പേഷ്യൻ്റ് ട്രാക്കിംഗിലും നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്‌കോറുകളിലും കൃത്രിമബുദ്ധി പിന്തുണ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് സുപ്രധാന അടയാളങ്ങളും നിരീക്ഷണ ഡാറ്റയും സംഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോറുകളുടെ (EWS/NEWS പോലുള്ളവ) യുക്തിയും പരിധികളും മനസ്സിലാക്കുന്നു
• ഘടനാപരമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവണതയും വഷളാകുന്ന ലക്ഷണങ്ങളും സംഘടിപ്പിക്കാനും ഡോക്ടറിലേക്ക് റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു സ്‌ക്രീനിംഗ് പിന്തുണയാണെന്നും രോഗിയെ കാണുകയും വിലയിരുത്തുകയും തീരുമാനമെടുക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നഴ്‌സും ഫിസിഷ്യനും ആണെന്നും നടപ്പിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്.

നഴ്സിംഗ് ഹൃദയം രോഗിയെ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഒരു രോഗിയുടെ നാഡിമിടിപ്പ് കൂടുകയോ രക്തസമ്മർദ്ദം കുറയുകയോ ശ്വസനം തകരാറിലാകുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ പലപ്പോഴും നഴ്‌സാണ് ആദ്യം ശ്രദ്ധിക്കുന്നത്. ഈ നിരീക്ഷണ ജോലി തുടർച്ചയായതും മടുപ്പിക്കുന്നതുമാണ്: ഡസൻ കണക്കിന് രോഗികളുടെ സുപ്രധാന ലക്ഷണങ്ങൾ (പൾസ്, രക്തസമ്മർദ്ദം, ശ്വസനം, താപനില, ഓക്സിജൻ സാച്ചുറേഷൻ, ബോധത്തിൻ്റെ അളവ്) പിന്തുടരേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, ട്രെൻഡുകൾ കാണുകയും യഥാസമയം വഷളാകുന്ന രോഗിയെ പിടിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഈ നിരീക്ഷണ ടാസ്ക്കിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു ശക്തമായ സഹായിയാണ്: ഇത് ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നു, ട്രെൻഡ് ദൃശ്യമാക്കുന്നു, മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ കണക്കാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫിസിഷ്യൻ റിപ്പോർട്ടിംഗ് തയ്യാറാക്കുന്നു. എന്നാൽ ഈ യൂണിറ്റിൻ്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വാചകം ഇതാണ്: AI രോഗിയെ കാണുന്നില്ല; മോശമാകാൻ തീരുമാനിക്കുന്നതും രോഗിയുടെ അടുത്ത് ചെന്ന് ഇടപെടൽ ആരംഭിക്കുന്നതും നിങ്ങളാണ്.

നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ എന്താണ്?

മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ (ഇംഗ്ലീഷ്: നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ, ചുരുക്കത്തിൽ EWS; ഒരു പൊതു പതിപ്പ് NEWS - നാഷണൽ എർലി വാണിംഗ് സ്കോർ) ഒരു സ്ക്രീനിംഗ് ഉപകരണമാണ്, അത് രോഗിയുടെ സുപ്രധാന അടയാളങ്ങൾ സ്കോർ ചെയ്യുകയും മൊത്തം "വഷളാകാനുള്ള സാധ്യത" സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ സുപ്രധാന ചിഹ്നവും സാധാരണ ശ്രേണിയിൽ നിന്ന് മാറുമ്പോൾ ഉയർന്ന സ്കോർ ലഭിക്കുന്നു; മൊത്തം സ്കോർ ഒരു നിശ്ചിത പരിധി കവിയുമ്പോൾ, ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു: "ഈ രോഗിയെ കൂടുതൽ തവണ കാണണം" അല്ലെങ്കിൽ "ഡോക്ടറെ വിളിക്കണം".

