കെയർ പ്ലാൻ ഡ്രാഫ്റ്റും നഴ്സിംഗ് പ്രക്രിയയും

നേട്ടങ്ങൾ:

• നഴ്‌സിംഗ് പ്രക്രിയയെ (രോഗനിർണയം, ആസൂത്രണം, നടപ്പാക്കൽ, മൂല്യനിർണ്ണയം) കൃത്രിമബുദ്ധിയുള്ള ഒരു കെയർ പ്ലാൻ ഡ്രാഫ്റ്റാക്കി മാറ്റാനുള്ള കഴിവ്
• രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും സ്ഥാപന മാനദണ്ഡങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് നഴ്‌സിംഗ് രോഗനിർണയം, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഇടപെടൽ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ എന്നിവ വ്യക്തിഗതമാക്കാനും പരിശോധിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർമ്മിച്ച കെയർ പ്ലാൻ ഒരു പ്രാരംഭ ചട്ടക്കൂടാണെന്നും ചുമതലയുള്ള നഴ്‌സിൻ്റെ ക്ലിനിക്കൽ വിധിന്യായത്തിൽ ഇത് അംഗീകരിക്കപ്പെടണമെന്നും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്.

ഒരു രോഗിയുടെ നഴ്‌സിംഗ് പരിചരണം ക്രമരഹിതമായും തെളിവുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലും നടപ്പിലാക്കുന്നതിൻ്റെ ഭൂപടമാണ് കെയർ പ്ലാൻ. ഈ ഭൂപടം വരയ്ക്കുന്നതിൽ, നഴ്‌സുമാർ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഒരു പൊതു രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു: നഴ്സിംഗ് പ്രക്രിയ. ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങളുണ്ട് - രോഗനിർണയം (ഡാറ്റ ശേഖരണം), നഴ്സിംഗ് രോഗനിർണയം, ആസൂത്രണം (ലക്ഷ്യങ്ങളും ഇടപെടലുകളും), നടപ്പാക്കൽ, വിലയിരുത്തൽ. ഒരു നല്ല പരിചരണ പദ്ധതി എഴുതുന്നതിന് സമയമെടുക്കും: ശരിയായ നഴ്സിങ് രോഗനിർണയം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, അളക്കാവുന്ന ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഉചിതമായ ഇടപെടലുകൾ ക്രമപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയ്ക്ക് ശ്രദ്ധ ആവശ്യമാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഈ സൃഷ്ടിയിലെ ശക്തമായ ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് സഹായമാണ്: ഇത് ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നു, സാധ്യമായ നഴ്‌സിംഗ് രോഗനിർണയങ്ങൾ ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്നു, ലക്ഷ്യങ്ങളും ഇടപെടലുകളും രൂപപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നാൽ ഒരിക്കൽ കൂടി: AI അസ്ഥികൂടങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു; രോഗിക്ക് പ്ലാൻ അനുയോജ്യമാക്കുകയും മുൻഗണന നൽകുകയും അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ചുമതലയുള്ള നഴ്‌സാണ്.

എന്താണ് ഒരു നഴ്സിംഗ് രോഗനിർണയം

മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയം രോഗത്തിന് പേരിടുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, "ഹൃദയസ്തംഭനം") ഇത് ഡോക്ടറുടെ അധികാരപരിധിയിലാണ്. നഴ്‌സിംഗ് ഡയഗ്നോസിസ് ഈ സാഹചര്യത്തോടുള്ള രോഗിയുടെ പ്രതികരണങ്ങളെ നാമകരണം ചെയ്യുന്നു, അത് നഴ്‌സിംഗ് പരിചരണത്തിലൂടെ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും (ഉദാ: "ആക്‌റ്റിവിറ്റി അസഹിഷ്ണുത", "ദ്രാവകത്തിൻ്റെ അമിതഭാരം", "ചർമ്മത്തിൻ്റെ സമഗ്രത മോശമാകാനുള്ള സാധ്യത"). ലോകമെമ്പാടും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു മാനദണ്ഡം NANDA-I ടെർമിനോളജിയാണ്; എൻഐസി ക്ലാസിഫിക്കേഷനുകൾ ഇടപെടലുകൾക്കും എൻഒസി ക്ലാസിഫിക്കേഷനുകൾ ഫലങ്ങൾക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പദങ്ങൾ ഒരു പൊതു ഭാഷ നൽകുന്നു, എന്നാൽ ഓരോ രോഗിക്കും ശരിയായ രോഗനിർണയം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ക്ലിനിക്കൽ വിധി ആവശ്യമാണ്.

