Hooldusplaani projekt ja õendusprotsess

Kasu:

• Võimalus muuta õendusprotsess (diagnoosimine, planeerimine, rakendamine, hindamine) tehisintellektiga hooldusplaani projektiks
• Võimalus isikupärastada ja kontrollida õendusdiagnoosi, eesmärke ja sekkumise kavandeid patsiendi tegelike andmete ja institutsionaalsete standarditega
• Oskus mõista, et tehisintellekti loodud hooldusplaan on esialgne raamistik ja see peab olema kinnitatud vastutava õe kliinilise hinnanguga.

Hooldusplaan kujutab endast kaarti patsiendi õendusabi süstemaatilisest ja tõenduspõhisest, mitte juhuslikust teostamisest. Selle kaardi joonistamisel kasutavad õed kogu maailmas levinud meetodit: õendusprotsessi. Sellel protsessil on viis etappi – diagnoosimine (andmete kogumine), õendusdiagnoos, planeerimine (eesmärgid ja sekkumised), rakendamine ja hindamine. Hea hooldusplaani koostamine võtab aega: õige õendusdiagnoosi valimine, mõõdetavate eesmärkide seadmine ja asjakohaste sekkumiste järjestamine nõuavad tähelepanu. Tehisintellekt on selles töös võimas abivahend koostamisel: see korrastab hajutatud andmeid, tuletab meelde võimalikud õendusdiagnoosid ning visandab eesmärgid ja sekkumised. Aga veel kord: AI toodab skelette; Vastutav õde on see, kes kohandab, seab prioriteediks ja kinnitab plaani vastavalt patsiendile.

Mis on õendusdiagnoos

Meditsiiniline diagnoos nimetab haigust (nt "südamepuudulikkus") ja kuulub arsti jurisdiktsiooni alla. Õendusdiagnoos nimetab patsiendi reaktsioonid sellele olukorrale ja mida saab õendusabiga lahendada (nt "aktiivsuse talumatus", "vedeliku ülekoormuse oht", "naha terviklikkuse halvenemise oht"). Üle maailma laialdaselt kasutatav standard on NANDA-I terminoloogia; Sekkumiste jaoks kasutatakse NIC klassifikatsioone ja tulemuste jaoks NOC klassifikatsioone. Need terminoloogiad pakuvad ühist keelt, kuid iga patsiendi jaoks õige diagnoosi valimine nõuab kliinilist hinnangut.

Tehisintellekt võib vaadata patsiendi profiili ja meenutada loendit „nende andmetega võib kaaluda järgmisi õendusdiagnoose”. See nimekiri on lähtepunkt; Õde otsustab, milline neist sobib sellele patsiendile, milline neist on prioriteetne ja kas andmed tõesti toetavad diagnoosi.

Ettevaatust: AI soovitatud õendusdiagnoos, eesmärk või sekkumine pärineb üldistest teadmistest; See ei tea teie patsiendi tegelikke andmeid, eelistusi ega institutsionaalseid standardeid. Plaani elluviimine sellisel kujul võib viia ravini, mis patsiendile ei sobi või on valesti seatud.

Kuidas teha head eesmärki

Hooldusplaani eesmärgid peaksid olema mõõdetavad ja ajalised. "Patsient saab terveks" ei ole eesmärk; ei saa mõõta. "Patsient suudab 48 tunni jooksul kõndida 10 meetrit ilma abita" on mõõdetav eesmärk. AI oskab hästi ebamääraseid eesmärke mõõdetavaks muuta; Kui ütlete talle "kirjutage see eesmärk mõõdetaval ja ajaliselt piiratud viisil", annab ta teile üldise ülevaate. Te muudate selle visandi realistlikuks vastavalt patsiendi tegelikule olukorrale — sest ainult teda tundev õde teab, mida patsient suudab 48 tunni jooksul teha.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – operatsioonijärgne plaan. 68-aastane patsient (anonüümne), kellele tehti põlveliigese asendusoperatsioon. Õde annab tehisintellektile profiili ja küsib hooldusplaani projekti. AI loetleb diagnoosid "äge valu", "kukkumisrisk", "tegevuse talumatus" ja asjakohased sekkumisnimetused. Õde lisab ka "naha terviklikkuse riski", vaatab patsiendi valuskoori põhjal läbi valu eesmärgi ja seab selle patsiendi ajaloo põhjal esikohale kukkumisriski. AI vähendab 5-minutilise mustandi 30 sekundini; isikustamine ja kinnitamine õe juures.

