งานของพวกเขา "คาดการณ์การแทรกแซงใบสั่งยาของผู้ป่วยในร้านขายยาโดยใช้ข้อมูลการดำเนินการของผู้ให้บริการ" ซึ่งเพิ่งเผยแพร่ใน JAMIA Open ใช้ระบบโรงพยาบาลในเขตเมืองใหญ่เป็นกรณีศึกษา ทีมงานรวบรวมข้อมูลการดำเนินการของผู้ให้บริการในระบบ EHR และใบสั่งยาของ ร้านขายยา ด้วยชุดข้อมูลนี้ นักวิจัยจึงสร้างแบบจำลองการจำแนกตามการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อระบุคำสั่งที่มีแนวโน้มว่าต้องมีการแทรกแซงของเภสัชกร ในขณะที่โมเดลก่อนหน้าที่ทำนายข้อผิดพลาดในการสั่งยาจะดึงข้อมูลจากเวชระเบียนของผู้ป่วย แบบจำลองการจำแนกประเภทที่พัฒนาโดยทีมมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลของแพทย์ ด้วยเหตุนี้ ความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วยจึงลดลง ด้วยการปรับให้เหมาะสม โมเดลนี้และโมเดลที่คล้ายกันสามารถแบ่งเบาภาระงานของเภสัชกรได้อย่างมาก และเพิ่มความปลอดภัยของผู้ป่วย