качестве бэкенда был написан Python-скрипт, который извлекал информацию из созданной базы данных.

Полученный Python-файл поместили и запустили в Google disk.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Известно, что для подбора эффективного лечения зачастую требуется учет большого числа параметров фармацевтического препарата и их сочетаний между собой. Оптимизация фармакотерапии позволяет добиться значительных результатов в лечении, сократить неоправданные материальные расходы, предотвратить неблагоприятные эффекты в отношении здоровья пациентов [5]. В связи с этим, возникает необходимость выделять дополнительные преимущества отдельных препаратов, которых нет в стандартных инструкциях, и учитывать их для более эффективного лечения конкретного пациента.

Чат-боты стали довольно широко применяться в современной медицине для создания систем поддержки принятия решений, в том числе на основе искусственного интеллекта (ИИ) [6, 7]. Они нашли широкое применение в различных областях медицины [8-10].

Созданный в мессенджере Telegram чат-бот доступен по ссылке:

Он принимает название препарата и выводит информацию о его преимуществах, если такие сведения есть. Если их нет, бот сообщает, что данные о преимуществах отсутствуют. Разработанный продукт предназначен для применения практикующими врачами.

ВЫВОДЫ

Созданный чат-бот по своей сути является отечественным фармацевтическим онлайн-справочником. Он позволит практикующим специалистам получать информацию, которая поможет корректировать фармакотерапию в случае различных сочетаний заболеваний и анамнеза индивидуально для конкретного пациента.

В дальнейшем планируется расширение функционала чат-бота и его базы данных преимуществ фармпрепаратов, а также усовершенствование системы валидации получаемых данных.

ЛИТЕРАТУРА

1. Weber LT. Pharmacotherapy for Children and Adolescents. Dtsch Arztebl Int 2023;120(25):423-4. https://doi.org/10.3238/arztebl.m2023.0146.

2. Переверзев А.П., Остроумова О.Д. Изменения фармакокинетики лекарственных средств у пациентов с ожирением. Клиническая фармакология и терапия 2022;31(1):83-90. [Pereverzev A.P., Ostroumova O.D. Changes in the pharmacokinetics of drugs in patients with obesity. Klinicheskaya farmakologiya i terapiya = Clinical pharmacology and therapy 2022;31(1):83-90. (In Russian)]. https://doi.org/10.32756/0869-5490-2022-1-83-90.

3. Kably B, Launay M, Derobertmasure A, Lefeuvre S, Dannaoui E, Billaud EM. Antifungal Drugs TDM: Trends and Update. Ther Drug Monit 2022;44(1):166-97. https://doi.org/10.1097/FTD.0000000000000952.

4. Wicha SG, MЉrtson AG, Nielsen EI, Koch BCP, Friberg LE, Alffenaar JW, et al. From therapeutic drug monitoring to model-informed precision dosing for antibiotics. Clin Pharmacol Ther 2021;109(4):928-41. https://doi.org/10.1002/cpt.2202.

5. Трошина Е.А., Барышева В.О., Умархаджиева З.Р. Полипрагмазия и основы персонализированного подбора рациональной фармакотерапии у пожилых пациентов с ожирением и сахарным диабетом 2 типа. Ожирение и метаболизм 2023;20(4):275-82. [Troshina E.A., Barysheva V.O., Umarkhadzhieva Z.R. Polypharmacy and the basics of personalized selection of rational pharmacotherapy in elderly patients with obesity and type 2 diabetes mellitus. Ozhireniye i metabolizm = Obesity and Metabolism 2023;20(4):275-82. (In Russian)]. https://doi.org/10.14341/omet12987.

6. Kim TH, Kang JW, Lee MS. AI Chat bot – ChatGPT-4: A new opportunity and challenges in complementary and alternative medicine (CAM). Integr Med Res 2023;12(3):100977. https://doi.org/10.1016/j.imr.2023.100977.

7. Li J, Dada A, Puladi B, Kleesiek J, Egger J. ChatGPT in healthcare: A taxonomy and systematic review. Comput Methods Programs Biomed 2024;245:108013. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108013.

8. van der Schyff EL, Ridout B, Amon KL, Forsyth R, Campbell AJ. Providing Self-Led Mental Health Support Through an Artificial Intelligence-Powered Chat Bot (Leora) to Meet the Demand of Mental Health Care. J Med Internet Res 2023;25:e46448. https://doi.org/10.2196/46448.

9. Guest PC, Vasilevska V, Al-Hamadi A, Eder J, Falkai P, Steiner J. Digital technology and mental health during the COVID-19 pandemic: a narrative review with a focus on depression, anxiety, stress, and trauma. Front Psychiatry 2023;14:1227426. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1227426.

10. Coghlan S, Leins K, Sheldrick S, Cheong M, Gooding P, D'Alfonso S. To chat or bot to chat: Ethical issues with using chatbots in mental health. Digit Health 2023;9:20552076231183542. https://doi.org/10.1177/20552076231183542.