Zyski:
- Możliwość przekształcenia zasad weryfikacji (właściwy pacjent, lek, dawka, droga, czas) na listę kontrolną ze sztuczną inteligencją w aplikacji leku
- Możliwość przygotowania wersji roboczych ostrzeżeń dotyczących leków wysokiego ryzyka, alergii i interakcji
- Zrozumienie, że decyzje dotyczące dawki i zastosowania leku podejmowane są na podstawie zlecenia lekarza i weryfikacji pielęgniarki oraz że przy obliczaniu dawki nigdy nie można polegać wyłącznie na sztucznej inteligencji.
Podawanie leków to jeden z najczęściej wykonywanych i obarczonych wysokim ryzykiem zawodów w pielęgniarstwie. Lek podany niewłaściwemu pacjentowi, źle obliczona dawka, przeoczona alergia lub interakcja mogą wyrządzić pacjentowi poważną krzywdę, a nawet kosztować go życie. Dlatego bezpieczeństwo leków na całym świecie rządzi się rygorystycznymi zasadami. Sztuczna inteligencja może pomóc w tym obszarze: tworzeniu list kontrolnych, tworzeniu przypomnień, usprawnianiu skomplikowanych instrukcji, sporządzaniu ostrzeżeń o interakcjach leków. Ale tutaj jest najsurowsze ograniczenie tej jednostki: dawkowanie leku i decyzja o podaniu mają kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa; Nigdy nie należy polegać wyłącznie na obliczeniach dawki AI. Dawkę ustala lekarz, pielęgniarka weryfikuje ją osobiście, a w razie potrzeby sprawdza ją druga pielęgniarka.
Podstawy bezpieczeństwa leków: zasady „prawa”
Podstawą podawania leku są zasady „poprawności”, które sprawdzane są przed każdym podaniem. Klasycznych pięć podstaw to:
- Prawidłowy pacjent — tożsamość potwierdzona dwoma identyfikatorami (imię i nazwisko oraz data urodzenia/ID).
- Prawidłowy lek – kolejność odpowiada lekowi; Uważaj na leki o podobnych nazwach.
- Prawidłowa dawka — sprawdzane jest zamówienie, konto i aktualny formularz.
- Prawidłowa droga podania – doustna, dożylna, domięśniowa itp. Czy to prawda?
- Dokładny czas — uporządkowany czas i częstotliwość.
W rozszerzonych listach dodawane są także pozycje takie jak poprawny zapis, prawidłowe wskazanie, prawidłowa odpowiedź. Sztuczna inteligencja jest bardzo dobra w tworzeniu schludnej listy kontrolnej, która przypomina o tych zasadach. Ale zadaniem pielęgniarki jest wdrożenie listy, czyli faktyczne jej sprawdzenie; AI nie aprobuje, ty aprobujesz.
Uwaga: Niebezpieczne jest mówienie AI „oblicz dawkę tego leku” i zastosuj uzyskaną liczbę. Sztuczna inteligencja może mylić jednostki (mg/ml), błędnie stosować współczynnik masy ciała lub wieku, przesuwać miejsca po przecinku. Każdą dawkę należy niezależnie zweryfikować na podstawie zalecenia lekarza i aktualnych zaleceń lekarskich; Należy przeprowadzić podwójną kontrolę leków wysokiego ryzyka.
Leki wysokiego ryzyka i podwójna kontrola
Niektóre leki w przypadku błędu mogą być śmiertelne: insulina, heparyna i inne leki rozrzedzające krew, opioidy, stężone elektrolity, leki stosowane w chemioterapii. W przypadku tych leków o wysokim poziomie alarmowym instytucje często wymagają niezależnej podwójnej kontroli: dwie pielęgniarki niezależnie weryfikują dawkowanie i obliczenia. Sztuczna inteligencja może pomóc w tym procesie w formie przypomnień i list kontrolnych, ale nigdy nie zastąpi niezależnej kontroli dwojga ludzi.
trzy mini etui
Przypadek 1 — Ostrzeżenie dotyczące interakcji. Pacjentce zapisano nowy antybiotyk. Pielęgniarka przekazuje (niezidentyfikowanej) sztucznej inteligencji pacjenta aktualne leki i mówi: „wypisz możliwe istotne interakcje, ale pamiętaj, że muszę potwierdzić każdą z bieżącym źródłem interakcji”. AI zaznacza kilka możliwych interakcji. Pielęgniarka weryfikuje je u placówki zajmującej się interakcjami leków i u farmaceuty. Sztuczna inteligencja przyciągnęła uwagę; potwierdzenie u ludzi.
Przypadek 2 – Niebezpieczny błąd dawki. Pielęgniarka każe sztucznej inteligencji obliczyć dawkę pediatryczną; AI poprawnie pobiera dawkę na kilogram, ale miesza jednostki w całkowitej objętości i podaje wartość 10 razy większą. Pielęgniarka wyłapuje błąd, gdy samodzielnie sprawdza zamówienie i ulotkę leku. Lekcja: Dawka AI nigdy nie jest podawana bez niezależnej kontroli.
Przypadek 3 — Krok, którego nie można pominąć przy liście kontrolnej. Podczas pracowitej zmiany pielęgniarka zleca AI przygotowanie podwójnej listy kontrolnej podawania insuliny (potwierdzenie poziomu cukru we krwi, zamówienie, dawka, wersja, podpis drugiej pielęgniarki). Dzięki liście żaden krok nie zostanie pominięty. Rola sztucznej inteligencji jest sugestywna; Kontrolę sprawują dwie pielęgniarki.
