人工智能（AI）審方雖能通過算法快速篩查處方錯誤，提升藥學服務效率，但其本質是工具屬性，無法替代執業藥師在法律責任承擔、復雜臨床決策及人文關懷層面的核心價值。當前AI與藥師的協同模式已成主流，前者負責標準化審核，后者聚焦高階專業服務，二者互補而非替代。

一、政策剛性

國家藥品監督管理局明確規定，執業藥師可通過計算機信息系統輔助開展處方審核及藥學服務，但禁止完全由AI程序替代。例如，2024年發布的《藥品零售企業執業藥師藥學服務指南》中強調，AI審方系統僅能作為輔助工具，執業藥師需對最終審核結果負責。這一政策框架確保了執業藥師在藥學服務中的主體地位，AI無法突破法律紅線成為責任主體。

二、專業判斷

盡管AI在處方前置審核中展現出高效性（如山東省第二人民醫院部署的DeepSeek系統攔截錯誤處方率達99.7%），但其核心邏輯仍基于既有數據和算法模型，存在三大短板：

1、數據依賴性：AI無法處理未被錄入系統的罕見病例或新型藥物相互作用，而執業藥師可結合臨床經驗與最新文獻進行動態判斷。

2、復雜決策能力：在慢性病管理、特殊人群用藥等場景中，AI僅能提供基礎建議，執業藥師則需綜合患者病史、經濟條件、用藥依從性等因素制定個性化方案。例如，北京鼓樓社區衛生服務中心的AI系統雖能監測高血壓患者血壓波動，但治療方案調整仍需藥師人工干預。

3、倫理與法律風險：若AI審方出現用藥錯誤，責任歸屬尚無明確法律界定（如開發者、藥師或經營企業的責任劃分），而執業藥師的專業判斷具備法律效力的簽章背書。

三、人文關懷

執業藥師的核心職能不僅是“技術審核”，更包括用藥教育、心理疏導等人文服務。例如，在偏遠地區或老年患者群體中，藥師需通過通俗語言解釋用藥注意事項，甚至手把手指導用藥方法。這種基于信任關系的服務模式，是AI無法通過代碼實現的。此外，執業藥師還需承擔藥品不良反應監測、公眾健康科普等社會責任，這些工作均需人類專業人員的主動參與。

四、人機協同

當前AI審方技術已滲透至處方審核、用藥指導、藥品管理等環節，但其定位始終是“效率工具”。例如：

新疆洛浦縣醫共體的“AI初審+藥師復核”模式，通過雙引擎審方平臺將不合理用藥糾正率提升至97%，同時釋放藥師精力用于高風險處方審核；

北京鼓樓社區的AI高血壓管理系統，雖能自動發送用藥提醒，但患者病情變化時的方案調整仍需藥師介入。

綜上所述，AI的介入使藥師從重復性勞動中解放，轉而聚焦于復雜決策、創新服務模式（如藥學門診）及行業規范維護，反而提升了職業價值。