ഈ സ്കോറുകളുടെ ഉദ്ദേശ്യം അത് നേരത്തെ പിടിക്കുക എന്നതാണ്: ഒരു രോഗിക്ക് ഗുരുതരമായ അസുഖം വരുന്നതിന് മണിക്കൂറുകൾക്ക് മുമ്പ്, സുപ്രധാന അടയാളങ്ങളിൽ നിശബ്ദമായ മാറ്റങ്ങളുണ്ട്. സ്‌കോർ ഈ നിശബ്‌ദ മാറ്റത്തെ ഒരു സംഖ്യയാക്കി മാറ്റുന്നു, ഇത് നഷ്‌ടപ്പെടുത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. എന്നിരുന്നാലും, സ്കോർ ഒരു സ്ക്രീനിംഗ് സഹായമാണ്, ഒരു രോഗനിർണയമല്ല. ഒരു സാധാരണ സ്കോർ അർത്ഥമാക്കുന്നത് "ഈ രോഗി സുഖമായിരിക്കുന്നു" എന്നല്ല; "അളന്ന സുപ്രധാന അടയാളങ്ങൾ നിലവിൽ പരിധി കവിയുന്നില്ല" എന്ന് അത് പറയുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ക്ലിനിക്കൽ സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ, സ്കോർ സാധാരണമാണെങ്കിൽപ്പോലും നിങ്ങൾ രോഗിയെ വിലയിരുത്തണം.

മുന്നറിയിപ്പ്: മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ ക്ലിനിക്കൽ വിധിന്യായത്തിന് പകരമല്ല. സ്കോർ കുറവാണെങ്കിലും രോഗി നിങ്ങൾക്ക് "മോശമായി" തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ മുൻഗണന എപ്പോഴും ക്ലിനിക്കൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനാണ്. AI കണക്കാക്കിയ സ്കോർ അന്ധമായി വിശ്വസിച്ച് രോഗിയെ കാണാതെ കടന്നുപോകുന്നത് ഗുരുതരമായ തെറ്റാണ്.

ട്രാക്കിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ AI എവിടെയാണ് സഹായിക്കുന്നത്

നാല് സ്ഥലങ്ങളിൽ രോഗിയുടെ നിരീക്ഷണത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് സുരക്ഷിതമായി AI ഉപയോഗിക്കാം:

1. ഡാറ്റ എഡിറ്റ് ചെയ്യുക. ഇത് വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളിലെ സുപ്രധാന അളവുകൾ ഒരൊറ്റ ഓർഗനൈസ്ഡ് ടേബിളിൽ ക്രമീകരിക്കുകയും പ്രവണത ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
2. ട്രെൻഡ് സംഗ്രഹം. "കഴിഞ്ഞ 8 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ പൾസ് നിരക്ക് വർദ്ധിച്ചു, രക്തസമ്മർദ്ദം കുറഞ്ഞു" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു പാറ്റേൺ ഇത് ലളിതമായ വാക്യങ്ങളിൽ സംഗ്രഹിക്കുന്നു.
3. സ്കോർ ലോജിക്കിൻ്റെ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ. ഏത് സുപ്രധാന ചിഹ്നത്തിന് ഏത് സ്കോർ ലഭിക്കുമെന്ന് ഇത് നിങ്ങളെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്നു (എന്നാൽ അന്തിമ പരിധിയും തീരുമാനവും സ്ഥാപന പ്രോട്ടോക്കോൾ അനുസരിച്ചാണ്).
4. റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഡ്രാഫ്റ്റ്. ഡോക്ടറെ വിളിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾ SBAR ഫോർമാറ്റിലുള്ള ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റാക്കി മാറ്റുന്നു.

AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തത് വിലയിരുത്തലാണ്: ചർമ്മത്തിൻ്റെ നിറം കാണുക, ശ്വസിക്കുന്ന ശബ്ദം കേൾക്കുക, രോഗിയുടെ അസ്വസ്ഥത ശ്രദ്ധിക്കുക, കുടുംബത്തിൻ്റെ "ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും ഇങ്ങനെയായിരുന്നില്ല" എന്ന വാചകം തൂക്കിനോക്കുക. ഇവ നഴ്‌സിംഗ് വിധിന്യായങ്ങളാണ്, അവ ഒരു ഡാറ്റയിലും യോജിക്കുന്നില്ല.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - നിശബ്ദമായ അപചയം. 72 വയസ്സുള്ള ഒരു രോഗിയിൽ, പൾസ് 78 ൽ നിന്ന് 112 ആയി വർദ്ധിക്കുന്നു, ശ്വസനം 16 ൽ നിന്ന് 24 ആയി വർദ്ധിക്കുന്നു, രക്തസമ്മർദ്ദം 130/80 ൽ നിന്ന് 100/60 ആയി 8 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ കുറയുന്നു. വ്യക്തിഗതമായി നോക്കുമ്പോൾ, ഓരോ മൂല്യവും "ബോർഡർലൈൻ നോർമൽ" പോലെ കാണപ്പെടുന്നു. AI ഈ മൂന്ന് ട്രെൻഡുകളും ഒരൊറ്റ പട്ടികയിൽ കാണിക്കുകയും അവയെ സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു "മൂന്ന് പാരാമീറ്ററുകളും വഷളാകുന്നു, നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ വർദ്ധിക്കുന്നു." നഴ്‌സ് രോഗിയെ കാണുകയും വിലയിരുത്തുകയും സെപ്‌സിസ് സംശയത്തോടെ ഡോക്ടറെ വിളിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. AI-യുടെ സംഭാവന ആദ്യകാല ദൃശ്യപരതയാണ്; നഴ്‌സും ഫിസിഷ്യനും ചേർന്നാണ് തീരുമാനം എടുക്കുന്നത്.

കേസ് 2 - തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന സാധാരണ സ്കോർ. ഒരു യുവ രോഗിയുടെ സുപ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ തികച്ചും സാധാരണമാണ്, എന്നാൽ കുടുംബം അനുസരിച്ച് രോഗി "സ്വന്തമല്ല". സ്കോർ കുറവാണ്. സ്കോർ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, നഴ്സ് ക്ലിനിക്കൽ സംശയത്തോടെ ഒരു ന്യൂറോളജിക്കൽ വിലയിരുത്തൽ നടത്തുകയും നേരത്തെയുള്ള മാറ്റം കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പാഠം: സ്കോർ സാധാരണമാണെങ്കിൽ പോലും, ക്ലിനിക്കൽ വിധി ആദ്യം വരുന്നു.

കേസ് 3 - റിപ്പോർട്ടിംഗ് വേഗത. വഷളാകുന്ന ഒരു രോഗിക്ക് ഒരു നഴ്സ് ഡോക്ടറെ വിളിക്കും. അദ്ദേഹം AI-ക്ക് അജ്ഞാത സുപ്രധാന പ്രവണത നൽകുകയും അത് SBAR ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു; ഒരു സാധാരണ, പൂർണ്ണമായ റിപ്പോർട്ട് 30 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ തയ്യാറാണ്. നഴ്സ് ഡ്രാഫ്റ്റിനെ യഥാർത്ഥ ഫയലുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, അത് ശരിയാക്കുന്നു, തിരയുന്നു. സമയം ലാഭിക്കുന്നു, തീരുമാനങ്ങളൊന്നും AI-ന് വിട്ടുകൊടുക്കില്ല.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള സുപ്രധാന നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെ സംഗ്രഹം

1. അജ്ഞാതമായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക. രോഗിയെ തിരിച്ചറിയാതെ അളക്കുന്ന സമയങ്ങളും മൂല്യങ്ങളും എഴുതുക.
2. ഇത് AI മുഖേന എഡിറ്റ് ചെയ്യൂ. ഒരു ചാർട്ടും ട്രെൻഡ് സംഗ്രഹവും അഭ്യർത്ഥിക്കുക.
3. സ്ഥാപന പരിധി എന്നെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുക. ത്രെഷോൾഡും തീരുമാന നിയമവും പ്രോട്ടോക്കോൾ അനുസരിച്ചാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക.
4. രോഗിയെ വിലയിരുത്തുക. നമ്പർ എന്ത് പറഞ്ഞാലും രോഗിയെ കാണുക.
5. റിപ്പോർട്ട് SBAR-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക. ഫിസിഷ്യന് കൈമാറുന്നതിന് മുമ്പ് യഥാർത്ഥ ഫയൽ സ്ഥിരീകരിക്കുക.
6. തീരുമാനവും സമയവും രേഖപ്പെടുത്തുക.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടാസ്‌ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന (അജ്ഞാത) സുപ്രധാന അളവുകൾ അവയുടെ സമയത്തിനനുസരിച്ച് ഒരൊറ്റ പട്ടികയിൽ ക്രമീകരിക്കുകയും ഓരോ പാരാമീറ്ററിൻ്റെയും (വർദ്ധിക്കുന്ന/കുറയുന്ന/സ്ഥിരമായ) ട്രെൻഡ് ഒരു വാക്യത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുക. അഭിപ്രായങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു, രോഗനിർണയം നടത്തുന്നു. അളവുകൾ: [ക്ലോക്ക് - പൾസ് - ടിഎ - ശ്വസനം - താപനില - SpO2 - ബോധം]

