ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆ ಕರಡು ಮತ್ತು ನರ್ಸಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಶುಶ್ರೂಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಯೋಜನೆ, ಅನುಷ್ಠಾನ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯ ಕರಡುಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ರೋಗಿಯ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಕರಡುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಉಸ್ತುವಾರಿ ನರ್ಸ್‌ನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಲ್ಪಡಬೇಕು ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯು ರೋಗಿಯ ಶುಶ್ರೂಷಾ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಿತವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನಡೆಸುವ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವಲ್ಲಿ, ದಾದಿಯರು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ: ಶುಶ್ರೂಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಐದು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ-ರೋಗನಿರ್ಣಯ (ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ), ನರ್ಸಿಂಗ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಯೋಜನೆ (ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು), ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಉತ್ತಮ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಸರಿಯಾದ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು ಗಮನ ಅಗತ್ಯ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಕರಡು ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ: ಇದು ಚದುರಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭವನೀಯ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ: AI ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ರೋಗಿಗೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ, ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ನರ್ಸ್.

ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಎಂದರೇನು

ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ರೋಗವನ್ನು ಹೆಸರಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯ") ಮತ್ತು ಇದು ವೈದ್ಯರ ಅಧಿಕಾರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ರೋಗಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಶುಶ್ರೂಷಾ ಆರೈಕೆಯೊಂದಿಗೆ ತಿಳಿಸಬಹುದು (ಉದಾ. "ಚಟುವಟಿಕೆ ಅಸಹಿಷ್ಣುತೆ", "ದ್ರವದ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಅಪಾಯ", "ಚರ್ಮದ ಸಮಗ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ಷೀಣಿಸುವ ಅಪಾಯ"). ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮಾನದಂಡವೆಂದರೆ NANDA-I ಪರಿಭಾಷೆ; NIC ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು NOC ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಭಾಷೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

AI ರೋಗಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು "ಕೆಳಗಿನ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಈ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು" ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಪಟ್ಟಿಯು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ; ಈ ರೋಗಿಗೆ ಯಾವುದು ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ, ಯಾವುದು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನರ್ಸ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ಸೂಚಿಸಿದ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಗುರಿ ಅಥವಾ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ; ಇದು ನಿಮ್ಮ ರೋಗಿಯ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ, ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ರೋಗಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದದ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಆರೈಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಉತ್ತಮ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು

ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಗುರಿಗಳು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬೇಕು. "ರೋಗಿಯು ಗುಣಮುಖನಾಗುತ್ತಾನೆ" ಎಂಬುದು ಗುರಿಯಲ್ಲ; ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. "ರೋಗಿಗೆ 48 ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ 10 ಮೀಟರ್ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ನಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂಬುದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ; "ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ" ಎಂದು ನೀವು ಅವನಿಗೆ ಹೇಳಿದರೆ ಅವನು ನಿಮಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾನೆ. ರೋಗಿಯ ನೈಜ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಈ ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ - ಏಕೆಂದರೆ ರೋಗಿಯು 48 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ನರ್ಸ್ ಮಾತ್ರ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಂತರದ ಯೋಜನೆ. ಮೊಣಕಾಲು ಬದಲಿ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಒಳಗಾದ 68 ವರ್ಷದ ರೋಗಿಯ (ಅನಾಮಧೇಯ). ನರ್ಸ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕರಡು ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. AI "ತೀವ್ರವಾದ ನೋವು", "ಪತನದ ಅಪಾಯ", "ಚಟುವಟಿಕೆ ಅಸಹಿಷ್ಣುತೆ" ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನರ್ಸ್ "ಚರ್ಮದ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು" ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ರೋಗಿಯ ನೋವಿನ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನೋವಿನ ಗುರಿಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ರೋಗಿಯ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪತನದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. AI 5-ನಿಮಿಷದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ನರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಅನಾರೋಗ್ಯ. ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯದ ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ, AI "ದ್ರವದ ಮಿತಿಮೀರಿದ" ಮತ್ತು "ಚಟುವಟಿಕೆ ಅಸಹಿಷ್ಣುತೆ" ಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ದೈನಂದಿನ ತೂಕ ಮತ್ತು ದ್ರವ ನಿರ್ಬಂಧದ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ. ನರ್ಸ್ ಸೌಲಭ್ಯ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪಾಠ: AI ನ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು; ಕಾಣೆಯಾಗಿರಬಹುದು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ತಪ್ಪಾದ ಆದ್ಯತೆ. AIಯು ಮಧುಮೇಹ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಪೌಷ್ಟಿಕಾಂಶದ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಮೊದಲು ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ರೋಗಿಯ ರಕ್ತದ ಸಕ್ಕರೆಯು ಆ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿದೆ. ನರ್ಸ್ ತಕ್ಷಣದ ಗ್ಲೈಸೆಮಿಯಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಠ: ಆದ್ಯತೆಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; AI ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ಜೊತೆಗೆ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು

1. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಸಂಪಾದಿಸಿ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಇತಿಹಾಸ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಮಿತಿಗಳು.
2. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ. ಸಂಭವನೀಯ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ಗುರಿಗಳು, ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು.
3. ಈ ರೋಗಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಿ. ಯಾವ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ, ಯಾವುದು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
4. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೇ?
5. ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಮಾಡಿ.
6. ಚಾರ್ಜ್ ನರ್ಸ್ ಆಗಿ, ದೃಢೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ (ಅನಾಮಧೇಯ) ರೋಗಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಾಗಿ DRAFT ಶುಶ್ರೂಷಾ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ 1-2 ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಅಂತಿಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ನನಗೆ ಬಿಡಿ. ಪ್ರೊಫೈಲ್: [ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಇತಿಹಾಸ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಮಿತಿಗಳು]

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಶುಶ್ರೂಷಾ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಬೌಂಡ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ (ಏನು, ಎಷ್ಟು, ಯಾವಾಗ) ಪುನಃ ಬರೆಯಿರಿ. ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನನಗೆ ಬಿಡಿ. ಗುರಿಗಳು: [...]

ಕಾರ್ಯ: ಈ ಕೇರ್ ಪ್ಲಾನ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ನನಗೆ ನೆನಪಿಸಿ (ಉದಾ. ಪತನದ ಅಪಾಯ, ಚರ್ಮದ ಸಮಗ್ರತೆ, ನೋವು ನಿರ್ವಹಣೆ, ದ್ರವದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಶಿಕ್ಷಣ). ಭರ್ತಿ ಮಾಡಬೇಡಿ, ಕಾಣೆಯಾದ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. ಕರಡು: [...]

ಕಾರ್ಯ: ಈ ರೋಗಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗೆ ನೀವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ವರ್ಣಮಾಲೆಯಂತೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ, ತುರ್ತು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ; ನಾನು ನಿಮಗೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಆದೇಶವನ್ನು ಏಕೆ ಬಿಡಲಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ. ವಿವರ: [...]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಈ ರೋಗಿಗೆ ಆರೈಕೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ."

Güçlü: "ಸಾಧ್ಯವಾದ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ 1-2 ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ರೋಗಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಯಾವ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಈ ರೋಗಿಗೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೇನೆ. ನಿಮಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್'ನಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ."

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, AI ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಆಯ್ಕೆ, ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ನರ್ಸ್‌ಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಮುಗಿದ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಕರಡು ತಪ್ಪಾಗಿ. AI ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ನರ್ಸ್‌ಗೆ ಸೇರಿದೆ.
• AI ಪಟ್ಟಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿರಬಹುದು; ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
• AI ಗೆ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ತುರ್ತು ಶ್ರೇಯಾಂಕಕ್ಕೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಅಳೆಯಲಾಗದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಬಿಡುವುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುರಿಯು ಏನು, ಎಷ್ಟು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
• ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯು ಈ ರೋಗಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹಂತ: ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿರಿಸುವುದು

ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯು ಒಮ್ಮೆ ಬರೆದು ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ ಹಾಕುವ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲ; ಶುಶ್ರೂಷೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕೊನೆಯ ಹಂತವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಯೋಜನೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. ಗುರಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ? ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆಯೇ? ರೋಗಿಯ ಸ್ಥಿತಿ ಬದಲಾಗಿದ್ದರೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕೇ? ಇದು ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನೈಜವಾಗಿ ಇರಿಸುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. AI ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು: ಇದು "ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ / ಭಾಗಶಃ / ಸಾಧಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂಬಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುವ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿ ಸೆಟ್‌ನ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ರೋಗಿಯ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; AI ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.

ಶಿಫ್ಟ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಮೂಲತಃ ಬರೆದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನವೀಕರಿಸದಿರುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು. ರೋಗಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಲಿ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದಾಗಲಿ ಅದೇ ಯೋಜನೆಯು ಉಳಿದಿದ್ದರೆ, ಯೋಜನೆಯು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. AI ಅನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ "ಹಿಂದಿನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಈ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅವಲೋಕನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬೇಕು" ಎಂದು ಕೇಳುವುದು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಾಜಾವಾಗಿಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಉಸ್ತುವಾರಿ ನರ್ಸ್ ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು.

ಆದ್ಯತೆ: ಇದು ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿ

ನಿರ್ವಹಣಾ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಮಾನಸಿಕ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗಿಂತ ಶಾರೀರಿಕವಾಗಿ ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ (ವಾಯುಮಾರ್ಗ, ಉಸಿರಾಟ, ರಕ್ತಪರಿಚಲನೆ) ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. AI ಆದ್ಯತೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ರೋಗಿಯ ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ತುರ್ತು ಎಂದು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಏಕೆಂದರೆ ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯು ಆ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಮಧುಮೇಹ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಶಿಕ್ಷಣವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ರಕ್ತದಲ್ಲಿನ ಸಕ್ಕರೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಅಂತಹ ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ಅಲ್ಲ. AI ಅನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಲ್ಲ.

ಸಲಹೆ: AI ನೊಂದಿಗೆ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ "ಡೇಟಾ" ಅನ್ನು ನೀಡುವುದು, ರೋಗಿಯ "ಸಮಸ್ಯೆಗಳು" ಅಲ್ಲ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, "ಕೆಳಗಿನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ / ನಿರಾಕರಿಸುವ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಸಂಭವನೀಯ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತವಾದ ಬಳಕೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಯೋಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ತೀರ್ಪನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಡೇಟಾವು ಯಾವ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ; ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಹಿಂದೆ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಡೇಟಾ ನಿಂತಿದೆ, "AI ಸಲಹೆ" ಅಲ್ಲ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆ ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ, ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ರೋಗಿಯ ನೈಜ ಡೇಟಾ, ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮಾನದಂಡದ ಪ್ರಕಾರ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಚಾರ್ಜ್ ನರ್ಸ್‌ನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು. AI ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಆರೈಕೆ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಮಾಡುವವರು ನರ್ಸ್.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸೇವೆಯಿಂದ (ಅನಾಮಧೇಯ) ರೋಗಿಯ ಆರೈಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ನಂತರ: (1) ಈ ರೋಗಿಗೆ ಯಾವ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ನಿಜವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, (2) ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, (3) ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದಂತೆ ಮಾಡಿ, (4) ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನೀವು ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸದೆಯೇ ಸಂಪಾದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [] ನಾನು AI ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಈ ರೋಗಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಶುಶ್ರೂಷಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಆರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಾನದಂಡದ ಪ್ರಕಾರ ಕಾಣೆಯಾದ ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನನ್ನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾನು ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
• [ ] ಉಸ್ತುವಾರಿ ದಾದಿಯಾಗಿ, ನಾನು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದೆ.