General landscape of the use of artificial intelligence programs by hospital pharmacists

An integrative review

Authors

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1544

Keywords:

Artifical Intelligence, Drug Prescriptions

Abstract

Objective: To analyze the general panorama of the use of artificial intelligence (AI) programs in the analysis of prescriptions by hospital pharmacists. Methods: Integrative review on the use of artificial intelligence programs in the review of prescriptions. Data collection was performed in the indexed databases MedLine/PubMed, BVS-BIREME, Web of Science, Scopus and in the gray literature. The studies were categorized and analyzed for methodological quality. Results: Nine articles were included, grouped into two categories: error detection and process optimization (5 studies) and prevention of adverse events and prioritization of critical cases (4 studies). AI contributed to reducing medication errors, automating repetitive tasks and prioritizing high-risk prescriptions, increasing efficiency and safety. Conclusion: Although there is some evidence of positive impacts that AI optimizes prescription analysis in hospital pharmacy, there are limitations such as dependence on data quality, need for frequent updates, integration with electronic medical records and use by trained professionals.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Camili Gomes Pereira, Universidade Federal Fluminense

Farmacêutica formada pelo Centro Universitário Estadual da Zona Oeste - UEZO (2021). Estagiou no Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia sob a orientação da professora Jamila Alessandra Perini Machado. Projeto intitulado como: RUPTURA DO LIGAMENTO CRUZADO ANTERIOR ASSOCIADA COM POLIMORFISMOS DO COLÁGENO TIPO 1 (2018-2020). Estagiou no Hospital Municipal da Piedade na área de análises clínicas (2021). Trabalhou como Responsável Técnica na drogaria Rio Farma (2022). Trabalhou como Responsável Técnica na distribuidora de medicamentos e produtos hospitalares WF Medical (2022). Residente em farmácia hospitalar no Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia, pelo programa de residência da Universidade Federal Fluminense - UFF (2023-2025).

Isabel Galdino da Silva Côrrea, Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia

Mestre em Saúde Coletiva (Epidemiologia) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro - Instituto de Medicina Social: Rio de Janeiro, RJ, BR (2007 - 2009); Professor Substituto (Instituto de Ciências Farmacêuticas) - Centro Multidisciplinar de Macaé - UFRJ: Macaé, Rio de Janeiro, BR (2021 - 2023); Farmacêutica Clínica - Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia: Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BR (2010 - Presente).

Zilda de Santana Gonsalves, Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia

Sou doutora em Ciências Aplicadas em Produtos para a Saúde (UFF - 2021), mestre em Gestão da Saúde (ENSP/Fiocruz - 2012) e graduada em Farmácia pela UFRJ (1998).

Atualmente sou Farmacêutica, lotada na Divisão de Ensino e Pesquisa de um Instituto do Ministério da Saúde no Rio de janeiro. Docente (substituta) na UFF na área de Assistência Farmacêutica Hospitalar e de Práticas de Cuidado farmacêutico.

Além disso, sou Coordenadora (substituta) da COREMU do INTO e tutora do Programa de Residência em Farmácia Hospitalar no INTO/MS convênio com a UFF/MS. Tenho experiência na área de Gestão da Assistência Farmacêutica Hospitalar.

Sou motivada a constantemente desenvolver minhas habilidades e aprimorar meus saberes para ajudar meus alunos, orientandos e clientes a alcançarem seus objetivos para as práticas da Assistência e Cuidado Farmacêutico.

References

Gomes AD, Galato D, Silva EV. Erros de prescrição de medicamentos potencialmente perigosos em um hospital terciário. Rev Bras Farm Hosp Serv Saude. 2017;8(3):42-7.

Leitão CL et al. Artificial intelligence in the clinical pharmacy service in a public hospital in Belo Horizonte/MG. Rev Bras Farm Hosp Serv Saude. 2023;14(3):0991.

Schiff GD et al. Screening for medication errors using an outlier detection system. J Am Med Inform Assoc. 2017;24(2):281-7.

Damasceno EMA et al. O papel do profissional farmacêutico no âmbito hospitalar. Rev Multitexto. 2019;7(1):47-52.

Amazonas LEL. A intervenção farmacêutica nos erros de prescrição em unidades de saúde: uma revisão integrativa [Trabalho de Conclusão de Curso]. Manaus: Universidade Federal do Amazonas; 2021.

Rocha MB, Silveira BP, Pilger D. Aprendizado de máquina nos serviços farmacêuticos: uma revisão integrativa. Clin Biomed Res. 2023;43(1):75-82.

Silva WAM. Tecnologias emergentes na assistência farmacêutica: explorando o uso da inteligência artificial na prevenção de erros de medicação [Trabalho de Conclusão de Curso]. Recife: Universidade Federal de Pernambuco; 2023.

Alshakrah MA, Steinke DT, Lewis PJ. Patient prioritization for pharmaceutical care in hospital: a systematic review of assessment tools. Res Social Adm Pharm. 2019;15(6):767-79.

Nunes HC, Guimarães RMC, Dadalto L. Desafios bioéticos do uso da inteligência artificial em hospitais. Rev Bioét. 2022;30(1):82-93.

Botelho LLR, Cunha CCA, Macedo M. O método da revisão integrativa nos estudos organizacionais. Gestão Soc. 2011;5(11):121-36.

Mascarenhas VH et al. Evidências científicas sobre métodos não farmacológicos para alívio da dor do parto. Acta Paul Enferm. 2019;32(3):350-7.

Ouzzani M et al. Rayyan: a web and mobile app for systematic reviews. Syst Rev. 2016;5(1):210.

Page MJ et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71.

Howick J et al. The Oxford 2011 levels of evidence. Oxford Centre for Evidence-Based Medicine. 2011 [citado 2024 out 25]. Disponível em: https://www.cebm.ox.ac.uk/resources/levels-of-evidence/ocebm-levels-of-evidence.

Smoke S. Inteligência artificial em farmácia: um guia para clínicos. Am J Health Syst Pharm. 2024;81(14):641-6.

Huang K et al. CASTER: predicting drug interactions with chemical substructure representation. AAAI Conf Artif Intell. 2020;34(1):702-9.

Flynn A. Using artificial intelligence in health-system pharmacy practice: finding new patterns that matter. Am J Health Syst Pharm. 2019;76(9):622-7.

Obermeyer Z et al. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019;366(6464):447-53.

Zhou N et al. Concordance study between IBM Watson for Oncology and clinical practice for patients with cancer in China. Oncologist. 2019;24(6):812-9.

Vaid A et al. Implications of the use of artificial intelligence predictive models in health care settings: a simulation study. Ann Intern Med. 2023;176(10):1358-69.

Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an artificial intelligence chatbot for medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1233-9.

De Freitas GRM et al. Principais dificuldades enfrentadas por farmacêuticos para exercerem suas atribuições clínicas no Brasil. Rev Bras Farm Hosp Serv Saude. 2016;7(3):35-41.

Published

2026-01-21

How to Cite

Gomes Pereira, C., Galdino da Silva Côrrea, I., & de Santana Gonsalves, Z. (2026). General landscape of the use of artificial intelligence programs by hospital pharmacists: An integrative review. Journal of Health Informatics, 18(1), 1544. https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1544

Issue

Section

Review

Similar Articles

1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.