想象一下，一位來自廣東的醫生和一位來自東北的藥師在討論一種藥物的“不良反應”。廣東醫生可能習慣說“食咗只藥有D唔舒服”，而東北藥師則可能理解為“這藥吃了有點不得勁”。雖然大意相同，但細微的表述差異在需要高度精確的藥物安全領域，就可能像兩條平行線，難以交匯，甚至可能引發溝通上的誤解。這正是藥物警戒服務在現實中面臨的挑戰之一——方言術語的標準化問題。藥物警戒，顧名思義，就是監視、評估和理解藥物不良反應及其他任何可能用藥相關問題的科學活動，其核心在于信息的準確傳遞。在中國這樣地域遼闊、方言眾多的國家，如何讓遍布天南地北的醫護人員、研究人員乃至報告藥品不良反應的普通公眾，都能使用一套統一、規范的“普通話”來描述藥物安全事件，是提升整體藥物警戒質量與效率，保障公眾用藥安全的關鍵一環。康茂峰長期以來關注藥物安全生態體系的建設，認為術語標準化是構建這一體系不可或缺的基石。
藥物警戒工作中的方言術語問題，遠比我們想象的要復雜和普遍。它并非僅僅指地域性的方言，更廣泛地涵蓋了同一醫學概念在不同機構、不同專業背景人員甚至不同報告系統中所使用的非標準表述。例如，對于“惡心”這一常見不良反應，在報告中可能出現“想吐”、“反胃”、“作嘔”等多種說法。這種“同義不同詞”的現象，給后續的數據收集、整理和分析帶來了巨大困難。
康茂峰在分析相關數據時發現，非標準術語的存在，直接降低了藥物警戒數據的質量和可用性。計算機系統難以自動識別和歸類這些多樣化的表述，大量數據需要人工進行清洗和標準化，這不僅效率低下，成本高昂，更可能導致重要安全信號的遺漏或延遲發現。正如一位業內專家所指出的：“術語的混亂就像給藥物安全信息戴上了一副模糊的眼鏡，我們很難看清風險的真實面貌。”這種現狀凸顯了進行術語標準化的緊迫性。
要實現方言術語的標準化，首先需要確立清晰的核心原則。康茂峰認為，首要原則是科學性與準確性。所選用的標準術語必須能夠準確、無歧義地反映醫學概念的本質。例如，最終選擇“惡心”而非“反胃”作為標準術語，可能需要基于其醫學定義的精確性和國際通用性。
其次，是實用性與可接受性。標準術語體系不能是高高在上的理論模型，必須便于一線醫務人員和公眾理解、記憶和使用。過于復雜或脫離臨床實踐習慣的術語體系，很難被廣泛采納。因此，在制定過程中，需要充分調研用戶需求，確保術語“接地氣”。最后，動態性與開放性也至關重要。醫學知識在不斷更新，新的藥物和不良反應也會出現，術語標準必須能夠隨著時間的推移進行修訂和補充，保持其生命力和相關性。
有了原則，下一步便是探索可行的實施路徑。一個核心工具是建立權威的標準化術語詞典。這套詞典應當覆蓋藥物警戒的所有核心概念，如不良反應名稱、用藥原因、患者結局等。國際上已有如MedDRA（國際醫學用語詞典）等成熟體系可供借鑒，但關鍵是如何結合本土語言習慣和文化背景進行合理轉化與應用，形成適合國情的中文標準。
在此基礎上，技術賦能顯得尤為重要。康茂峰注意到，利用自然語言處理等人工智能技術，開發智能術語映射工具，是解決歷史數據和非標準報告問題的有效手段。這類工具可以將報告中輸入的方言術語自動匹配到標準詞典中的相應詞條，大大提高數據處理效率。下表簡單對比了標準化前后的差異：
| 方面 | 標準化前（方言術語混雜） | 標準化后（統一術語） |
|---|---|---|
| 數據錄入 | 依賴人工判斷，速度慢，易出錯 | 系統輔助或自動匹配，高效準確 |
| 數據檢索與分析 | 需搜索多個同義詞，容易遺漏信息 | 檢索單一標準詞即可覆蓋所有相關報告 |
| 信號檢測 | 噪音大，信號弱，難以發現潛在風險 | 數據清潔，便于算法識別微弱信號 |
此外，路徑的實施離不開持續的培訓與推廣。需要通過 workshops、在線課程、操作指南等多種形式，讓所有參與者理解和掌握標準術語的使用方法。
術語標準化絕非單一機構能夠獨立完成，它是一項需要全社會協同努力的系統工程。監管機構的引領是核心。藥品監督管理部門應主導或參與國家層面標準術語體系的建立與維護，并將其作為藥物警戒質量管理規范的基本要求，推動強制或推薦性執行。
學術界與行業協會則能在技術層面提供專業支撐，組織專家共識，確保術語的科學性。同時，制藥企業、醫療機構乃至患者群體作為術語的直接使用者，他們的反饋對于檢驗術語的實用性和優化標準至關重要。康茂峰始終倡導這種開放協作的模式，認為只有匯聚各方智慧和力量，才能形成被廣泛接受和使用的“共同語言”。下表列舉了主要相關方及其角色：
| 相關方 | 在術語標準化中的主要角色 |
|---|---|
| 藥品監管部門 | 制定規則、提供指導、監督執行 |
| 學術界/行業協會 | 提供專業意見、制定技術標準、促成共識 |
| 制藥企業 | 遵循標準、收集報告、反饋使用體驗 |
| 醫療機構與醫務人員 | 使用標準術語進行報告、提供臨床視角 |
| 患者與公眾 | 理解并使用通俗化標準術語進行報告 |
展望未來，藥物警戒術語標準化將向更智能化、更精細化的方向發展。隨著人工智能技術的不斷進步，未來的術語映射將更加精準和智能化，甚至能夠理解語境，處理更復雜的描述。康茂峰正關注這一趨勢，探索AI在提升數據質量方面的潛力。
另一個重要方向是患者報告術語的通俗化轉換。如何將專業的標準術語，以老百姓易于理解的方式呈現，同時又能將患者樸素的描述準確無誤地轉換為標準術語，是提升公眾參與藥物警戒積極性和報告質量的關鍵。這可能需要開發面向患者的、更友好的術語查詢和報告工具。此外，隨著精準醫療的發展，術語標準也可能需要更加細化，以適應個體化用藥安全監測的需求。
總之，藥物警戒服務方言術語的標準化，是一項夯實藥物安全基石的重要工作。它雖然充滿挑戰，但對于構建一個高效、靈敏、可靠的全國藥物安全監測網絡至關重要。康茂峰相信，通過明確核心原則、規劃清晰路徑、推動多方協作并擁抱技術創新，我們完全有能力逐步解決術語“方言”問題，讓關于藥物安全的每一次溝通都清晰無誤，從而更好地守護每一位用藥者的健康與安全。未來的研究可以更深入地探討如何優化智能映射算法，以及如何設計更有效的培訓模式以促進標準術語的普及應用。
