سود:
- توانایی تبدیل فرآیند پرستاری (تشخیص، برنامه ریزی، اجرا، ارزیابی) به پیش نویس برنامه مراقبتی با هوش مصنوعی
- توانایی شخصی سازی و تأیید تشخیص پرستاری، اهداف و پیش نویس های مداخله با داده های واقعی بیمار و استانداردهای سازمانی
- توانایی درک اینکه برنامه مراقبتی تولید شده توسط هوش مصنوعی یک چارچوب اولیه است و باید توسط قضاوت بالینی پرستار مسئول تایید شود.
طرح مراقبت نقشه ای از انجام مراقبت های پرستاری از بیمار به طور سیستماتیک و مبتنی بر شواهد و نه تصادفی است. در ترسیم این نقشه، پرستاران از یک روش رایج در سراسر جهان استفاده می کنند: فرآیند پرستاری. این فرآیند دارای پنج مرحله تشخیص (جمع آوری داده ها)، تشخیص پرستاری، برنامه ریزی (اهداف و مداخلات)، اجرا و ارزیابی است. نوشتن یک برنامه مراقبت خوب زمان می برد: انتخاب تشخیص مناسب پرستاری، تعیین اهداف قابل اندازه گیری و ترتیب دادن مداخلات مناسب نیازمند توجه است. هوش مصنوعی یک کمک قدرتمند در تهیه پیش نویس در این کار است: داده های پراکنده را سازماندهی می کند، تشخیص های احتمالی پرستاری را به یاد می آورد و اهداف و مداخلات را ترسیم می کند. اما بار دیگر: هوش مصنوعی اسکلت تولید می کند. این پرستار مسئول است که برنامه را برای بیمار تطبیق، اولویت بندی و تایید می کند.
تشخیص پرستاری چیست؟
تشخیص پزشکی بیماری را نامگذاری می کند (به عنوان مثال، "نارسایی قلبی") و در صلاحیت پزشک است. تشخیص پرستاری پاسخهای بیمار به این وضعیت را نام میبرد و میتوان آن را با مراقبت پرستاری برطرف کرد (مانند «عدم تحمل فعالیت»، «خطر اضافه بار مایعات»، «خطر بدتر شدن یکپارچگی پوست»). یک استاندارد پرکاربرد در سراسر جهان اصطلاحات NANDA-I است. طبقه بندی NIC برای مداخلات و طبقه بندی NOC برای نتایج استفاده می شود. این اصطلاحات زبان مشترکی را ارائه می دهند، اما انتخاب تشخیص صحیح برای هر بیمار نیاز به قضاوت بالینی دارد.
هوش مصنوعی میتواند به پروفایل بیمار نگاه کند و فهرستی از «تشخیصهای پرستاری زیر ممکن است با این دادهها در نظر گرفته شود» را به خاطر بیاورد. این فهرست یک نقطه شروع است. پرستار تصمیم می گیرد که کدام یک برای این بیمار مناسب است، کدام یک در اولویت است و اینکه آیا داده ها واقعاً از تشخیص حمایت می کنند یا خیر.
احتیاط: تشخیص پرستاری، هدف یا مداخله پیشنهادی توسط هوش مصنوعی از دانش عمومی ناشی می شود. از داده های واقعی بیمار، اولویت ها و استانداردهای سازمانی اطلاعی ندارد. اجرای طرح همانطور که هست ممکن است منجر به مراقبتی شود که مناسب بیمار نیست یا به اشتباه اولویت بندی شده است.
چگونه یک هدف خوب بسازیم
اهداف در برنامه مراقبت باید قابل اندازه گیری و محدود به زمان باشند. "بیمار خوب می شود" هدف نیست. قابل اندازه گیری نیست "بیمار می تواند در عرض 48 ساعت 10 متر بدون کمک راه برود" یک هدف قابل اندازه گیری است. هوش مصنوعی در قابل اندازهگیری اهداف مبهم خوب است. اگر به او بگویید «این هدف را به شیوه ای قابل اندازه گیری و با زمان محدود بنویس» او یک طرح کلی به شما می دهد. شما این طرح را با توجه به موقعیت واقعی بیمار واقعی می سازید - زیرا فقط پرستاری که او را می شناسد می داند که بیمار در 48 ساعت چه کاری می تواند انجام دهد.
سه کیف کوچک
مورد 1 - طرح بعد از جراحی. بیمار 68 ساله (ناشناس) که جراحی تعویض مفصل زانو انجام داده است. پرستار مشخصات را به هوش مصنوعی می دهد و از او یک پیش نویس برنامه مراقبت می خواهد. هوش مصنوعی تشخیص های «درد حاد»، «خطر سقوط»، «عدم تحمل فعالیت» و عناوین مداخله مناسب را فهرست می کند. پرستار همچنین "خطر یکپارچگی پوست" را اضافه می کند، هدف درد را بر اساس نمره درد بیمار بازبینی می کند، و خطر سقوط را بر اساس سابقه این بیمار اولویت بندی می کند. هوش مصنوعی یک پیش نویس 5 دقیقه ای را به 30 ثانیه کاهش می دهد. شخصی سازی و تایید در پرستار.
