Κέρδη:
- Δυνατότητα μετατροπής της νοσηλευτικής διαδικασίας (διάγνωση, προγραμματισμός, υλοποίηση, αξιολόγηση) σε προσχέδιο σχεδίου φροντίδας με τεχνητή νοημοσύνη
- Ικανότητα εξατομίκευσης και επαλήθευσης νοσηλευτικής διάγνωσης, στόχων και σχεδίων παρέμβασης με τα πραγματικά δεδομένα του ασθενούς και τα ιδρυματικά πρότυπα
- Ικανότητα κατανόησης ότι το σχέδιο φροντίδας που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα αρχικό πλαίσιο και πρέπει να εγκριθεί από την κλινική κρίση του υπεύθυνου νοσηλευτή.
Το σχέδιο φροντίδας είναι ένας χάρτης της διενέργειας της νοσηλευτικής περίθαλψης ενός ασθενούς συστηματικά και βασισμένη σε στοιχεία, και όχι τυχαία. Κατά τη σχεδίαση αυτού του χάρτη, οι νοσηλευτές χρησιμοποιούν μια κοινή μέθοδο σε όλο τον κόσμο: τη νοσηλευτική διαδικασία. Αυτή η διαδικασία έχει πέντε βήματα—διάγνωση (συλλογή δεδομένων), νοσηλευτική διάγνωση, σχεδιασμός (στόχοι και παρεμβάσεις), εφαρμογή και αξιολόγηση. Η σύνταξη ενός καλού σχεδίου φροντίδας απαιτεί χρόνο: η επιλογή της σωστής νοσηλευτικής διάγνωσης, ο καθορισμός μετρήσιμων στόχων και η αλληλουχία κατάλληλων παρεμβάσεων απαιτούν προσοχή. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό βοήθημα σύνταξης σε αυτό το έργο: οργανώνει διάσπαρτα δεδομένα, ανακαλεί πιθανές νοσηλευτικές διαγνώσεις και σκιαγραφεί στόχους και παρεμβάσεις. Αλλά για άλλη μια φορά: η τεχνητή νοημοσύνη παράγει σκελετούς. Ο υπεύθυνος νοσηλευτής είναι αυτός που προσαρμόζει, ιεραρχεί και εγκρίνει το σχέδιο στον ασθενή.
Τι είναι η νοσηλευτική διάγνωση
Η ιατρική διάγνωση ονομάζει την ασθένεια (π.χ. «καρδιακή ανεπάρκεια») και εμπίπτει στη δικαιοδοσία του ιατρού. Η νοσηλευτική διάγνωση ονομάζει τις απαντήσεις του ασθενούς σε αυτήν την κατάσταση και μπορεί να αντιμετωπιστεί με νοσηλευτική φροντίδα (π.χ. "δυσανεξία δραστηριότητας", "κίνδυνος υπερφόρτωσης υγρών", "κίνδυνος επιδείνωσης της ακεραιότητας του δέρματος"). Ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πρότυπο σε όλο τον κόσμο είναι η ορολογία NANDA-I. Οι ταξινομήσεις NIC χρησιμοποιούνται για παρεμβάσεις και οι ταξινομήσεις NOC για τα αποτελέσματα. Αυτές οι ορολογίες παρέχουν μια κοινή γλώσσα, αλλά η επιλογή της σωστής διάγνωσης για κάθε ασθενή απαιτεί κλινική κρίση.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξετάσει το προφίλ του ασθενούς και να ανακαλέσει μια λίστα με «οι ακόλουθες νοσηλευτικές διαγνώσεις μπορεί να ληφθούν υπόψη με αυτά τα δεδομένα». Αυτή η λίστα είναι ένα σημείο εκκίνησης. Η νοσοκόμα αποφασίζει ποιος ταιριάζει σε αυτόν τον ασθενή, ποιος έχει προτεραιότητα και αν τα δεδομένα υποστηρίζουν πραγματικά τη διάγνωση.