AI-ന് ഒരു രോഗിയുടെ പ്രൊഫൈൽ നോക്കാനും "ഈ ഡാറ്റയ്‌ക്കൊപ്പം ഇനിപ്പറയുന്ന നഴ്‌സിംഗ് ഡയഗ്നോസിസ് പരിഗണിക്കാം" എന്ന ലിസ്റ്റ് ഓർമ്മിക്കാനും കഴിയും. ഈ ലിസ്റ്റ് ഒരു ആരംഭ പോയിൻ്റാണ്; ഈ രോഗിക്ക് ഏതാണ് അനുയോജ്യം, ഏതാണ് മുൻഗണന, ഡാറ്റ യഥാർത്ഥത്തിൽ രോഗനിർണയത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നഴ്സ് തീരുമാനിക്കുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI നിർദ്ദേശിക്കുന്ന നഴ്സിംഗ് രോഗനിർണയം, ലക്ഷ്യം അല്ലെങ്കിൽ ഇടപെടൽ പൊതുവിജ്ഞാനത്തിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്; നിങ്ങളുടെ രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ, മുൻഗണനകൾ, സ്ഥാപനപരമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിന് അറിയില്ല. പദ്ധതി അതേപടി നടപ്പിലാക്കുന്നത് രോഗിക്ക് അനുയോജ്യമല്ലാത്തതോ തെറ്റായി മുൻഗണന നൽകുന്നതോ ആയ പരിചരണത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.

ഒരു നല്ല ലക്ഷ്യം എങ്ങനെ ഉണ്ടാക്കാം

കെയർ പ്ലാനിലെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ അളക്കാവുന്നതും സമയബന്ധിതവുമായിരിക്കണം. "രോഗി സുഖം പ്രാപിക്കും" എന്നത് ഒരു ലക്ഷ്യമല്ല; അളക്കാൻ കഴിയില്ല. "രോഗിക്ക് 48 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ 10 മീറ്റർ എയ്ഡഡ് ഇല്ലാതെ നടക്കാൻ കഴിയും" എന്നത് അളക്കാവുന്ന ലക്ഷ്യമാണ്. അവ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾ അളക്കാൻ AI മികച്ചതാണ്; “ഈ ലക്ഷ്യം അളക്കാവുന്നതും സമയബന്ധിതവുമായ രീതിയിൽ എഴുതുക” എന്ന് നിങ്ങൾ അവനോട് പറഞ്ഞാൽ അവൻ നിങ്ങൾക്ക് പൊതുവായ ഒരു രൂപരേഖ നൽകും. രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ സാഹചര്യത്തിനനുസരിച്ച് നിങ്ങൾ ഈ രേഖാചിത്രം യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്നു - കാരണം രോഗിക്ക് 48 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് അവനെ അറിയുന്ന നഴ്സിന് മാത്രമേ അറിയൂ.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - പോസ്റ്റ്സർജിക്കൽ പ്ലാൻ. കാൽമുട്ട് മാറ്റിവയ്ക്കൽ ശസ്ത്രക്രിയ നടത്തിയ 68 വയസ്സുള്ള ഒരു രോഗി (അജ്ഞാതൻ). നഴ്‌സ് AI-ക്ക് പ്രൊഫൈൽ നൽകുകയും ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് കെയർ പ്ലാൻ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. "അക്യൂട്ട് പെയിൻ", "ഫാൾ റിസ്ക്", "ആക്ടിവിറ്റി അസഹിഷ്ണുത", ഉചിതമായ ഇടപെടൽ ശീർഷകങ്ങൾ എന്നിവയുടെ രോഗനിർണ്ണയങ്ങൾ AI പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു. നഴ്‌സ് "സ്‌കിൻ ഇൻ്റഗ്രിറ്റി റിസ്ക്" ചേർക്കുന്നു, രോഗിയുടെ വേദന സ്‌കോറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വേദന ലക്ഷ്യം പുനഃപരിശോധിക്കുന്നു, ഈ രോഗിയുടെ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വീഴ്ചയുടെ അപകടസാധ്യതയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു. AI 5 മിനിറ്റ് ഡ്രാഫ്റ്റ് 30 സെക്കൻഡായി കുറയ്ക്കുന്നു; നഴ്‌സിൽ വ്യക്തിഗതമാക്കലും സ്ഥിരീകരണവും.

