ਲਾਭ:
- ਨਰਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਨਿਦਾਨ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ) ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ, ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੰਚਾਰਜ ਨਰਸ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਨਰਸਿੰਗ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ, ਨਰਸਾਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਨਰਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਪੰਜ ਕਦਮ ਹਨ- ਨਿਦਾਨ (ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰੀਕਰਨ), ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ (ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ), ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਸਹੀ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ, ਮਾਪਣ ਯੋਗ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਰਾਫਟ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ: ਇਹ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਵ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ: AI ਪਿੰਜਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਨਰਸ ਇੰਚਾਰਜ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ ਕੀ ਹੈ
ਡਾਕਟਰੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਦਿਲ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ") ਅਤੇ ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਨਰਸਿੰਗ ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਨਰਸਿੰਗ ਦੇਖਭਾਲ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸਰਗਰਮੀ ਅਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ", "ਤਰਲ ਓਵਰਲੋਡ ਦਾ ਜੋਖਮ", "ਚਮੜੀ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਗੜਨ ਦਾ ਜੋਖਮ")। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਮਿਆਰ NANDA-I ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਹੈ; NIC ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ NOC ਵਰਗੀਕਰਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਇੱਕ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੂਚੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ; ਨਰਸ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਫਿੱਟ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਡੇਟਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨੀ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ, ਟੀਚੇ ਜਾਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਆਮ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ, ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਦੇਖਭਾਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਟੀਚਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ
ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਟੀਚੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮਾਂਬੱਧ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। "ਮਰੀਜ਼ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ" ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। "ਮਰੀਜ਼ 48 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿਨਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ 10 ਮੀਟਰ ਚੱਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ" ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਟੀਚਾ ਹੈ। AI ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ; ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ "ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮਾਂਬੱਧ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਿਖੋ" ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸ ਸਕੈਚ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ - ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਰਫ ਨਰਸ ਜੋ ਉਸ ਨੂੰ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ 48 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਪੋਸਟਸਰਜੀਕਲ ਯੋਜਨਾ। ਇੱਕ 68 ਸਾਲਾ ਮਰੀਜ਼ (ਅਗਿਆਤ) ਜਿਸਦਾ ਗੋਡੇ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਰਜਰੀ ਹੋਈ ਸੀ। ਨਰਸ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI "ਤੀਬਰ ਦਰਦ", "ਪਤਝੜ ਦਾ ਜੋਖਮ", "ਸਰਗਰਮੀ ਅਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ" ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਰਸ "ਚਮੜੀ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜੋਖਮ" ਨੂੰ ਵੀ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਦਰਦ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦਰਦ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡਿੱਗਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। AI 5-ਮਿੰਟ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ 30 ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਅਤੇ ਨਰਸ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ.
ਕੇਸ 2 - ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਬਿਮਾਰ। ਦਿਲ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ, AI "ਤਰਲ ਓਵਰਲੋਡ" ਅਤੇ "ਸਰਗਰਮੀ ਅਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ" ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਤਰਲ ਪਾਬੰਦੀ ਦੇ ਦਖਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਰਸ ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਜ਼ੁਕ ਦਖਲ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਸਬਕ: AI ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਗਲਤ ਤਰਜੀਹ। AI ਇੱਕ ਸ਼ੂਗਰ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੋਸ਼ਣ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਬਲੱਡ ਸ਼ੂਗਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਰਸ ਤੁਰੰਤ ਗਲਾਈਸੀਮੀਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਬਕ: ਤਰਜੀਹ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; AI ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
- ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ। ਨਿਦਾਨ, ਇਤਿਹਾਸ, ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ।
- ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਸੰਭਾਵੀ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ, ਟੀਚੇ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ।
- ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ. ਕਿਹੜਾ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਤਰਜੀਹ ਲੈਂਦਾ ਹੈ?
- ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ. ਗੁੰਮ ਦਖਲ, ਕੀ ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅੰਤਰ ਹੈ?
- ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣਾਓ।
- ਚਾਰਜ ਨਰਸ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਚਾਓ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
ਕੰਮ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ (ਅਗਿਆਤ) ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਨਰਸਿੰਗ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ 1-2 ਮਾਪਣਯੋਗ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਅੰਤਿਮ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਮੇਰੇ 'ਤੇ ਛੱਡੋ। ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ: [ਨਿਦਾਨ, ਇਤਿਹਾਸ, ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ]
ਟਾਸਕ: ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਰਸਿੰਗ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਬੱਧ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ (ਕੀ, ਕਿੰਨਾ, ਕਦੋਂ)। ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮੇਰੇ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿਓ। ਟੀਚੇ: [...]
ਟਾਸਕ: ਮੈਨੂੰ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ ਜੋ ਇਸ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿੱਗਣ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਚਮੜੀ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਦਰਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਤਰਲ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸਿੱਖਿਆ)। ਨਾ ਭਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਗੁੰਮ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਜੋਂ ਮਾਰਕ ਕਰੋ। ਡਰਾਫਟ: [...]
ਕਾਰਜ: ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਲਈ ਵਰਣਮਾਲਾ ਅਨੁਸਾਰ ਨਰਸਿੰਗ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ; ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਆਦੇਸ਼ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ। ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ: [...]
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖੋ।"
Güçlü: "ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ ਸਰਜੀਕਲ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨ, ਹਰੇਕ ਲਈ 1-2 ਮਾਪਣਯੋਗ ਟੀਚਿਆਂ, ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮੈਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ 'ਪ੍ਰੋਕੋਲ' ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ।"
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਚੋਣ, ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਰਸ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਯੋਜਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਗਲਤੀ. AI ਪਿੰਜਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਨਰਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
- ਸੋਚ ਕੇ ਏਆਈ ਸੂਚੀ ਪੂਰੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ.
- AI ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਛੱਡ ਕੇ। ਜ਼ਰੂਰੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬੇਅੰਤ ਛੱਡਣਾ. ਹਰੇਕ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਕੀ, ਕਿੰਨਾ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਅ: ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਰੱਖਣਾ
ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਰੱਖ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਮੁਲਾਂਕਣ, ਨਰਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ, ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਯੋਜਨਾ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੀ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਨ? ਜੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਪਣ ਯੋਗ ਟੀਚਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਹ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ / ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ / ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ"। ਪਰ ਅਸਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰੀਖਣ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; AI ਸਿਰਫ਼ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਅੱਪਡੇਟ ਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਉਹੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਮਰੀਜ਼ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਖ਼ਰਾਬ, ਯੋਜਨਾ ਹੁਣ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਏਗੀ। AI ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਪਿਛਲੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਇਹਨਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਨੂੰ ਇੰਚਾਰਜ ਨਰਸ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹ: ਇਹ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਨਲੇਵਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ (ਸਾਹ ਨਾਲੀ, ਸਾਹ ਲੈਣ, ਸੰਚਾਰ) ਨੂੰ ਮਨੋ-ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਕਿਉਂਕਿ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਬਟੀਜ਼ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਸਿੱਖਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਬਲੱਡ ਸ਼ੂਗਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਤਰਜੀਹੀ ਫੈਸਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਨਹੀਂ। AI ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ।
ਸੁਝਾਅ: AI ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ "ਡਾਟਾ" ਦੇਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੀਆਂ "ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ"। ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਕਿ "ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ / ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ" ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ AI ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਬਚਾਅਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਤਸ਼ਖੀਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਠੋਸ ਡੇਟਾ ਖੜ੍ਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ "ਏਆਈ ਦਾ ਸੁਝਾਅ"।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦਾ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਯੋਜਨਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ, ਤਰਜੀਹਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮਿਆਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚਾਰਜ ਨਰਸ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਪਿੰਜਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਨਰਸ ਹੈ ਜੋ ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਕਿਸੇ (ਅਗਿਆਤ) ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਫਿਰ: (1) ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਰਸਿੰਗ ਤਸ਼ਖੀਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਫਿੱਟ ਹੈ, (2) ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ ਗੁੰਮ ਹੈ, (3) ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਬਣਾਓ, (4) ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਰਜੀਹੀ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਬਿਨਾਂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਸਕੈਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ।
- ਮੈਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਗੁੰਮ ਹੋਈਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਇੰਚਾਰਜ ਨਰਸ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਮੈਂ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀ।