自动发药系统在门诊药房管理中的效率评估与优化

引言

随着医疗信息化发展，门诊药房自动发药系统成为提升效率的关键。然而，系统运行仍存在处理延迟、故障率高等问题。本研究旨在优化系统配置与流程，评估其对发药效率及患者体验的影响，为智能化药房管理提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2023 年2 月至2025 年2 月医院门诊药房自动发药系统的30 例运行数据进行回顾性分析。其中，男性患者占比 52% （16/30），女性 48% （14/30），年龄 18＼～75 岁，平均 _{（45.2±12.6）} ）岁。处方类型涵盖慢性病用药（ 40% ）、急性病用药（ 35% ）和专科用药（ 25% ），处方日均处理量（ 350±42 ）张。系统硬件配置包括智能机械臂（精度 ±0.1mm ）、传送带（速度 0.5m/s ）及药品识别模块（扫码准确率 598% ）。

1.2 方法

采用前后对照设计，优化措施包括硬件升级、流程优化及人机协同改进三部分：（1）硬件升级：调整机械臂抓取精度至 _±0.05mm ，优化传送带电机响应时间（ 200ms80ms ）；（2）流程优化：基于处方类型（急/平诊）与药品属性（常温）重构分拣逻辑，引入动态优先级算法（权重系数：药品有效期 0.3、处方紧急度 0.4、库存量 0.3）；（3）人机协同：利用前置审方系统核对患者ID、药品配伍禁忌），药师复核重点处方（如高危药品、多药联用）。

1.3 观察指标

观察单处方处理时间、系统故障率、患者等待时间及发药准确率四项核心指标。

1.4 统计学方法

SPSS21.0 用于分析和处理特定测量数据（ x±s ）的数据。以 % 为单位计算数据，并用 χ² 检查数据； P>0.05 无统计学意义。

2 结果

2.1 效率指标

单处方处理时间从优化前的 45.6±12.3 秒缩短至 28.9±8.7 秒（t=6.42， P<0.01）；高峰时段（9：00-11：00）吞吐量由 120±15 张/小时提升至 195±22 张/小时。

2.2 稳定性指标

系统故障率由1.2 次/周（ 95%CI：0.8-1.6 ）降至0.3 次/周（ 95%C[：0.1-0.5） ；机械臂卡顿事件减少 82% （优化前：7.4 次/日 $$ 优化后：1.3 次/日）。

2.3 患者体验

平均等待时间非高峰时段缩短4.1 分钟（ 12.38.2 ），高峰时段缩短5.4分钟（ 15.29.8 ）；满意度评分从 7.8/10 提升至 9.2/10（Likert 量表）。

3 讨论

优化自动发药系统的工作流程和参数配置，显著提升了门诊药房的运营效率和服务质量。从实际应用效果来看，硬件性能的提升直接降低了机械故障率和操作误差，而智能分诊算法的引入则优化了处方处理的优先级，使得紧急用药能够快速调配，这对提升患者就医体验具有重要意义。此外，人机协同模式的改进不仅提高了发药准确性，也减轻了药师的工作负担，使其能够将更多精力集中于用药指导和处方审核等高价值工作。值得注意的是，系统的稳定性和响应速度改善后，药房在高峰时段的应对能力明显增强，排队时间缩短进一步提升了患者满意度。然而，自动发药系统的长期运行效果仍取决于定期的设备维护和持续的流程优化，特别是在系统与医院其他信息平台的深度整合方面仍有提升空间。

结束语

自动发药系统优化可显著提升门诊药房运营效率，未来需结合AI 技术进一步优化智能分诊与库存管理，推动药房服务向更高水平发展。

参考文献

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