Juhtum 2 – krooniline haigus. Südamepuudulikkusega patsiendi puhul soovitab AI "vedeliku ülekoormust" ja "aktiivsuse talumatust", kuid jätab vahele igapäevase kaalumise ja vedeliku piiramise. Õde mäletab rajatise protokolli ja lisab selle kriitilise sekkumise. Õppetund: AI loendit ei tohiks pidada täielikuks; võib puududa.

3. juhtum – vale prioriteet. Tehisintellekt seab diabeedihaige puhul toitumisalase hariduse esikohale, kuid patsiendi veresuhkur on sel hetkel kriitilisel tasemel. Õde lülitab prioriteedi kohesele glükeemia juhtimisele. Õppetund: prioriteetide seadmine nõuab kliinilist hinnangut; AI ei tunne kiireloomulisust.

Samm-sammult: tehisintellektiga hooldusplaani koostamine

1. Muutke andmeid anonüümselt. Diagnoos, ajalugu, praegused leiud, piirangud.
2. Taotle mustandit. Võimalikud õendusdiagnoosid, eesmärgid, sekkumised.
3. Kohane selle patsiendiga. Milline diagnoos sobib, milline on prioriteetne?
4. Võrrelge asutuse standardiga. Puuduvad häired, kas protokollidel on erinevusi?
5. Muutke eesmärgid mõõdetavaks ja realistlikuks.
6. Kinnitage ja salvestage laadimisõena.

Neli kopeeritavat malli

Ülesanne: koostada õendusabi kava EELNÕU järgmise (anonüümse) patsiendiprofiili jaoks. Loetlege võimalikud õendusdiagnoosid, iga jaoks 1-2 mõõdetavat eesmärki ja sekkumisteemasid. Lõpliku diagnoosi valik ja prioriteet jätke mulle. Profiil: [diagnoos, ajalugu, praegused leiud, piirangud]

Ülesanne: Kirjutage järgmised ebamäärased õenduse eesmärgid mõõdetaval ja ajaliselt piiratud kujul (mida, kui palju, millal). Jätke realismi otsustamine minu teha. Eesmärgid: [...]

Ülesanne: tuletage meelde sekkumisteemasid, mis võivad selles hooldusplaani projektis puududa (nt kukkumisrisk, naha terviklikkus, valu juhtimine, vedeliku jälgimine, koolitus). Ärge täitke, vaid märkige puuduvad elemendid kontrollnimekirjaks. Eelnõu: [...]

Ülesanne: loetlege selle patsiendiprofiili jaoks soovitatud õendusdiagnoosid tähestikulises järjekorras, mitte kiireloomulisuse ja tähtsuse järjekorras; Selgitage ühe lausega, miks ma ei jätnud prioriteetide järjekorda teile. Profiil: [...]

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk: "Kirjutage selle patsiendi hooldusplaan."

Güçlü: "Koostage järgmise anonüümse kirurgilise patsiendi profiili MUNAND, sealhulgas võimalikud õendusdiagnoosid, igaühe jaoks 1-2 mõõdetavat eesmärki ja sekkumiste pealkirjad. Otsustan, milline diagnoos sellele patsiendile sobib ja prioriteetsuse järjekorra. Oletame, et te ei tea asutuse protokolli spetsiifilisi sekkumisi ja tehke protokolliga "tuleb kinnitada".

Võimsas viipas toodab AI skeleti; valik, prioriteet ja heakskiit on jäetud õele.

Levinud vead

• Mustandi segamine valmis plaaniga. AI annab luustiku; isikupärastamine kuulub õele.
• Arvan, et AI-loend on täielik. Kriitilised algatused võivad puududa; Võrrelge asutuse standardiga.
• Prioriteedi jätmine AI-le. Kiireloomulisuse järjestamine nõuab kliinilist hinnangut.
• Eesmärkide jätmine mõõtmatuks. Iga eesmärk peaks sisaldama seda, mida, kui palju ja millal.
• Ei ühti patsiendi andmetega. Üldine teave ei pruugi selle patsiendi kohta kehtida.