مورد 2 - بیمار مزمن. در یک بیمار مبتلا به نارسایی قلبی، هوش مصنوعی «بیش از حد مایعات» و «عدم تحمل فعالیت» را پیشنهاد میکند، اما وزن کردن روزانه و مداخله محدود کردن مایعات را حذف نمیکند. پرستار پروتکل تسهیلات را به خاطر می آورد و این مداخله حیاتی را اضافه می کند. درس: فهرست هوش مصنوعی نباید کامل در نظر گرفته شود. ممکن است گم شده باشد
مورد 3 - اولویت اشتباه. هوش مصنوعی آموزش تغذیه را در درجه اول در یک بیمار دیابتی قرار می دهد، اما قند خون بیمار در آن لحظه در سطح بحرانی قرار دارد. پرستار اولویت را به مدیریت فوری قند خون تغییر می دهد. درس: اولویت بندی مستلزم قضاوت بالینی است. هوش مصنوعی احساس فوریت نمی کند.
گام به گام: پیش نویس برنامه مراقبت با هوش مصنوعی
- داده ها را به صورت ناشناس ویرایش کنید. تشخیص، تاریخچه، یافته های فعلی، محدودیت ها.
- درخواست پیش نویس تشخیص ها، اهداف، مداخلات پرستاری احتمالی.
- با این بیمار سازگار شوید. کدام تشخیص مناسب است، کدام یک اولویت دارد؟
- مقایسه با استاندارد موسسه تداخل وجود ندارد، آیا تفاوتی در پروتکل وجود دارد؟
- اهداف را قابل اندازه گیری و واقعی کنید.
- به عنوان پرستار شارژ، تأیید و ذخیره کنید.
چهار قالب قابل کپی
وظیفه: یک طرح مراقبت پرستاری پیش نویس برای مشخصات بیمار (ناشناس) زیر تهیه کنید. تشخیص های احتمالی پرستاری را با 1-2 هدف قابل اندازه گیری و موضوعات مداخله برای هر کدام فهرست کنید. انتخاب تشخیص نهایی و اولویت را به من بسپارید. مشخصات: [تشخیص، تاریخچه، یافته های فعلی، محدودیت ها]
وظیفه: اهداف پرستاری مبهم زیر را به شکلی قابل اندازه گیری و محدود به زمان بازنویسی کنید (چه، چه مقدار، چه زمانی). تصمیم واقع گرایی را به من بسپار. اهداف: [...]
وظیفه: موضوعات مداخله ای را که ممکن است در این پیش نویس برنامه مراقبت وجود نداشته باشد (مانند خطر سقوط، یکپارچگی پوست، مدیریت درد، نظارت بر مایعات، آموزش) به من یادآوری کنید. پر نکنید، فقط موارد گم شده را به عنوان چک لیست علامت بزنید. پیش نویس: [...]
وظیفه: تشخیصهای پرستاری را که برای این پروفایل بیمار توصیه میکنید بر اساس حروف الفبا، نه به ترتیب فوریت و اهمیت فهرست کنید. در یک جمله توضیح دهید که چرا اولویت را به شما واگذار نکردم. مشخصات: [...]
اعلان ضعیف / اعلان قوی
ضعیف: "برنامه مراقبت از این بیمار را بنویسید."
گوچلو: "پیش نویسی برای مشخصات بیمار جراحی ناشناس زیر تهیه کنید، شامل تشخیص های احتمالی پرستاری، 1 تا 2 هدف قابل اندازه گیری برای هر کدام، و عناوین مداخله. من تصمیم خواهم گرفت که کدام تشخیص مناسب این بیمار و ترتیب اولویت است. فرض کنید مداخلات ویژه پروتکل موسسه را نمی دانید و با "پروتکل" یادداشت کنید."
در اعلان قدرتمند، هوش مصنوعی یک اسکلت تولید می کند. انتخاب، اولویت و تایید به پرستار واگذار می شود.
اشتباهات رایج
- اشتباه گرفتن پیش نویس با یک طرح تمام شده هوش مصنوعی اسکلت می دهد. شخصی سازی متعلق به پرستار است.
- فکر می کنیم لیست هوش مصنوعی کامل شده است. ابتکارات حیاتی ممکن است از دست رفته باشد. مقایسه با استاندارد موسسه
- واگذاری اولویت به هوش مصنوعی رتبه بندی فوریت نیاز به قضاوت بالینی دارد.
- بی اندازه گذاشتن اهداف هر هدف باید شامل چه چیزی، چه مقدار و چه زمانی باشد.
- با داده های بیمار مطابقت ندارد. اطلاعات عمومی ممکن است در مورد این بیمار صدق نکند.
