Pelnas:
- Gebėjimas apibrėžti dirbtinio intelekto vaidmenį informacijos organizavime ir kontrolinį sąrašą skirstymo procese, kartu su skubos kategorijų logika
- Gebėjimas struktūrizuoti pacientų skundus ir išvadas bei parengti juodraščius, kuriuose pažymėti raudonos vėliavėlės (avarinio įspėjimo) simptomai
- Gebėjimas suprasti, kad galutinė skirstymo kategorija ir skubos sprendimas priimamas įvertinus kompetentingą sveikatos priežiūros personalą ir kad dirbtinis intelektas sprendimo nepriima.
Visi pacientai, vienu metu atvykę į skubios pagalbos skyrių, negali būti gydomi vienu metu. Nustačius, kas matomas pirmas, gelbėjamos gyvybės: krūtinės skausmu lydimas infarktas gali netekti laukiant savo eilės. Triage yra užduotis rūšiuoti atvykstančius pacientus ir nustatyti jų prioritetus pagal jų skubumo lygį. Šis darbas turi būti greitas, tikslus ir nuoseklus. Dirbtinis intelektas gali padėti rūšiavimo procese: susistemina paciento skundą, primena klausimus, kuriuos reikia užduoti, paryškina raudonas vėliavėles su kontroliniu sąrašu. Tačiau čia taip pat galioja pati kritiškiausia riba: skirstymo kategorija ir skubos sprendimas yra klinikinis įvertinimas; Kompetentingas sveikatos priežiūros personalas priima galutinį sprendimą matydamas ir apžiūrėdamas pacientą. AI nepriima šio sprendimo.
Triažo kategorijos ir logika
Skirstymo sistemose pacientai dažnai skirstomi į keletą kategorijų pagal jų skubumo lygį, pavyzdžiui, „reikalingas neatidėliotinas dėmesys“, „labai skubus“, „skubus“, „mažiau skubus“, „neskubus“ ir pan. Įprastose sistemose naudojamos penkių lygių skalės. Kiekviena kategorija turi laukimo laiko tikslą ir prioritetą. Logika tokia: pirmiausia matomas didžiausios rizikos pacientas; Kai ištekliai riboti, daroma ta tvarka, kuri duos daugiausia naudos.
Triažas yra greitas pradinis įvertinimas, o ne visa diagnozė. Siekiama saugiai atsakyti į klausimą „kaip šis pacientas skubus“, o ne „ką turi šis pacientas? Proceso metu AI gali tvarkyti informaciją ir priminti raudonas vėliavėles; Tačiau kompetentingo personalo darbas yra pamatyti ir pasverti paciento spalvą, prakaitą, neramumą ir kalbos pokyčius.
Dėmesio: Pavojinga AI pateikti skundus ir išvadas, pasakyti „pasakykite man, kokia kategorija“ ir taikyti tai, kas išeina. AI negali matyti ar ištirti paciento ir gali praleisti retą, bet mirtiną būklę. Galutinė kategorija visada nustatoma atlikus tyrimą ir klinikinį įvertinimą.
raudonos vėliavos
Raudona vėliavėlė yra įspėjamasis ženklas, reiškiantis „šis simptomas gali būti rimtos ir neatidėliotinos situacijos požymis; sustokite ir įvertinkite“. Pavyzdžiui, prakaitavimas ir dusulys kartu su krūtinės skausmu, staigus stiprus galvos skausmas, sąmonės pasikeitimas, aktyvus sunkus kraujavimas. Dirbtinis intelektas yra naudingas primindamas apie žinomas raudonas vėliavėles iš skundų sąrašo – tai apsauginis tinklas. Tačiau AI sąrašas gali būti neišsamus; Jei AI nematė raudonos vėliavos, tai nereiškia, kad „nėra pavojaus“. Klinikinės abejonės visada yra prieš AI tylą.
trys mini dėklai
1 atvejis – netipinis širdies priepuolis. Ateina pagyvenusi pacientė ir sako: „Man skauda pilvą ir man silpna“. Teikdamas skundą AI primena raudoną vėliavėlę, kad „vyresnės moterys gali turėti netipinių širdies priepuolio simptomų“. Šiuo priminimu slaugytoja perkelia EKG ir anksti nustato rimtą situaciją. AI patraukė dėmesį; Slaugė priėmė sprendimą.