കേസ് 2 - വിട്ടുമാറാത്ത അസുഖം. ഹൃദയസ്തംഭനമുള്ള ഒരു രോഗിയിൽ, AI "ഫ്ലൂയിഡ് ഓവർലോഡ്", "ആക്‌റ്റിവിറ്റി അസഹിഷ്ണുത" എന്നിവ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, എന്നാൽ ദൈനംദിന ഭാരവും ദ്രാവക നിയന്ത്രണ ഇടപെടലും ഒഴിവാക്കുന്നു. നഴ്‌സ് ഫെസിലിറ്റി പ്രോട്ടോക്കോൾ ഓർമ്മിക്കുകയും ഈ നിർണായക ഇടപെടൽ ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പാഠം: AI-യുടെ ലിസ്റ്റ് പൂർണ്ണമായി കണക്കാക്കരുത്; കാണാതായേക്കാം.

കേസ് 3 - തെറ്റായ മുൻഗണന. AI ഒരു പ്രമേഹ രോഗിയിൽ പോഷകാഹാര വിദ്യാഭ്യാസത്തിന് ഒന്നാം സ്ഥാനം നൽകുന്നു, എന്നാൽ രോഗിയുടെ രക്തത്തിലെ പഞ്ചസാര ആ നിമിഷം ഒരു നിർണായക നിലയിലാണ്. ഉടനടി ഗ്ലൈസീമിയ മാനേജ്മെൻ്റിന് നഴ്സ് മുൻഗണന നൽകുന്നു. പാഠം: മുൻഗണന നൽകുന്നതിന് ക്ലിനിക്കൽ വിധി ആവശ്യമാണ്; AI അടിയന്തരാവസ്ഥ അനുഭവിക്കുന്നില്ല.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കെയർ പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുന്നു

1. അജ്ഞാതമായി ഡാറ്റ എഡിറ്റ് ചെയ്യുക. രോഗനിർണയം, ചരിത്രം, നിലവിലെ കണ്ടെത്തലുകൾ, പരിമിതികൾ.
2. ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് അഭ്യർത്ഥിക്കുക. സാധ്യമായ നഴ്സിംഗ് രോഗനിർണയം, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഇടപെടലുകൾ.
3. ഈ രോഗിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുക. ഏത് രോഗനിർണയം അനുയോജ്യമാണ്, ഏതാണ് മുൻഗണന?
4. സ്ഥാപന നിലവാരവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. ഇടപെടൽ നഷ്‌ടമായി, എന്തെങ്കിലും പ്രോട്ടോക്കോൾ വ്യത്യാസമുണ്ടോ?
5. ലക്ഷ്യങ്ങൾ അളക്കാവുന്നതും യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമാക്കുക.
6. ചാർജ് നഴ്‌സ് എന്ന നിലയിൽ, സ്ഥിരീകരിച്ച് സംരക്ഷിക്കുക.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന (അജ്ഞാത) രോഗി പ്രൊഫൈലിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് നഴ്സിംഗ് കെയർ പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുക. ഓരോന്നിനും 1-2 അളക്കാവുന്ന ലക്ഷ്യങ്ങളും ഇടപെടൽ വിഷയങ്ങളും സഹിതം സാധ്യമായ നഴ്സിങ് ഡയഗ്നോസിസ് ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. അന്തിമ രോഗനിർണയ തിരഞ്ഞെടുപ്പും മുൻഗണനയും എനിക്ക് വിടുക. പ്രൊഫൈൽ: [രോഗനിർണയം, ചരിത്രം, നിലവിലെ കണ്ടെത്തലുകൾ, പരിമിതികൾ]

ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന അവ്യക്തമായ നഴ്സിംഗ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ അളക്കാവുന്നതും സമയബന്ധിതവുമായ രൂപത്തിൽ (എന്ത്, എത്ര, എപ്പോൾ) മാറ്റിയെഴുതുക. റിയലിസത്തിൻ്റെ തീരുമാനം എനിക്ക് വിടുക. ലക്ഷ്യങ്ങൾ: [...]