مرحله ارزیابی: زنده نگه داشتن طرح
طرح مراقبت سندی نیست که یک بار نوشته شود و کنار گذاشته شود. ارزیابی، آخرین مرحله در فرآیند پرستاری، این است که دائماً بررسی کنید که آیا طرح کار می کند یا خیر. آیا هدف محقق شده است؟ آیا ابتکارات موثر بوده است؟ در صورت تغییر وضعیت بیمار، آیا باید طرح را به روز کرد؟ این مرحله ای است که مراقبت را زنده و واقعی نگه می دارد. هوش مصنوعی میتواند در این مرحله کمک کند: میتواند یک طرح کلی ارزیابی ایجاد کند که مشاهدات فعلی را با مجموعه هدف قابل اندازهگیری مقایسه میکند، و چارچوبی مانند «این هدف به دست آمده است / تا حدی / محقق نشده است». اما ارزیابی واقعی از طریق مشاهده با بیمار و قضاوت بالینی انجام می شود. هوش مصنوعی فقط مقایسه را تنظیم می کند.
یک اشتباه رایج این است که هرگز برنامه نوشته شده اولیه را در سراسر شیفت به روز نمی کنید. اگر همان طرح باقی بماند چه بیمار بهتر شود چه بدتر، طرح دیگر واقعیت را منعکس نخواهد کرد. درخواست منظم از هوش مصنوعی برای "مقایسه اهداف قبلی با این مشاهدات فعلی، که باید بازنگری شوند" یک راه عملی برای تازه نگه داشتن برنامه است. با این حال، هر تجدید نظر باید توسط پرستار مسئول تایید شود.
اولویت بندی: این شخص است که احساس فوریت می کند
این بسیار مهم است که کدام مشکل ابتدا در برنامه تعمیر و نگهداری مورد توجه قرار می گیرد. یک رویکرد رایج این است که مشکلات فیزیولوژیکی تهدید کننده زندگی (راه هوایی، تنفس، گردش خون) را قبل از مشکلات روانی اجتماعی یا طولانی مدت اولویت بندی کنیم. هوش مصنوعی میتواند یک چارچوب اولویت را القا کند، اما نمیتواند تشخیص دهد که کدام مشکل بیمار فعلی فوریتر است. زیرا فوریت از وضعیت واقعی بیمار در آن لحظه ناشی می شود. آموزش در یک بیمار دیابتی مهم است، اما اگر قند خون حیاتی است، ابتدا باید آن را مدیریت کرد. چنین تصمیمات اولویتی یک موضوع قضاوت بالینی است نه داده ها. از هوش مصنوعی به عنوان اولویتبندی استفاده کنید، نه تصمیمگیرنده.
نکته: کارآمدترین راه برای نوشتن یک برنامه مراقبتی با هوش مصنوعی این است که «دادههایی» را که در اختیار دارید به آن بدهید، نه «مشکلات» بیمار. بهجای تلاش برای واداشتن هوش مصنوعی به تشخیص، گفتن «تشخیصهای احتمالی پرستاری را با توجه به دادههای زیر و یافتههایی که آنها را تأیید/رد میکنند فهرست کنید» استفاده بسیار ایمنتری است که شما را مجبور به فکر کردن و انتخاب میکند. بنابراین هوش مصنوعی تصمیم نمیگیرد، قضاوت شما را تغذیه میکند و نشان میدهد که کدام داده از کدام تشخیص پشتیبانی میکند. این رویکرد باعث می شود طرح هم شخصی تر و هم قابل دفاع تر باشد. زیرا پشت هر تشخیصی، داده های ملموس نهفته است، نه «هوش مصنوعی پیشنهاد شده».
به طور خلاصه
هوش مصنوعی نوشتن برنامه مراقبت را تسریع می کند: تشخیص های احتمالی پرستاری را یادآوری می کند، چارچوبی از اهداف و مداخلات ایجاد می کند و اهداف مبهم را قابل اندازه گیری می کند. اما این طرح باید با توجه به دادههای واقعی بیمار، اولویتها و استاندارد سازمانی فردی باشد و با قضاوت بالینی پرستار بار تایید شود. هوش مصنوعی اسکلت تولید می کند. این پرستار است که نقشه مراقبت را ترسیم و امضا می کند.
وظیفه کاربردی
از هوش مصنوعی بخواهید یک طرح مراقبتی برای یک بیمار (ناشناس) از خدمات شما تهیه کند. سپس: (1) مشخص کنید کدام تشخیص پرستاری واقعاً مناسب این بیمار است، (2) شامل حداقل یک مداخله که وجود ندارد، (3) یکی از اهداف را قابل اندازه گیری کنید، (4) ترتیب اولویت را با استفاده از قضاوت بالینی خود تنظیم کنید. به طور خلاصه دلیل هر تغییری را که ایجاد می کنید بنویسید.
چک لیست
- [ ] من داده های بیمار را بدون شناسایی ویرایش کردم.
- [ ] من طرح هوش مصنوعی را به عنوان یک اسکلت دریافت کردم.
- [ ] من تشخیص های پرستاری را بر اساس این بیمار انتخاب کردم.
- [ ] من ابتکارات گمشده را طبق استاندارد شرکت تکمیل کردم.
- [ ] من اهداف را قابل اندازه گیری و واقع بینانه کردم.
- [ ] من بر اساس قضاوت بالینی خود ترتیب اولویت را تعیین کردم.
- [ ] به عنوان پرستار مسئول، طرح را تایید و ثبت کردم.