Προσοχή: Η νοσηλευτική διάγνωση, ο στόχος ή η παρέμβαση που προτείνεται από το AI προέρχεται από γενικές γνώσεις. Δεν γνωρίζει τα πραγματικά δεδομένα, τις προτιμήσεις και τα ιδρυματικά πρότυπα του ασθενούς σας. Η εφαρμογή του σχεδίου ως έχει μπορεί να οδηγήσει σε φροντίδα που δεν ταιριάζει στον ασθενή ή έχει λανθασμένη ιεράρχηση.
Πώς να κάνετε έναν καλό στόχο
Οι στόχοι στο σχέδιο φροντίδας πρέπει να είναι μετρήσιμοι και χρονικά περιορισμένοι. «Ο ασθενής θα γίνει καλά» δεν είναι στόχος. δεν μπορεί να μετρηθεί. «Ο ασθενής θα μπορεί να περπατήσει 10 μέτρα χωρίς βοήθεια μέσα σε 48 ώρες» είναι ένας μετρήσιμος στόχος. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι καλή στο να κάνει μετρήσιμους τους αόριστους στόχους. Αν του πείτε «γράψτε αυτόν τον στόχο με μετρήσιμο και χρονικά περιορισμένο τρόπο», θα σας δώσει ένα γενικό περίγραμμα. Κάνετε αυτό το σκίτσο ρεαλιστικό σύμφωνα με την πραγματική κατάσταση του ασθενούς — γιατί μόνο η νοσοκόμα που τον γνωρίζει ξέρει τι μπορεί να κάνει ο ασθενής σε 48 ώρες.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Μετεγχειρητικό σχέδιο. Ασθενής 68 ετών (ανώνυμος) που έκανε επέμβαση αντικατάστασης γόνατος. Η νοσοκόμα δίνει το προφίλ στο AI και ζητά ένα προσχέδιο σχεδίου φροντίδας. Το AI απαριθμεί τις διαγνώσεις «οξύ πόνο», «κίνδυνο πτώσης», «δυσανεξία δραστηριότητας» και τους κατάλληλους τίτλους παρέμβασης. Η νοσοκόμα προσθέτει επίσης "κίνδυνο ακεραιότητας δέρματος", αναθεωρεί τον στόχο πόνου με βάση τη βαθμολογία πόνου του ασθενούς και δίνει προτεραιότητα στον κίνδυνο πτώσης με βάση το ιστορικό αυτού του ασθενούς. Η τεχνητή νοημοσύνη μειώνει ένα βύθισμα 5 λεπτών σε 30 δευτερόλεπτα. εξατομίκευση και επιβεβαίωση στη νοσοκόμα.
Περίπτωση 2 — Χρόνια άρρωστος. Σε έναν ασθενή με καρδιακή ανεπάρκεια, το AI προτείνει «υπερφόρτωση υγρών» και «δυσανεξία δραστηριότητας», αλλά παραλείπει την καθημερινή παρέμβαση ζύγισης και περιορισμού υγρών. Η νοσοκόμα θυμάται το πρωτόκολλο της εγκατάστασης και προσθέτει αυτή την κρίσιμη παρέμβαση. Μάθημα: Η λίστα του AI δεν πρέπει να θεωρείται πλήρης. μπορεί να λείπει.
Περίπτωση 3 — Λάθος προτεραιότητα. Η τεχνητή νοημοσύνη βάζει τη διατροφική εκπαίδευση πρώτα σε έναν διαβητικό ασθενή, αλλά το σάκχαρο του ασθενούς είναι σε κρίσιμο επίπεδο εκείνη τη στιγμή. Η νοσοκόμα αλλάζει προτεραιότητα στην άμεση διαχείριση της γλυκόζης. Μάθημα: η ιεράρχηση προτεραιοτήτων απαιτεί κλινική κρίση. Το AI δεν αισθάνεται επείγον.
