RX Guard：FHIR 感知的管制药品处方安全审查智能体

RX Guard是一款面向管制药品处方工作流的FHIR感知安全审查智能体，旨在辅助临床医生做出更快速、清晰且可辩护的处方决策。其核心价值在于提供可解释的决策支持，识别文档缺失和风险信号，遵循互操作性（FHIR标准）、人机协作（人在回路）、可解释输出等设计原则，定位为辅助工具而非替代临床医生的自主决策系统。

管制药品处方是高风险、高摩擦的工作流程，临床医生需在时间压力下综合病历、药物背景、风险因素和政策要求做出决策。RX Guard针对这一场景设计，明确定位为“人在回路中的决策支持系统”，强调使用合成/去标识化数据保护隐私，同时保持与真实临床工作流的对应性，避免替代医生专业判断。

RX Guard支持FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）国际标准，可与现有EHR、药房管理系统等进行数据交换。其核心架构采用混合模式：规则引擎负责识别明确的合规问题（如缺失文档字段、药物相互作用），AI解释层则为规则发现添加自然语言解释，兼顾确定性与灵活性，输出既有结构化数据也有人类可读说明。

RX Guard的MVP实现混合审查流程，输入包括合成患者上下文、就诊摘要、病历文本、药物请求等数据；输出涵盖风险摘要、缺失文档清单、可解释发现、建议措辞及结构化审查结果。系统通过检查病历文本和结构化临床上下文，标记缺失文档和风险信号，为临床医生提供决策支持。

RX Guard提供完整本地演示环境，包含合成案例（如Sheila Bankston场景）、本地CLI适配器及静态EHR风格UI。演示流程：接收EHR字段→解析到合成案例→通过Prompt Opinion安全载荷发送数据→渲染决策支持JSON和PDMP行数据。静态UI基于eCW风格，展示分析结果、PDMP数据及工作流按钮，可本地运行直观体验。

RX Guard反复强调辅助性质，输出标记为“临床医生支持指导”而非自主决策。这体现医疗AI核心伦理原则：最终决策权保留在人类医生手中，AI仅提供信息、标记问题、建议改进。项目注重合规与透明度，详尽文档记录设计决策、集成方案及合规考量，便于审计。

RX Guard代表医疗AI的务实方法：用智能技术增强临床工作流，同时保留人类决策权与责任。结合FHIR标准、混合架构及透明发布模式，为管制药品处方审查提供参考范式。随着医疗AI监管框架完善，这类注重可解释性、可审计性和人机协作的系统将成为行业重要参考。