2 atvejis – apgaulingai rami išvaizda. Jaunas pacientas atrodo ramus, bet apibūdina staigų ir stiprų galvos skausmą. Tai nėra aiškiai pabrėžta AI išvestyje. Slaugytoja savo klinikinėmis žiniomis tai nustato itin skubiai. Pamoka: Klinikinis sprendimas fiksuoja išvadą, kad AI to nedaro; AI tyla nėra garantija.
3 atvejis – nuoseklūs dokumentai. Įtemptą naktį rūšiavimo slaugytoja greitai paverčia kiekvieno paciento skundus ir išvadas į struktūrizuotą pastabą su AI; Taigi perkėlimas ir registracija yra nuoseklūs. Kategorija nusprendžia pati, AI tik redaguoja pažymį. Įgyjamas ir greitis, ir nuoseklumas.
Žingsnis po žingsnio: palaikymas su AI
- Pateikite skundą anonimiškai. Pagrindinis skundas, trukmė, lydinčios išvados.
- Priminkite man apie klausimų rinkinį. Leiskite AI išvardyti svarbiausius klausimus, kurių trūksta.
- Pažymėkite raudonas vėliavas. Leiskite AI paryškinti žinomas raudonas vėliavas.
- Pamatykite ir apžiūrėkite pacientą. Gyvybiškumas, išvaizda, bendra būklė.
- Klinikiniu įvertinimu nustatykite kategoriją. AI tekstas nėra sprendimas.
- Įrašykite sprendimą ir jo motyvus.
Keturi kopijuojami šablonai
Užduotis: Susisteminkite tokį (anoniminį) paciento nusiskundimą: pagrindinis skundas, trukmė, lydintys simptomai, atitinkama istorija. Pasiūlyti kategoriją; tiesiog redaguokite informaciją.Skundas: [...]
Užduotis: sudaryti svarbiausių klausimų (įskaitant raudonos spalvos atrankos klausimus), kuriuos reikėtų užduoti nagrinėjant šį skundą, kontrolinį sąrašą. Sprendimų priėmimas; Pažymėkite klausimus, kurie galėjo būti užduoti iki galo. Skundas: [...]
Užduotis: SĄRAŠYTI žinomus raudonos vėliavėlės simptomus toliau pateiktose išvadose ir padarykite pastabą „būtina apsvarstyti“. Atminkite, kad sąrašas gali būti neišsamus ir būtinas klinikinis sprendimas. Išvados: [...]
Užduotis: išverskite šį triage užrašą į nuoseklų ir objektyvų įrašo juodraštį. Pridėti komentarų ir kategorijų; tiesiog organizuokite stebėjimą ir radimą. Pastaba: [...]
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas: „Kokiai skirstymo kategorijai priklauso šis pacientas?
Stiprus: "Susisteminkite šį anoniminį skundą ir prisiminkite žinomus su šiuo skundu susijusius simptomus. Nesiūlykite skirstymo kategorijos; galutinę kategoriją nustatysiu apžiūrėdamas pacientą. Atminkite, kad sąrašas gali būti neišsamus ir mano klinikinis įtarimas bus pirmas."
Galingoje raginime AI pavedama „konfigūruoti ir priminti“; Užduotis „nustatyti kategoriją“ neduodama.
Dažnos klaidos
- Kategorijos suteikimas AI. Sprendimas dėl skubos reikalauja ištyrimo ir klinikinio įvertinimo.
- Galvojimas, kad pavojaus nėra, jei AI to nematė. Raudonosios vėliavėlės sąrašas gali būti neišsamus.
- Praleiskite egzaminą. Tekstas nepakeičia paciento apžiūros.
- Netipinių simptomų neįvertinimas. Senyvų, cukriniu diabetu sergančių pacientų ir moterų simptomai gali būti skirtingi.
- Klinikinių abejonių aukojimas tekstui. Jei abejojate, padidinkite skubumą.