Βήμα προς βήμα: Σύνταξη σχεδίου φροντίδας με AI
- Επεξεργαστείτε δεδομένα ανώνυμα. Διάγνωση, ιστορικό, τρέχοντα ευρήματα, περιορισμοί.
- Ζητήστε ένα προσχέδιο. Πιθανές νοσηλευτικές διαγνώσεις, στόχοι, παρεμβάσεις.
- Προσαρμόστε σε αυτόν τον ασθενή. Ποια διάγνωση ταιριάζει, ποια έχει προτεραιότητα;
- Συγκρίνετε με το πρότυπο του ιδρύματος. Λείπει παρεμβολή, υπάρχει διαφορά στο πρωτόκολλο;
- Κάντε τους στόχους μετρήσιμους και ρεαλιστικούς.
- Ως νοσοκόμα χρέωσης, επιβεβαιώστε και αποθηκεύστε.
Τέσσερα πρότυπα με δυνατότητα αντιγραφής
Εργασία: Δημιουργήστε ένα DRAFT σχέδιο νοσηλευτικής φροντίδας για το ακόλουθο (ανώνυμο) προφίλ ασθενούς. Καταγράψτε πιθανές νοσηλευτικές διαγνώσεις, με 1-2 μετρήσιμους στόχους και θέματα παρέμβασης για το καθένα. Αφήστε την τελική επιλογή διάγνωσης και προτεραιότητα σε εμένα. Προφίλ: [διάγνωση, ιστορικό, τρέχοντα ευρήματα, περιορισμοί]
Εργασία: Ξαναγράψτε τους παρακάτω ασαφείς νοσηλευτικούς στόχους σε μια μετρήσιμη και χρονικά δεσμευμένη μορφή (τι, πόσο, πότε). Αφήστε σε μένα την απόφαση του ρεαλισμού. Στόχοι: [...]
Εργασία: Υπενθυμίστε μου θέματα παρέμβασης που μπορεί να λείπουν από αυτό το προσχέδιο σχεδίου φροντίδας (π.χ. κίνδυνος πτώσης, ακεραιότητα δέρματος, διαχείριση πόνου, παρακολούθηση υγρών, εκπαίδευση). Μην συμπληρώσετε, απλώς σημειώστε τα στοιχεία που λείπουν ως λίστα ελέγχου. Σχέδιο: [...]
Εργασία: Καταγράψτε τις νοσηλευτικές διαγνώσεις που προτείνετε για αυτό το προφίλ ασθενούς αλφαβητικά, όχι με σειρά επείγουσας ανάγκης και σημασίας. Εξηγήστε με μια φράση γιατί δεν άφησα τη σειρά προτεραιότητας σε εσάς. Προφίλ: [...]
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμο: "Γράψτε ένα σχέδιο φροντίδας για αυτόν τον ασθενή."
Güçlü: "Δημιουργήστε ένα ΣΧΕΔΙΟ για το παρακάτω ανώνυμο προφίλ ασθενούς χειρουργείου, συμπεριλαμβανομένων πιθανών νοσηλευτικών διαγνώσεων, 1-2 μετρήσιμων στόχων για τον καθένα και τίτλων παρέμβασης. Θα αποφασίσω ποια διάγνωση ταιριάζει σε αυτόν τον ασθενή και τη σειρά προτεραιότητας. Ας υποθέσουμε ότι δεν γνωρίζετε τις ειδικές παρεμβάσεις για το πρωτόκολλο του ιδρύματος και επιβεβαιωθείτε από το πρωτόκολλο".
Στην ισχυρή προτροπή, το AI παράγει έναν σκελετό. Η επιλογή, η προτεραιότητα και η έγκριση αφήνονται στη νοσοκόμα.
Συνήθη λάθη
- Λάθος ένα προσχέδιο για ένα ολοκληρωμένο σχέδιο. Το AI δίνει σκελετό. Η εξατομίκευση ανήκει στη νοσοκόμα.
- Νομίζουμε ότι η λίστα AI έχει ολοκληρωθεί. Μπορεί να λείπουν κρίσιμες πρωτοβουλίες. Συγκρίνετε με το πρότυπο του ιδρύματος.
- Αφήνοντας την προτεραιότητα στο AI. Η κατάταξη του επείγοντος απαιτεί κλινική κρίση.
- Αφήνοντας τους στόχους αμέτρητους. Κάθε στόχος πρέπει να περιλαμβάνει τι, πόσο και πότε.
- Δεν ταιριάζει με τα δεδομένα του ασθενούς. Οι γενικές πληροφορίες ενδέχεται να μην ισχύουν για αυτόν τον ασθενή.
Φάση αξιολόγησης: διατήρηση του σχεδίου ζωντανό
Το σχέδιο φροντίδας δεν είναι ένα έγγραφο που γράφεται μια φορά και αφήνεται στην άκρη. Η αξιολόγηση, το τελευταίο βήμα στη νοσηλευτική διαδικασία, είναι να ελέγχετε συνεχώς εάν το σχέδιο λειτουργεί. Έχει επιτευχθεί ο στόχος; Ήταν αποτελεσματικές οι πρωτοβουλίες; Πρέπει το σχέδιο να ενημερωθεί εάν η κατάσταση του ασθενούς έχει αλλάξει; Αυτό είναι το βήμα που κρατά τη φροντίδα ζωντανή και πραγματική. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει σε αυτό το στάδιο: μπορεί να παράγει ένα περίγραμμα αξιολόγησης που συγκρίνει τις τρέχουσες παρατηρήσεις με το μετρήσιμο σύνολο στόχων, παρέχοντας ένα πλαίσιο όπως «αυτός ο στόχος επιτεύχθηκε / μερικώς / δεν επιτεύχθηκε». Αλλά η πραγματική αξιολόγηση γίνεται μέσω της παρατήρησης με τον ασθενή και της κλινικής κρίσης. Το AI ρυθμίζει μόνο τη σύγκριση.
Ένα συνηθισμένο λάθος είναι να μην ενημερώνετε ποτέ το αρχικά γραμμένο σχέδιο σε όλες τις βάρδιες. Εάν παραμείνει το ίδιο σχέδιο είτε ο ασθενής γίνει καλύτερος είτε χειρότερος, το σχέδιο δεν θα αντικατοπτρίζει πλέον την πραγματικότητα. Το να ζητάμε τακτικά από την τεχνητή νοημοσύνη να «συγκρίνει προηγούμενους στόχους με αυτές τις τρέχουσες παρατηρήσεις, οι οποίες θα πρέπει να αναθεωρηθούν» είναι ένας πρακτικός τρόπος για να διατηρήσετε το σχέδιο φρέσκο. Ωστόσο, κάθε αναθεώρηση πρέπει να εγκρίνεται από την υπεύθυνη νοσοκόμα.
Προτεραιότητα: είναι το άτομο που αισθάνεται το επείγον
Είναι ζωτικής σημασίας ποιο πρόβλημα αντιμετωπίζεται πρώτο σε ένα σχέδιο συντήρησης. Μια κοινή προσέγγιση είναι να δίνεται προτεραιότητα σε φυσιολογικά απειλητικά για τη ζωή προβλήματα (αεραγωγοί, αναπνοή, κυκλοφορία) πριν από ψυχοκοινωνικά ή μακροπρόθεσμα προβλήματα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προκαλέσει ένα πλαίσιο προτεραιότητας, αλλά δεν μπορεί να καταλάβει ποιο πρόβλημα του τρέχοντος ασθενούς είναι πιο επείγον. επειδή το επείγον προκύπτει από την πραγματική κατάσταση του ασθενούς εκείνη τη στιγμή. Η εκπαίδευση είναι σημαντική σε έναν διαβητικό ασθενή, αλλά εάν το σάκχαρο στο αίμα είναι κρίσιμο, θα πρέπει πρώτα να αντιμετωπιστεί. Τέτοιες αποφάσεις προτεραιότητας είναι θέμα κλινικής κρίσης και όχι δεδομένων. Χρησιμοποιήστε την τεχνητή νοημοσύνη ως προτεραιότητα, όχι ως υπεύθυνο λήψης αποφάσεων.