ടാസ്‌ക്: ഈ കെയർ പ്ലാൻ ഡ്രാഫ്റ്റിൽ (ഉദാ. വീഴ്ചയുടെ അപകടസാധ്യത, ചർമ്മത്തിൻ്റെ സമഗ്രത, വേദന കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ദ്രാവക നിരീക്ഷണം, വിദ്യാഭ്യാസം) നഷ്‌ടമായേക്കാവുന്ന ഇടപെടൽ വിഷയങ്ങൾ എന്നെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുക. പൂരിപ്പിക്കരുത്, നഷ്‌ടമായ ഇനങ്ങൾ ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റായി അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഡ്രാഫ്റ്റ്: [...]

ടാസ്‌ക്ക്: ഈ രോഗിയുടെ പ്രൊഫൈലിനായി നിങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന നഴ്‌സിംഗ് ഡയഗ്‌നോസിസ് ലിസ്റ്റ് അക്ഷരമാലാക്രമത്തിൽ, അടിയന്തിരതയുടെയും പ്രാധാന്യത്തിൻ്റെയും ക്രമത്തിലല്ല; എന്തുകൊണ്ടാണ് ഞാൻ മുൻഗണനാക്രമം നിങ്ങൾക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കാത്തതെന്ന് ഒറ്റ വാചകത്തിൽ വിശദീകരിക്കുക. പ്രൊഫൈൽ: [...]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഈ രോഗിയുടെ പരിചരണത്തിൻ്റെ ഒരു പദ്ധതി എഴുതുക."

Güçlü: "സാധ്യമായ നഴ്‌സിംഗ് ഡയഗ്‌നോസിസ്, ഓരോന്നിനും 1-2 അളക്കാവുന്ന ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഇടപെടലിൻ്റെ തലക്കെട്ടുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത ശസ്ത്രക്രിയാ രോഗി പ്രൊഫൈലിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക. ഈ രോഗിക്കും മുൻഗണനാ ക്രമത്തിനും അനുയോജ്യമായ രോഗനിർണയം ഞാൻ തീരുമാനിക്കും. സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ പ്രോട്ടോക്കോൾ പ്രകാരം സ്ഥിരീകരിച്ച ഇടപെടലുകൾ നിങ്ങൾക്ക് അറിയില്ലെന്ന് കരുതുക."

ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റിൽ, AI ഒരു അസ്ഥികൂടം നിർമ്മിക്കുന്നു; തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, മുൻഗണന, അംഗീകാരം എന്നിവ നഴ്‌സിന് വിട്ടിരിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പൂർത്തിയാക്കിയ പദ്ധതിക്കായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. AI അസ്ഥികൂടം നൽകുന്നു; വ്യക്തിഗതമാക്കൽ നഴ്‌സിൻ്റേതാണ്.
• AI ലിസ്റ്റ് പൂർത്തിയായി എന്ന് കരുതുന്നു. നിർണായക സംരംഭങ്ങൾ നഷ്‌ടമായേക്കാം; സ്ഥാപന നിലവാരവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.
• മുൻഗണന AI-ക്ക് വിടുന്നു. അടിയന്തിര റാങ്കിംഗിന് ക്ലിനിക്കൽ വിധി ആവശ്യമാണ്.
• അളവറ്റ ലക്ഷ്യങ്ങൾ ഉപേക്ഷിക്കുന്നു. ഓരോ ലക്ഷ്യവും എന്ത്, എത്ര, എപ്പോൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തണം.
• രോഗിയുടെ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല. ഈ രോഗിക്ക് പൊതുവായ വിവരങ്ങൾ ബാധകമായേക്കില്ല.