Hindamisfaas: plaani elus hoidmine

Hooldusplaan ei ole dokument, mis kirjutatakse üks kord ja pannakse kõrvale; Hindamine, õendusprotsessi viimane etapp, on pidev kontroll, kas plaan töötab. Kas eesmärk on saavutatud? Kas algatused olid tõhusad? Kas patsiendi seisundi muutumise korral tuleks plaani uuendada? See on samm, mis hoiab hoolduse elava ja tõelisena. Tehisintellekt võib selles etapis aidata: see võib koostada hinnangukava, mis võrdleb praeguseid tähelepanekuid seatud mõõdetava eesmärgiga, pakkudes raamistikku, näiteks "see eesmärk on saavutatud / osaliselt / ei saavutatud". Kuid tegelik hindamine toimub patsiendi jälgimise ja kliinilise hinnangu kaudu; AI reguleerib ainult võrdlust.

Levinud viga on see, et algselt kirjutatud plaani ei uuendata kunagi vahetuste kaupa. Kui sama plaan jääb samaks, olenemata sellest, kas patsiendil läheb paremaks või halvemaks, ei kajasta plaan enam tegelikkust. Tehisintellekti korrapärane palumine „võrrelda varasemaid sihtmärke nende praeguste tähelepanekutega, mis tuleks üle vaadata”, on praktiline viis plaani värskena hoidmiseks. Vastutav õde peab aga iga muudatuse heaks kiitma.

Prioriteetide seadmine: see on inimene, kes tunneb tungivat vajadust

On ülimalt oluline, millist probleemi hooldusplaanis esimesena käsitletakse. Levinud lähenemisviis on seada prioriteediks füsioloogiliselt eluohtlikud probleemid (hingamisteede, hingamise, vereringe) psühhosotsiaalsete või pikaajaliste probleemide ees. AI võib esile kutsuda prioriteetse raamistiku, kuid see ei suuda mõista, milline praeguse patsiendi probleem on kõige pakilisem; sest kiireloomulisus tuleneb patsiendi tegelikust olukorrast sel hetkel. Haridus on diabeedihaige jaoks oluline, kuid kui veresuhkur on kriitiline, tuleks sellega kõigepealt hakkama saada. Sellised prioriteetsed otsused on kliinilise hinnangu, mitte andmete küsimus. Kasutage AI-d prioriseerijana, mitte otsustajana.

Näpunäide. Kõige tõhusam viis tehisintellektiga hooldusplaani koostamiseks on anda talle olemasolevad andmed, mitte patsiendi probleemid. Selle asemel, et proovida panna tehisintellekti diagnoosi panema, on palju turvalisem kasutamine, mis sunnib mõtlema ja valima, öeldes „loetlege võimalikud õendusdiagnoosid, võttes arvesse järgmisi andmeid ja neid toetavaid/lükkavaid leide”. Seega ei tee tehisintellekt otsuseid, vaid toidab teie otsustusvõimet ja teeb nähtavaks, millised andmed millist diagnoosi toetavad. Selline lähenemine muudab plaani nii isiklikumaks kui ka kaitstavamaks; Sest iga diagnoosi taga seisavad konkreetsed andmed, mitte "AI soovitatud".

Kokkuvõttes

Tehisintellekt kiirendab hooldusplaani kirjutamist: tuletab meelde võimalikke õendusdiagnoose, loob eesmärkide ja sekkumiste raamistiku ning muudab ebamäärased eesmärgid mõõdetavaks. Kuid plaan peaks olema individuaalne vastavalt patsiendi tegelikele andmetele, prioriteetidele ja institutsionaalsele standardile ning heaks kiidetud vastutava õe kliinilise hinnanguga. AI toodab skelette; Hoolduskaardi joonistab ja allkirjastab õde.

Rakenduse ülesanne

Paluge tehisintellektil koostada (anonüümse) patsiendi hooldusplaan teie enda teenusest. Seejärel: (1) märkige, milline õendusdiagnoos sellele patsiendile tegelikult sobib, (2) lisage vähemalt üks puuduv sekkumine, (3) muutke üks eesmärkidest mõõdetavaks, (4) kohandage prioriteetide järjekorda, kasutades oma kliinilist hinnangut. Kirjutage lühidalt iga tehtud muudatuse põhjus.

kontrollnimekiri

• [ ] Redigeerisin patsiendi andmeid tuvastamata.
• [ ] Sain tehisintellekti visandi skeletina.
• [ ] Valisin õendusdiagnoosid selle patsiendi põhjal.
• [ ] Täiendasin puuduvad algatused ettevõtte standardi järgi.
• [ ] Muutsin eesmärgid mõõdetavaks ja realistlikuks.
• [ ] Määrasin prioriteetsuse järjekorra oma kliinilise hinnangu põhjal.
• [ ] Vastutava õena kinnitasin ja fikseerisin plaani.