Pakartotinis įvertinimas: skirstymas nėra vienkartinis
Labiausiai pamirštamas triažo faktas yra toks: paciento būklė laukimo metu gali pasikeisti. Paciento, kuris pirminio įvertinimo metu priskiriamas kategorijai „mažiau skubus“, gali greitai pablogėti, kol laukiasi hole. Štai kodėl geras triažas yra ne vienkartinė etiketė, o gyvas procesas, kurį reikia įvertinti iš naujo. Laukiantys pacientai turi būti reguliariai stebimi, o kategorija turi būti atnaujinta, jei pasikeičia. AI gali padėti priminti su tolesnių veiksmų sąrašu, kurie pacientai laukė, kiek laiko ir kada atėjo laikas iš naujo įvertinti. Tačiau vis tiek priklauso nuo slaugytojos stebėjimo, ar pacientas iš tikrųjų blogėja.
Šis punktas sustiprina principą, kad „AI nenustato kategorijos“: kategorija vis tiek nėra fiksuotas faktas, o sprendimas, kuris keičiasi atsižvelgiant į paciento tiesioginę situaciją. AI, kuris remiasi fiksuotu tekstu, negali pajusti šio pakeitimo.
Papildomas atsargumas telefonu ir nuotoliniu būdu
Kai kuriais atvejais suskirstymas atliekamas telefonu arba nuotoliniu būdu, o ne akis į akį. Čia rizika dar didesnė, nes nematote paciento spalvos, prakaito ir bendros išvaizdos; Tiesiog reikia pasitikėti tuo, kas sakoma. Dirbtinis intelektas šioje aplinkoje gali būti naudingas primindamas apie klausimus ir raudonos vėliavos patikrinimą; Tai padeda nepalikti trūkstamų klausimų. Tačiau dėl vizualinės ir fizinės apžiūros stokos nuotolinis skirstymas iš prigimties yra atsargesnis: kilus abejonių, saugu pacientą perkelti į aukštesnę skubą ir nukreipti jį į akis į akį vertinimą. AI gali priminti apie šį atsargų požiūrį, tačiau galutinį sprendimą dėl rekomendacijų vis tiek priima kompetentingi darbuotojai. Atokiose situacijose „AI nematė jokio pavojaus“ niekada nereiškia „saugu“.
Patarimas: saugiausias būdas naudoti AI skirstant yra ne „priimti sprendimus“, o „neleisti man pamiršti“. Per užimtą pamainą net labiausiai patyrusi slaugytoja gali praleisti klausimą arba nepastebėti raudonos vėliavėlės. Kai AI nustatote kaip kontrolinį sąrašą, primenantį svarbius klausimus ir žinomus raudonus vėliavėlius, priimdami sprendimą įgyjate apsauginį tinklą. Šis skirtumas yra labai svarbus: jei paklausite „kuri kategorija yra AI“, būsite priblokšti sprendimo; Jei paklausite „kokių raudonų vėliavėlių turėčiau ieškoti šiame skunde? jūs sustiprinsite savo sprendimą. Pastarasis yra įprotis, kuris yra saugus ir pagerina jūsų profesinį sprendimą.
Apibendrinant
Skyrimo metu dirbtinis intelektas susistemina skundą, primena svarbius klausimus ir raudonas vėliavėles bei nuosekliai palaiko dokumentus. Tai apsauginis tinklas ir greičio įrankis. Tačiau skirstymo kategorija ir skubos sprendimas yra klinikinis įvertinimas; Kompetentingi sveikatos priežiūros darbuotojai mato, apžiūri pacientą ir priima galutinį sprendimą. AI tyla nereiškia, kad nėra pavojaus; Klinikinis įtarimas visada būna pirmas.
Taikymo užduotis
Gauti paciento skundą iš skubios pagalbos skyriaus (anoniminis). Sukonfigūruokite tai naudodami AI ir ištraukite susietą raudonos vėliavėlės kontrolinį sąrašą. Tada: (1) nustatykite išvadą, kad AI praleido arba nepakankamai pabrėžė, (2) nustatykite kategoriją pagal savo klinikinį sprendimą ir parašykite pagrindimą, (3) pastraipoje paaiškinkite, kodėl AI neturėtų priimti kategorijos sprendimo.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Konfigūravau skundą be tapatybės.
- [ ] Patikrinau kritinių klausimų rinkinį.
- [ ] Patikrinau raudonas vėliavėles, bet nemaniau, kad tai teisinga.
- [ ] Pamačiau pacientą ir jį apžiūrėjau.
- [ ] Kategoriją nustatiau atlikęs klinikinį įvertinimą.
- [ ] Įrašiau sprendimą ir jo pagrindimą.
- [ ] Aš nepaaukojau savo klinikinių abejonių dėl AI teksto.