മൂല്യനിർണ്ണയ ഘട്ടം: പ്ലാൻ സജീവമായി നിലനിർത്തൽ

കെയർ പ്ലാൻ എന്നത് ഒരിക്കൽ എഴുതി ഒതുക്കി വെച്ച രേഖയല്ല; നഴ്‌സിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ അവസാന ഘട്ടമായ വിലയിരുത്തൽ, പ്ലാൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിരന്തരം പരിശോധിക്കുന്നതാണ്. ലക്ഷ്യം കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ടോ? സംരംഭങ്ങൾ ഫലപ്രദമായിരുന്നോ? രോഗിയുടെ അവസ്ഥ മാറിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ പ്ലാൻ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ടോ? പരിചരണത്തെ സജീവമായും യഥാർത്ഥമായും നിലനിർത്തുന്ന ഘട്ടമാണിത്. AI-ക്ക് ഈ ഘട്ടത്തിൽ സഹായിക്കാനാകും: "ഈ ലക്ഷ്യം കൈവരിച്ചു / ഭാഗികമായി / നേടിയിട്ടില്ല" പോലുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകിക്കൊണ്ട്, അളക്കാവുന്ന ടാർഗെറ്റ് സെറ്റുമായി നിലവിലെ നിരീക്ഷണങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ രൂപരേഖ തയ്യാറാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുന്നത് രോഗിയുടെ നിരീക്ഷണത്തിലൂടെയും ക്ലിനിക്കൽ വിധിയിലൂടെയുമാണ്; AI താരതമ്യത്തെ മാത്രം നിയന്ത്രിക്കുന്നു.

ഷിഫ്റ്റുകളിലുടനീളം യഥാർത്ഥത്തിൽ എഴുതിയ പ്ലാൻ ഒരിക്കലും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നില്ല എന്നതാണ് പൊതുവായ തെറ്റ്. രോഗി സുഖം പ്രാപിച്ചാലും മോശമായാലും ഇതേ പ്ലാൻ തുടരുകയാണെങ്കിൽ, പദ്ധതി യാഥാർത്ഥ്യത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കില്ല. AI യോട് പതിവായി "മുമ്പത്തെ ലക്ഷ്യങ്ങളെ ഈ നിലവിലെ നിരീക്ഷണങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നത്, അത് പരിഷ്കരിക്കണം" എന്നത് പ്ലാൻ പുതുമ നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക മാർഗമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഓരോ റിവിഷനും ചുമതലയുള്ള നഴ്‌സ് അംഗീകരിക്കണം.

മുൻഗണന: അത് അടിയന്തിരത അനുഭവിക്കുന്ന വ്യക്തിയാണ്

ഒരു മെയിൻ്റനൻസ് പ്ലാനിൽ ഏത് പ്രശ്നമാണ് ആദ്യം പരിഹരിക്കേണ്ടത് എന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. മാനസിക-സാമൂഹിക അല്ലെങ്കിൽ ദീർഘകാല പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് മുമ്പായി ശരീരശാസ്ത്രപരമായി ജീവൻ അപകടപ്പെടുത്തുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് (ശ്വാസനാളം, ശ്വസനം, രക്തചംക്രമണം) മുൻഗണന നൽകുക എന്നതാണ് ഒരു പൊതു സമീപനം. AI-ക്ക് ഒരു മുൻഗണനാ ചട്ടക്കൂട് ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ നിലവിലെ രോഗിയുടെ ഏത് പ്രശ്‌നമാണ് ഏറ്റവും അടിയന്തിരമെന്ന് അതിന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയില്ല; കാരണം ആ നിമിഷത്തിൽ രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ അവസ്ഥയിൽ നിന്നാണ് അടിയന്തിരാവസ്ഥ ഉണ്ടാകുന്നത്. ഒരു പ്രമേഹ രോഗിക്ക് വിദ്യാഭ്യാസം പ്രധാനമാണ്, എന്നാൽ രക്തത്തിലെ പഞ്ചസാര നിർണായകമാണെങ്കിൽ, അത് ആദ്യം നിയന്ത്രിക്കണം. അത്തരം മുൻഗണനാ തീരുമാനങ്ങൾ ക്ലിനിക്കൽ വിധിയുടെ കാര്യമാണ്, ഡാറ്റയല്ല. AI ഒരു മുൻഗണനയായി ഉപയോഗിക്കുക, തീരുമാന നിർമ്മാതാവല്ല.