ടാസ്‌ക്: ഈ സുപ്രധാന പ്രവണതയ്‌ക്കായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് നഴ്‌സ്-ഫിസിഷ്യൻ SBAR റിപ്പോർട്ട് എഴുതുക. എസ്: നിലവിലെ നില, ബി: ഹ്രസ്വ പശ്ചാത്തലം, എ: നഴ്‌സ് നിരീക്ഷണം (നിരീക്ഷണം, അഭിപ്രായമല്ല), ആർ: ഫിസിഷ്യനിൽ നിന്ന് അഭ്യർത്ഥിച്ചു (മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുള്ള അഭ്യർത്ഥന). നിങ്ങൾ പരിധികളും തീരുമാനങ്ങളും സ്ഥാപന പ്രോട്ടോക്കോളിന് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നുവെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക. ഡാറ്റ: [...]

ടാസ്‌ക്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന ഓരോ സുപ്രധാന മൂല്യങ്ങൾക്കും, പൊതുവായ മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് യുക്തിക്കനുസരിച്ച് "സാധാരണ / ശ്രദ്ധ / ഉയർന്ന ശ്രദ്ധ" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുക, എന്തുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾ അത് അങ്ങനെ ലേബൽ ചെയ്തതെന്ന് എഴുതുക. സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായ സ്‌കോറും ത്രെഷോൾഡും ഉറപ്പിച്ചിരിക്കണം എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക. മൂല്യങ്ങൾ: [...]

ടാസ്‌ക്: ഈ രോഗിയുടെ ഫോളോ-അപ്പ് കുറിപ്പിൽ (വേദന, മൂത്രത്തിൻ്റെ ഔട്ട്‌പുട്ട്, ബോധം, ചർമ്മം, എൻട്രി-എക്‌സിറ്റ്) ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റായി നഷ്‌ടമായേക്കാവുന്ന നിരീക്ഷണ തലക്കെട്ടുകൾ ഓർമ്മിപ്പിക്കുക. കാണാതായവ അടയാളപ്പെടുത്തുക, അവ പൂരിപ്പിക്കരുത്. ശ്രദ്ധിക്കുക: [...]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലൻ: "ഈ രോഗി മോശമാണോ?"

Güçlü: "ഇനിപ്പറയുന്ന 12-മണിക്കൂർ അജ്ഞാത സുപ്രധാന ട്രെൻഡ് ഒരൊറ്റ പട്ടികയിൽ ക്രമീകരിക്കുക, ഓരോ പാരാമീറ്ററിൻ്റെയും ദിശ സൂചിപ്പിക്കുക, കൂടാതെ ഏതൊക്കെ പരാമീറ്ററുകൾ ഒരുമിച്ച് മോശമായ പാറ്റേൺ കാണിക്കുന്നുവെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. രോഗനിർണയം നടത്തരുത്, തീരുമാനമെടുക്കരുത്; ഡാറ്റ എഡിറ്റ് ചെയ്യുക. രോഗിയെ കണ്ടുകൊണ്ട് ഞാൻ അന്തിമ വിലയിരുത്തൽ നടത്തും."

ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റിൽ, AI-ക്ക് "എഡിറ്റ് ചെയ്ത് അടയാളപ്പെടുത്തുക" എന്ന ചുമതല നൽകിയിരിക്കുന്നു; "തീരുമാനിക്കുക" ചുമതല നൽകിയിട്ടില്ല.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• അംഗീകാരത്തിനായി സ്കോർ തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ ഒരു റിസ്ക് സ്ക്രീനിംഗ് ആണ്, ഒരു രോഗനിർണയമല്ല.
• സാധാരണ സ്കോർ വിശ്വസിച്ച് രോഗിയെ കാണുന്നില്ല. ക്ലിനിക്കൽ സംശയം എല്ലായ്പ്പോഴും മുൻഗണന നൽകുന്നു.
• AI-യുടെ കണക്കുകൂട്ടലിനെ അന്ധമായി വിശ്വസിക്കുന്നു. സ്ഥാപന പ്രോട്ടോക്കോൾ അനുസരിച്ച് ത്രെഷോൾഡുകളും സ്കോറുകളും സ്ഥിരീകരിക്കണം.
• ഒരൊറ്റ അളവ് കൊണ്ട് ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പ്രവണത. ഇത് ഒരു മൂല്യമല്ല, മറിച്ച് കാലത്തിനനുസരിച്ചുള്ള മാറ്റമാണ് പ്രധാനം.
• നിരീക്ഷണ ത്രെഡുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു. വേദന, മൂത്രത്തിൻ്റെ അളവ്, ബോധം തുടങ്ങിയ വിഷയങ്ങൾ സംഖ്യാപരമായ സുപ്രധാനത്തിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു.

അപചയത്തിൻ്റെയും വർദ്ധനവിൻ്റെയും ശൃംഖല

നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോറിന് സ്വന്തമായി അർത്ഥമില്ല; സ്കോർ ഉയരുമ്പോൾ എന്ത് ചെയ്യും എന്നതാണ് യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം. മിക്ക സ്ഥാപനങ്ങളിലും, സ്കോർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എസ്കലേഷൻ പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉണ്ട്: ഒരു നിശ്ചിത പരിധി കവിയുന്ന ഒരു രോഗിക്ക്, നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെ ആവൃത്തി വർദ്ധിക്കുന്നു, ചുമതലയുള്ള നഴ്സിനെ അറിയിക്കുന്നു, ഒരു നിശ്ചിത തലത്തിൽ ഒരു ഫിസിഷ്യനെ വിളിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉയർന്ന തലത്തിൽ ഒരു ദ്രുത പ്രതികരണ ടീം സജീവമാക്കുന്നു. ഈ ശൃംഖല "എന്തോ ശരിയല്ല" എന്ന നഴ്‌സിൻ്റെ അവബോധത്തെ മൂർത്തവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ പ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ശൃംഖലയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങളെ ഓർമ്മപ്പെടുത്തുന്നതിന് AI ഉപയോഗപ്രദമാണ്: സ്‌കോറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, "ഈ ലെവലിന് പ്രോട്ടോക്കോളിൽ ഈ ഘട്ടമുണ്ട്" എന്നതിൻ്റെ ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് നൽകാൻ ഇതിന് കഴിയും. എന്നാൽ ചെയിൻ ആരംഭിക്കുന്നതും നടപ്പിലാക്കുന്നതും നഴ്‌സാണ്; ഏത് ഘട്ടമാണ് വരാൻ പോകുന്നതെന്ന് AI നിങ്ങളെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്നു.

വർദ്ധനവിന് ഏറ്റവും വലിയ തടസ്സം പലപ്പോഴും സാങ്കേതികമല്ല, മാനുഷികമാണ്: അനുഭവപരിചയമില്ലാത്ത ഒരു നഴ്‌സ് ഫിസിഷ്യനെ "വ്യർത്ഥമായി" വിളിക്കാൻ മടിച്ചേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, നേരത്തെയുള്ളതും നന്നായി ചിട്ടപ്പെടുത്തിയതുമായ അറിയിപ്പ് ജീവൻ രക്ഷിക്കുന്നു. ഇവിടെ, SBAR എഡിറ്റിംഗിനുള്ള AI-യുടെ പിന്തുണ മാനസികമായ ഉറപ്പും നൽകുന്നു: നിങ്ങളുടെ കൈയിൽ വ്യക്തവും പൂർണ്ണവുമായ റിപ്പോർട്ട് ലഭിക്കുമ്പോൾ തിരയൽ എളുപ്പമാകും.

ജീവപ്രധാനങ്ങൾക്കപ്പുറം: നിരീക്ഷണം പൂർത്തീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സൂചനകൾ

മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സ്‌കോറുകൾ സംഖ്യാപരമായ സുപ്രധാന ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, പക്ഷേ അപചയത്തിൻ്റെ ആദ്യ ലക്ഷണങ്ങൾ പലപ്പോഴും അത് സംഖ്യകളാക്കില്ല: രോഗിയുടെ അസ്വസ്ഥത, ആശയക്കുഴപ്പം, മൂത്രത്തിൻ്റെ അളവ് കുറയൽ, തണുത്തതും നനഞ്ഞതുമായ ചർമ്മം, "അസുഖം തോന്നുന്നു". സ്കോർ ഉയരുന്നതിന് മുമ്പ് പരിചയസമ്പന്നരായ നഴ്സുമാർ ഈ സൂചനകൾ പിടിക്കുന്നു. ഒരു രോഗിയുടെ ഫോളോ-അപ്പ് കുറിപ്പിൽ ഈ വിഷയങ്ങൾ ചോദിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങളെ ഓർമ്മിപ്പിക്കാൻ AI-ക്ക് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കാം - എന്നാൽ ഈ സൂചനകൾ കാണാനും സ്പർശിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും നഴ്‌സിൻ്റെ ജോലി മാത്രമാണ്. അതിനാൽ, "രോഗി സ്ഥിരതയുള്ളവനാണ്" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു നിഗമനത്തോടെ AI-യുടെ ഫോളോ-അപ്പ് സംഗ്രഹം ഒരിക്കലും അവസാനിപ്പിക്കരുത്; AI ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നു, നിങ്ങൾ ക്ലിനിക്കൽ ചിത്രം തീരുമാനിക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് രോഗികളുടെ ഫോളോ-അപ്പിൽ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നു, ട്രെൻഡുകൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും റിപ്പോർട്ടിംഗ് ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു; എന്നാൽ അവൻ രോഗിയെ കാണുന്നില്ല, മോശമാകാൻ തീരുമാനിക്കുന്നു. നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സ്കോർ ഒരു സ്ക്രീനിംഗ് സഹായമാണ്, രോഗനിർണയമല്ല. സ്കോർ സാധാരണമാണെങ്കിൽപ്പോലും, നിങ്ങൾക്ക് ക്ലിനിക്കൽ സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ നിങ്ങൾ രോഗിയെ വിലയിരുത്തണം. "എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും അടയാളപ്പെടുത്താനും" AI ഉപയോഗിക്കുക; നഴ്‌സും ഫിസിഷ്യനും "മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തി തീരുമാനിക്കുക" എന്ന ജോലി ചെയ്യുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സേവനത്തിൽ നിന്ന് (അജ്ഞാതർ) ഒരു രോഗിയുടെ 8-12 മണിക്കൂർ സുപ്രധാന പ്രവണത നേടുക. ഇത് ഒരു ടേബിളായി അടുക്കി ഒരു ട്രെൻഡ് സംഗ്രഹം സൃഷ്‌ടിക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക. തുടർന്ന് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് SBAR റിപ്പോർട്ട് ഹാജരാക്കി അത് യഥാർത്ഥ ഫയലുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് ശരിയാക്കുക. അവസാനമായി, സ്കോർ സാധാരണമാണെങ്കിലും നിങ്ങൾക്ക് ക്ലിനിക്കൽ സംശയമുള്ള സാഹചര്യത്തിൽ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു ഖണ്ഡിക എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ഇല്ലാതെ സുപ്രധാന ഡാറ്റ ഞാൻ എഡിറ്റ് ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ ഈ പ്രവണതയെ കാലത്തിനനുസരിച്ചുള്ള മാറ്റമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ സ്ഥാപന പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിധിയും സ്‌കോറുകളും സ്ഥിരീകരിച്ചു.
• [ ] സ്കോർ എന്ത് പറഞ്ഞാലും ഞാൻ രോഗിയെ വിലയിരുത്തി.
• [ ] ഞാൻ SBAR റിപ്പോർട്ടിനെ യഥാർത്ഥ ഫയലുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ തീരുമാനവും സമയവും രേഖപ്പെടുത്തി.
• [ ] സ്കോറിനായി ഞാൻ ക്ലിനിക്കൽ സംശയത്തെ ബലികഴിച്ചില്ല.