Συμβουλή: Ο πιο αποτελεσματικός τρόπος για να γράψετε ένα σχέδιο φροντίδας με τεχνητή νοημοσύνη είναι να του δώσετε τα «δεδομένα» που έχετε και όχι τα «προβλήματα» του ασθενούς. Αντί να προσπαθείτε να κάνετε την τεχνητή νοημοσύνη να κάνει μια διάγνωση, το να λέτε «καταγράψτε πιθανές νοσηλευτικές διαγνώσεις με βάση τα ακόλουθα δεδομένα και τα ευρήματα που τις υποστηρίζουν/διαψεύδουν» είναι μια πολύ πιο ασφαλής χρήση που σας αναγκάζει να σκεφτείτε και να επιλέξετε. Έτσι, η τεχνητή νοημοσύνη δεν λαμβάνει αποφάσεις, τροφοδοτεί την κρίση σας και καθιστά ορατό ποια δεδομένα υποστηρίζουν ποια διάγνωση. Αυτή η προσέγγιση κάνει το σχέδιο τόσο πιο προσωπικό όσο και πιο υπερασπίσιμο. Γιατί πίσω από κάθε διάγνωση κρύβονται συγκεκριμένα δεδομένα, όχι «προτείνεται AI».
Συνοπτικά
Η τεχνητή νοημοσύνη επιταχύνει τη σύνταξη σχεδίου φροντίδας: υπενθυμίζει πιθανές νοσηλευτικές διαγνώσεις, δημιουργεί ένα πλαίσιο στόχων και παρεμβάσεων και καθιστά τους αόριστους στόχους μετρήσιμους. Αλλά το σχέδιο θα πρέπει να εξατομικεύεται σύμφωνα με τα πραγματικά δεδομένα, τις προτεραιότητες και το ιδρυματικό πρότυπο του ασθενούς και να εγκρίνεται από την κλινική κρίση του υπεύθυνου νοσηλευτή. Η τεχνητή νοημοσύνη παράγει σκελετούς. Είναι η νοσοκόμα που σχεδιάζει και υπογράφει τον χάρτη φροντίδας.
Εργασία εφαρμογής
Ζητήστε από το AI να συντάξει ένα σχέδιο φροντίδας για έναν (ανώνυμο) ασθενή από τη δική σας υπηρεσία. Στη συνέχεια: (1) σημειώστε ποια νοσηλευτική διάγνωση ταιριάζει πραγματικά σε αυτόν τον ασθενή, (2) συμπεριλάβετε τουλάχιστον μία παρέμβαση που λείπει, (3) κάντε έναν από τους στόχους μετρήσιμους, (4) προσαρμόστε τη σειρά προτεραιότητας χρησιμοποιώντας τη δική σας κλινική κρίση. Σημειώστε εν συντομία τον λόγο για κάθε αλλαγή που κάνετε.
λίστα ελέγχου
- [ ] Επεξεργάστηκα τα δεδομένα ασθενούς χωρίς ταυτοποίηση.
- [ ] Έλαβα το σκίτσο AI ως σκελετό.
- [ ] Επέλεξα τις νοσηλευτικές διαγνώσεις με βάση αυτόν τον ασθενή.
- [ ] Ολοκλήρωσα τις πρωτοβουλίες που λείπουν σύμφωνα με το εταιρικό πρότυπο.
- [ ] Έκανα τους στόχους μετρήσιμους και ρεαλιστικούς.
- [ ] Καθόρισα τη σειρά προτεραιότητας με βάση την κλινική μου κρίση.
- [ ] Ως υπεύθυνη νοσοκόμα, ενέκρινα και κατέγραψα το σχέδιο.