നുറുങ്ങ്: AI ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കെയർ പ്ലാൻ എഴുതാനുള്ള ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ മാർഗം അതിന് നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള "ഡാറ്റ" നൽകുക എന്നതാണ്, അല്ലാതെ രോഗിയുടെ "പ്രശ്നങ്ങൾ" അല്ല. ഒരു രോഗനിർണയം നടത്താൻ AI-യെ പ്രാവർത്തികമാക്കുന്നതിന് പകരം, "ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റയും അവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന/തെളിയിക്കുന്ന കണ്ടെത്തലുകളും നൽകി സാധ്യമായ നഴ്സിങ് രോഗനിർണ്ണയങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക" എന്നത് വളരെ സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗമാണ്, അത് ചിന്തിക്കാനും തിരഞ്ഞെടുക്കാനും നിങ്ങളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. അതിനാൽ AI തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നില്ല, അത് നിങ്ങളുടെ വിധിയെ പോഷിപ്പിക്കുകയും ഏത് ഡാറ്റ ഏത് രോഗനിർണ്ണയത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുവെന്നത് ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സമീപനം പദ്ധതിയെ കൂടുതൽ വ്യക്തിപരവും കൂടുതൽ പ്രതിരോധകരവുമാക്കുന്നു; കാരണം എല്ലാ രോഗനിർണ്ണയത്തിനു പിന്നിലും കൃത്യമായ ഡാറ്റയുണ്ട്, "AI നിർദ്ദേശിച്ചത്" അല്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് കെയർ പ്ലാൻ റൈറ്റിംഗ് ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു: ഇത് സാധ്യമായ നഴ്‌സിംഗ് രോഗനിർണയങ്ങളെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്നു, ലക്ഷ്യങ്ങളുടെയും ഇടപെടലുകളുടെയും ഒരു ചട്ടക്കൂട് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾ അളക്കാവുന്നതാക്കുന്നു. എന്നാൽ രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ, മുൻഗണനകൾ, സ്ഥാപന നിലവാരം എന്നിവ അനുസരിച്ച് പ്ലാൻ വ്യക്തിഗതമാക്കുകയും ചാർജ് നഴ്സിൻ്റെ ക്ലിനിക്കൽ വിധിന്യായത്തിൽ അംഗീകരിക്കുകയും വേണം. AI അസ്ഥികൂടങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു; കെയർ മാപ്പ് വരച്ച് ഒപ്പിടുന്നത് നഴ്സാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സേവനത്തിൽ നിന്ന് ഒരു (അജ്ഞാത) രോഗിക്ക് വേണ്ടി ഒരു കെയർ പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക. തുടർന്ന്: (1) ഈ രോഗിക്ക് ഏത് നഴ്‌സിംഗ് രോഗനിർണയമാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ അനുയോജ്യമെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക, (2) കാണാതായ ഒരു ഇടപെടലെങ്കിലും ഉൾപ്പെടുത്തുക, (3) ലക്ഷ്യങ്ങളിലൊന്ന് അളക്കാവുന്നതാക്കുക, (4) നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ക്ലിനിക്കൽ വിധി ഉപയോഗിച്ച് മുൻഗണനാ ക്രമം ക്രമീകരിക്കുക. നിങ്ങൾ വരുത്തുന്ന ഓരോ മാറ്റത്തിൻ്റെയും കാരണം ചുരുക്കത്തിൽ എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാതെ എഡിറ്റ് ചെയ്തു.
• [ ] എനിക്ക് AI സ്കെച്ച് ഒരു അസ്ഥികൂടമായി ലഭിച്ചു.
• [] ഈ രോഗിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഞാൻ നഴ്സിംഗ് രോഗനിർണയം തിരഞ്ഞെടുത്തത്.
• [ ] കോർപ്പറേറ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് അനുസരിച്ച് ഞാൻ വിട്ടുപോയ സംരംഭങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കി.
• [ ] ഞാൻ ലക്ഷ്യങ്ങൾ അളക്കാവുന്നതും യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമാക്കി.
• [ ] എൻ്റെ ക്ലിനിക്കൽ വിധിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞാൻ മുൻഗണനാ ക്രമം നിർണ്ണയിച്ചു.
• [ ] ചുമതലയുള്ള നഴ്സ് എന്ന നിലയിൽ ഞാൻ പ്ലാൻ അംഗീകരിക്കുകയും റെക്കോർഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു.