Ieguvumi:
- Spēja definēt mākslīgā intelekta lomu informācijas organizēšanā un kontrolsarakstu šķirošanas procesā kopā ar steidzamības kategoriju loģiku
- Spēja strukturēt pacientu sūdzības un konstatējumus un sagatavot melnrakstus, kas iezīmē sarkanā karoga (ārkārtas brīdinājuma) simptomus
- Spēja saprast, ka galīgo šķirošanas kategoriju un steidzamības lēmumu pieņem kompetents veselības aprūpes personāls un ka mākslīgais intelekts lēmumu nepieņem.
Visi pacienti, kas vienlaikus ierodas neatliekamās palīdzības nodaļā, nevar tikt ārstēti vienlaicīgi. Noskaidrojot, kurš ir redzams pirmais, tiek izglābtas dzīvības: sirdslēkme, ko pavada sāpes krūtīs, var tikt zaudēta, gaidot savu kārtu uzgaidāmajā telpā. Šķirošana ir ienākošo pacientu šķirošanas un prioritāšu noteikšanas uzdevums atbilstoši viņu steidzamības pakāpei. Šim darbam ir jābūt ātram, precīzam un konsekventam. Mākslīgais intelekts var palīdzēt šķirošanas procesā: tas strukturē pacienta sūdzību, atgādina jautājumus, kas jāuzdod, izceļ sarkanos karogus ar kontrolsarakstu. Taču šeit ir spēkā arī viskritiskākā robeža: šķirošanas kategorija un steidzamības lēmums ir klīnisks novērtējums; Kompetentais veselības aprūpes personāls pieņem galīgo lēmumu, apskatot un izmeklējot pacientu. AI nepieņem šo lēmumu.
Šķirošanas kategorijas un loģika
Šķirošanas sistēmas bieži iedala pacientus vairākās kategorijās, pamatojoties uz viņu steidzamības pakāpi, piemēram, “nepieciešama tūlītēja uzmanība”, “ļoti steidzami”, “steidzami”, “mazāk steidzami”, “nav steidzami” un tā tālāk. Kopējās sistēmās tiek izmantotas piecu līmeņu skalas. Katrai kategorijai ir noteikts gaidīšanas laika mērķis un prioritāte. Loģika ir šāda: vispirms tiek redzēts vislielākā riska pacients; Kad resursi ir ierobežoti, tiek veikts pasūtījums, kas sniegs vislielāko labumu.
Šķirošana ir ātrs sākotnējais novērtējums, nevis pilnīga diagnoze. Mērķis ir sniegt drošu atbildi uz jautājumu "cik steidzams ir šis pacients", nevis "kas šim pacientam ir?" Šajā procesā AI var sakārtot informāciju un atgādināt par sarkanajiem karogiem; Tomēr kompetenta personāla uzdevums ir redzēt un nosvērt pacienta krāsu, sviedrus, nemieru un runas izmaiņas.
Uzmanību: Ir bīstami iesniegt AI sūdzības un secinājumus, teikt "pastāstiet man par šķirošanas kategoriju" un piemērot to, kas parādās. AI nevar redzēt vai pārbaudīt pacientu un var palaist garām retu, bet letālu stāvokli. Galīgo kategoriju vienmēr nosaka pārbaude un klīniskais novērtējums.
sarkanie karogi
Sarkanais karogs ir brīdinājuma zīme, kas nozīmē "šis simptoms var liecināt par nopietnu un steidzamu situāciju; apstājieties un novērtējiet". Piemēram, svīšana un elpas trūkums ar sāpēm krūtīs, pēkšņas stipras galvassāpes, samaņas izmaiņas, aktīva nopietna asiņošana. AI ir noderīga, lai atgādinātu jums par zināmajiem sarkanajiem karogiem no sūdzību saraksta — tas ir drošības tīkls. Taču AI saraksts var būt nepilnīgs; Ja AI neredzēja sarkano karogu, tas nenozīmē, ka "nav briesmas". Klīniskās šaubas vienmēr ir pirms AI klusēšanas.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — netipiska sirdslēkme. Ienāk vecāka paciente, sakot: "Man sāp vēders un esmu vāja." Izsniedzot sūdzību, AI mums atgādina sarkano karogu, ka "vecākām sievietēm var būt netipiski sirdslēkmes simptomi". Ar šo atgādinājumu šķirošanas medmāsa virza EKG uz priekšu un agri konstatē nopietnu situāciju. AI piesaistīja uzmanību; Medmāsa pieņēma lēmumu.
2. gadījums — maldinošs mierīgs izskats. Jauns pacients šķiet mierīgs, bet apraksta pēkšņas un stipras galvassāpes. Tas nav skaidri izcelts AI izvadē. Medmāsa ar savām klīniskajām zināšanām to nosaka ļoti steidzami. Nodarbība. Klīniskais vērtējums atspoguļo konstatējumu, ko AI nedara; AI klusēšana nav pārliecība.
3. gadījums — konsekventa dokumentācija. Saspringtā naktī šķirošanas medmāsa ātri pārvērš katra pacienta sūdzības un konstatējumus strukturētā piezīmē ar AI; Tādējādi nodošana un reģistrācija ir konsekventa. Kategorija izlemj pati, AI tikai rediģē atzīmi. Tiek iegūts gan ātrums, gan konsekvence.
Soli pa solim: šķirošanas atbalsts ar AI
- Iesniedziet sūdzību anonīmi. Galvenā sūdzība, ilgums, pavadošie atklājumi.
- Atgādināt man par jautājumu kopu. Ļaujiet AI uzskaitīt kritiskos jautājumus, kuru trūkst.
- Atzīmējiet sarkanos karogus. Ļaujiet AI izcelt zināmos sarkanos karogus.
- Apskatiet un apskatiet pacientu. Vitals, izskats, vispārējais stāvoklis.
- Nosakiet kategoriju, veicot klīnisko novērtējumu. AI teksts nav lēmums.
- Pierakstiet lēmumu un tā pamatojumu.
Četras kopējamas veidnes
Uzdevums: Strukturējiet šādu (anonīmu) pacienta sūdzību: galvenā sūdzība, ilgums, pavadošie simptomi, attiecīgā vēsture. Kategorijas ieteikšana; vienkārši rediģējiet informāciju.Sūdzība: [...]
Uzdevums: izveidojiet kritisko jautājumu kontrolsarakstu (tostarp sarkano karogu pārbaudes jautājumus), kas būtu jāuzdod, izskatot šo sūdzību. Lēmumu pieņemšana; Atzīmējiet jautājumus, kas varētu būt uzdoti nepilnīgi. Sūdzība: [...]
Uzdevums: SARAKSTI zināmos sarkanā karoga simptomus tālāk norādītajos konstatējumos un katram izdariet piezīmi, kas ir jāņem vērā. Ņemiet vērā, ka saraksts var nebūt pilnīgs un klīniskais vērtējums ir būtisks. Secinājumi: [...]
Uzdevums: tulkojiet šo šķirošanas piezīmi saskaņotā un objektīvā ieraksta uzmetumā. Pievienot komentārus un kategorijas; vienkārši organizējiet novērošanu un atrašanu. Piezīme: [...]
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāji: “Kādā kategorijā ietilpst šis pacients?”
Spēcīgs: "Strukturējiet šādu anonīmu sūdzību un atgādiniet zināmos sarkanā karoga simptomus, kas saistīti ar šo sūdzību kā kontrolsarakstu. Neiesakiet šķirošanas kategoriju; es noteikšu galīgo kategoriju, izmeklējot pacientu. Ņemiet vērā, ka saraksts var būt nepilnīgs un manas klīniskās aizdomas būs pirmajā vietā."
Jaudīgajā uzvednē AI tiek uzdots “konfigurēt un atgādināt”; Uzdevums "noteikt kategoriju" netiek dots.
Biežas kļūdas
- Kategorijas piešķiršana AI. Steidzamības lēmuma pieņemšanai nepieciešama pārbaude un klīniskais novērtējums.
- Domājot, ka briesmas nav, ja AI to nav redzējis. Sarkanā karoga saraksts var būt nepilnīgs.
- Izlaist pārbaudi. Teksts neaizstāj tikšanos ar pacientu.
- Netipisku simptomu nenovērtēšana. Gados vecākiem cilvēkiem, diabēta slimniekiem un sievietēm simptomi var būt atšķirīgi.
- Upurējot klīniskās šaubas tekstam. Ja rodas šaubas, palieliniet steidzamību.
Pārvērtēšana: šķirošana nav vienreizēja
Visvairāk aizmirstais šķirošanas fakts ir šāds: gaidīšanas laikā pacienta stāvoklis var mainīties. Pacientam, kurš sākotnējā novērtējumā ir iekļauts kategorijā "mazāk steidzami", var strauji pasliktināties, gaidot atpūtas telpā. Tāpēc laba šķirošana nav vienreizējs apzīmējums, bet gan dzīvs process, kas prasa pārvērtēšanu. Gaidošie pacienti regulāri jānovēro atkārtoti, un kategorija ir jāatjaunina, ja notiek izmaiņas. AI var palīdzēt atgādināt, kuri pacienti ir gaidījuši, cik ilgi un kad ir pienācis laiks pārvērtēt. Bet tas joprojām ir atkarīgs no medmāsas novērojumiem, lai redzētu, vai pacientam patiešām pasliktinās.
Šis punkts pastiprina principu, ka “AI nenosaka kategoriju”: kategorija jebkurā gadījumā nav fiksēts fakts, bet gan spriedums, kas mainās atkarībā no pacienta tiešās situācijas. AI, kas balstās uz fiksētu tekstu, nevar uztvert šīs izmaiņas.
Papildu piesardzība telefona un attālās šķirošanas gadījumā
Dažos gadījumos šķirošana tiek veikta pa tālruni vai attālināti, nevis aci pret aci. Šeit risks ir vēl lielāks, jo nevar redzēt pacienta krāsu, sviedrus un vispārējo izskatu; Ir tikai jāuzticas tam, ko saka. AI var būt noderīga šajā vidē, lai atgādinātu par jautājumiem, kas jāuzdod, un sarkanā karoga skrīningu; Tas palīdz jums neatstāt trūkstošos jautājumus. Tomēr vizuālās un fiziskās izmeklēšanas trūkums liek attālinātajai šķirošanai būt piesardzīgākai: šaubu gadījumā ir droši pārvietot pacientu uz augstāku steidzamību un nosūtīt viņu uz klātienes novērtēšanu. AI var atgādināt jums par šo piesardzīgo pieeju, taču galīgais lēmums par vadlīnijām joprojām ir kompetenta personāla ziņā. Nomaļās situācijās "AI neredzēja briesmas" nekad nenozīmē "drošs".
Padoms. Visdrošākais AI izmantošanas veids šķirošanā ir nevis “pieņemt lēmumus”, bet gan “neļaut man aizmirst”. Saspringtas maiņas laikā pat vispieredzējušākā medmāsa var palaist garām jautājumu vai palaist garām sarkano karogu. Ja AI pozicionējat kā kontrolsarakstu, kas atgādina par svarīgiem jautājumiem, kas jāuzdod, un zināmajiem sarkanajiem karogiem, jūs iegūstat drošības tīklu, kamēr pieņemat lēmumu. Šī atšķirība ir ļoti svarīga: ja jūs jautāsiet “Kura kategorija ir AI”, jūs tiksiet pieķerti lēmumam; Ja jūs jautājat "kādus sarkanos karogus man vajadzētu meklēt šajā sūdzībā?" tu stiprināsi savu spriedumu. Pēdējais ir ieradums, kas ir gan drošs, gan uzlabo jūsu profesionālo spriedumu.
Rezumējot
Šķirošanas laikā mākslīgais intelekts strukturē sūdzību, atgādina kritiskos jautājumus un sarkanos karogus, kā arī nodrošina dokumentācijas konsekvenci. Tas ir drošības tīkls un ātruma rīks. Bet šķirošanas kategorija un steidzamības lēmums ir klīnisks novērtējums; Kompetenti veselības aprūpes darbinieki apskata un izmeklē pacientu un pieņem galīgo lēmumu. AI klusēšana nenozīmē, ka briesmas nepastāv; Klīniskās aizdomas vienmēr ir pirmajā vietā.
Lietojumprogrammas uzdevums
Saņemt pacienta sūdzību no neatliekamās palīdzības nodaļas (anonīma). Konfigurējiet to ar AI un izņemiet saistīto sarkano karogu kontrolsarakstu. Pēc tam: (1) identificējiet konstatējumu, ko AI ir palaidis garām vai nepietiekami uzsvērts, (2) nosakiet kategoriju, pamatojoties uz savu klīnisko spriedumu, un uzrakstiet pamatojumu, (3) rindkopā paskaidrojiet, kāpēc AI nevajadzētu pieņemt lēmumu par kategoriju.
kontrolsaraksts
- [ ] Es konfigurēju sūdzību bez identitātes.
- [ ] Es pārbaudīju kritisko jautājumu kopu.
- [ ] Es pārbaudīju sarkanos karogus, bet nedomāju, ka tas ir pareizi.
- [ ] Es redzēju pacientu un apskatīju viņu.
- [ ] Es noteicu kategoriju, izmantojot klīnisko novērtējumu.
- [ ] Piefiksēju lēmumu un tā pamatojumu.
- [ ] Es neupurēju savas klīniskās šaubas mākslīgā intelekta teksta dēļ.