品管圈降低小包裝飲片智能發藥機人工補藥率效果分析*

朱 靜，王國媛，孫家艷，朱 華

（江蘇省蘇北人民醫院藥學部，江蘇 揚州225001）

“AI＋中醫藥”是將人工智能（AI）技術與互聯網平臺中中醫藥版塊深度融合，進而建立系列適合中醫藥研究和應用的AI技術，形成智能化管理的“智慧中醫藥”［1］。近年來，國家積極推進“互聯網＋AI＋藥學服務”，探索發展醫院“智慧藥房”［2－3］。我院響應號召，于2019年3月引進蘇州某科技有限公司生產的小包裝飲片智能發藥系統，其核心為小包裝飲片自動化調配。中藥小包裝飲片是指根據臨床常用劑量、規格用合適的包裝材料封裝的經加工炮制合格的中藥飲片，調劑時可直接“數包”配方［4－5］，具有劑量準確、清潔衛生、應用方便等特點［6］，醫院通過合理化設計適合智能發藥機的小包裝飲片品規及包裝、藥品信息條碼化管理、運用藥方自動分解組合、不規則包裝快速識別、快速分揀機器手等技術實現中草藥處方全自動化調配［7］，極大地縮短了處方調配時間，提高了工作效率及配方準確率。在智能發藥機運行過程中，發現各種原因導致的人工補藥是制約自動化配方效率提升的主要因素，需藥師、發藥機生產廠家、飲片生產廠家多方協作，各司其職［8］。品管圈（QCC）是加強管理的有力手段，目前廣泛應用于各級醫院的藥學管理［9－14］。基于此，醫院門診中藥房圍繞“建設智慧中藥房”主題開展系列QCC活動。2019年11月至2020年5月以“降低小包裝飲片智能發藥機的人工補藥率”為主題開展活動，以提高智慧中藥房自動化配方的工作效率及準確率。現報道如下。

1 資料來源

收集2019年11月至2020年5月醫院中藥房小包裝飲片智能發藥機的人工補藥記錄，統計QCC活動前后各類因素所致2周補藥總次數及占比。

2 QCC開展與評價

2.1 計劃（plan）

成立品管圈：品管圈由中藥房10名藥師組成，投票選出圈長1名、輔導員2名，另7名藥師為普通圈員。全體成員經討論、投票，選定圈名“五味圈”，并制訂圈徽。

主題選定：圈員運用頭腦風暴法共提出4個主題，根據上級政策、可行性、迫切性和圈能力，按1，3，5分3個級別進行評價，確定將得分第一順位的“降低小包裝飲片智能發藥機的人工補藥率”選為活動主題。根據QCC.STORY判定表確定本次QCC為問題解決型。

擬訂活動計劃：以QCC十大步驟為基本結構，遵循PDCA循環法管理，按3∶4∶2∶1的時間配比，利用甘特表擬訂活動計劃。每個活動步驟都明確分工、專人負責。

現狀把握：通過QCC小組會議，圈員制訂出小包裝飲片自動化調配的工作流程圖，分析導致人工補藥的7個方面原因，即小包裝飲片、智能發藥機、藥師、包裝機、工程師、醫師、其他方面原因。設計查檢表，收集平均每2周的人工補藥次數（見表1），制成要因分析魚骨圖（見圖1）。依據“80／20”法則，改善重點為針對“小包裝飲片”“智能發藥機”“藥師”三方面原因降低人工補藥率。

圖1 小包裝飲片智能發藥機人工補藥率高原因分析魚骨圖Fig.1 Fishbone diagram of reason analysis of high artificial supplement rate of the intelligent dispensing machine for small－packaged cut crude drugs

表1 改善前后小包裝飲片人工補藥率統計Tab.1 Artificial supplement rate of small－packaged cut crude drugs before and after the improvement

目標設定：圈能力＝工作年資×40%＋學歷改善能力×30%＋主題改善能力×30%＋QCC經驗值。目標值＝現況值－改善值＝現況值－現況值×累計百分比×圈能力。得圈能力為86.96%。降低小包裝飲片原因導致人工補藥的目標值為264，改善幅度為35.92%。降低智能發藥機原因導致人工補藥的目標值為110，改善幅度為60.14%。降低藥師原因導致人工補藥的目標值為36，改善幅度為71.20%。

原因解析：目標設定后，構建魚骨圖，從人、設備、物和其他等4個方面分析導致人工補藥率高的原因；構建要因評價表，選出8項要因，經過周驗證，確定“飲片串包”“飲片體積大導致卡機”“發藥機飲片位置不合理”“發藥機感應器不靈敏”“藥框上藥過滿”“藥師在發藥機上剪藥”為真因。

對策擬訂：圈員針對導致人工補藥率高的真因進行討論分析，根據可行性、經濟性、效益性等指標評價擬篩選［全體圈員就每個評價指標以5，3，1分進行評分，圈員共8人（包括圈長），為達到改善目標，經全體圈員討論，參考得分順序］，最終篩選出7個對策。詳見表2。

表2 小包裝飲片智能發藥機人工補藥率高的對策篩選Tab.2 Countermeasure screening for high artificial supplement rate of intelligent dispensing machine for small－packaged cut crude drugs

2.2 實施（do）

擬訂上述7個對策后，由相應圈員負責實施與監督，并以數量化形式確認對策的有效性。實施過程中，不斷根據實際情況進行調整、完善和改進，取得了良好的效果。

2.3 確認（check）

有形成果：結果小包裝飲片原因目標達成率為114.86%，發藥機原因目標達成率為107.23%，藥師原因目標達成率為94.38%，表明通過對策實施，由小包裝飲片原因、發藥機原因、藥師原因這三方面導致的人工補藥率明顯降低，達到了預期目標。

無形成果：全體圈員對解決問題能力、責任心、溝通協調、自信心、團隊凝聚力、積極性、品管手法、和諧度這8個方面進行自我評分。每項0～5分，計算各項平均分并與改善前比較。詳見圖2。

圖2 無形成果雷達圖Fig.2 Radar chart of intangible achievements

2.4 處置（action）

標準化：通過本期QCC活動，醫院制訂了中藥房智能發藥機上藥人員培訓制度、智能發藥機上藥規范操作流程、智能發藥機故障應急處理流程，修訂了小包裝飲片驗收標準、中藥房內部質控細則；與藥廠溝通，協助藥廠制訂小包裝飲片包裝質控標準；與發藥機廠家溝通，協助制訂發藥機故障廠家應急處理流程。中藥房全體藥師、上藥人員、駐院發藥機工程師定期開展學習與培訓，將QCC管理經驗貫徹到日常工作中，同時結合檢查與考核，持續改進。

檢討與改進：本期QCC活動針對3個改善重點，改善效果較理想，有效降低了小包裝飲片智能發藥機人工補藥率。但智能發藥機人工補藥率仍未達到最佳狀態，需進行長期PDCA循環管理。后期需在優化流程、完善藥品包裝與智能發藥機的適配性、降低發藥機故障率等方面進一步加強改善。

3 討論

近年來，中藥智能制造技術已成為研究熱點，但其面對重大技術挑戰，存在許多技術難點［15］。建設全自動化“智慧中藥房”的研究與實踐在國內尚處于起步階段，尤其是中藥小包裝飲片智能化調配技術發展空間較大。醫院在無相關文獻資料和國內其他單位實踐經驗可循的情況下，經7個月的QCC活動，形成了由“點”至“面”的改善［8］，有效降低了小包裝飲片智能發藥機的人工補藥率，提高了自動化調配的速度與準確率，進一步提升了智慧中藥房的運行效率，縮短了患者的取藥時間，提高了患者的滿意度，保障了患者的用藥安全。此項活動加強了智慧中藥房的建設與管理，促進了藥學服務質量與內涵的提升，為其他醫療機構建設“智慧中藥房”提供了思路及實踐依據。