Krok po kroku: lista kontrolna leków z AI
- Ustaw zasady. „Właściwe” zasady + kroki specyficzne dla instytucji.
- Utwórz listę kontrolną. Według rodzaju leku (rutynowo/wysokiego ryzyka).
- Dopasuj do zlecenia lekarza. Lista nie zmienia kolejności, ona steruje kolejnością.
- Niezależnie sprawdź dawkowanie. Nie ufaj kalkulacjom sztucznej inteligencji; Potwierdź ze źródłem.
- Jeśli jest to ryzykowne, sprawdź dwukrotnie. Dwie pielęgniarki, niezależne.
- Zastosuj, zapisz, obserwuj reakcję.
Cztery szablony do kopiowania
Zadanie: OPRACOWAĆ listę kontrolną pielęgniarki opartą na zasadach „prawidłowego” podawania następujących leków (właściwy pacjent, lek, dawka, droga, czas, zapis). Obliczenie dawkowania; Należy podać, że dawka zostanie zweryfikowana na podstawie zlecenia lekarza i informacji o leku.Lek/droga: [...]
Zadanie: WYPISAĆ możliwe interakcje na tej (anonimowej) liście leków, które mogą wymagać ostrożności podczas jednoczesnego stosowania. Każdą z nich należy opatrzyć dopiskiem „aktualne źródło interakcji i należy je potwierdzić z farmaceutą”. Nie podejmuj zdecydowanej decyzji. Leki: [...]
Zadanie: Przygotuj niezależną podwójną listę kontrolną dla tego leku wysokiego ryzyka (np. insuliny/heparyny): tożsamość, kolejność, dawka, stężenie, szybkość/objętość, zgoda drugiej pielęgniarki. Ja i druga pielęgniarka zajmiemy się matematyką; po prostu przygotuj listę kontrolną. Medycyna: [...]
Zadanie: Przetłumacz poniższe instrukcje dotyczące leku na prosty schemat podawania pacjentowi (co, ile, kiedy, jak). Zachowaj tę samą nazwę leku i dawkowanie, nie zmieniaj; zaznacz niejednoznaczny punkt jako „WYMAGANE POTWIERDZENIE”. Instrukcja: [...]
Słaba zachęta/silna zachęta
Słabe: „Oblicz i podaj dawkę leku dla tego pacjenta”.
Güçlü: „Przygotuj projekt listy kontrolnej dla pielęgniarki w oparciu o „poprawne” zasady podawania następujących leków. NIE obliczaj dawki; przypominaj na każdym kroku, że dawka będzie niezależnie weryfikowana na podstawie zlecenia lekarza i aktualnej referencji leku, a także drugiej pielęgniarki, jeśli jest to lek wysokiego ryzyka. Moim celem jest ułatwienie kontroli, a nie pozostawienie obliczeń Tobie”.
W przypadku silnej zachęty rola sztucznej inteligencji ogranicza się do przypominania; Odpowiedzialność za dawkowanie pozostaje po stronie danej osoby.
Typowe błędy
- Opieranie się na obliczeniach dawki AI. Błędy jednostkowe i dziesiętne mogą być śmiertelne; Wymagane jest niezależne potwierdzenie.
- Pominięcie jednej z „właściwych” zasad. W każdym wniosku należy sprawdzić pięć podstawowych rekordów +.
- Pomijanie podwójnych kontroli leków wysokiego ryzyka. Wymagane są dwie niezależne kontrole ludzkie.
- Błędne traktowanie ostrzeżenia dotyczącego interakcji jako pełnej informacji. Sztuczna inteligencja może być niedostatecznie lub nadmiernie czujna; Wymagane potwierdzenie farmaceuty/źródła.
- Podstawienie listy kontrolnej do zamówienia. Lista sprawdza kolejność, nie zmienia jej.
Pojednanie z lekami
Jednym z najbardziej ryzykownych momentów w momencie przybycia pacjenta do szpitala, przeniesienia pomiędzy usługami i wypisu jest uzgodnienie leków: porównanie leków, które pacjent przyjmuje w domu z lekami zamówionymi w szpitalu i wyeliminowanie niezgodności (zapomniane, powtarzane lub sprzeczne leki). Błędy w leczeniu są częste w tych punktach przejściowych. Sztuczna inteligencja może pomóc w stworzeniu szkicu porównawczego, który umieszcza dwie listy (anonimowe) obok siebie i sygnalizuje niespójności, np. „który lek jest w domu, ale nie w kolejności, który został zduplikowany, które dwie mają tę samą moc”. Dzięki temu widoczne są punkty, które można przeoczyć.
To jednak dopiero wstępna weryfikacja. Sztuczna inteligencja może błędnie rozpoznać lek, przeoczyć lek generyczny lub wywołać konflikt, który nie istnieje. Wszelkie rozbieżności są oceniane i wyjaśniane w porozumieniu z lekarzem i, jeśli to konieczne, farmaceutą. Ostateczna odpowiedzialność za uzgodnienie leków spoczywa na zespole klinicznym; Sztuczna inteligencja po prostu przyspiesza porównanie.
Zastosowania wymagające infuzji i obliczeń
Leki i płyny podawane dożylnie często wymagają obliczenia szybkości (na przykład ustawienia kropli/godzinę lub ml/godzinę, aby dostarczyć określoną dawkę w określonym przedziale czasu). Konta te są bardzo podatne na błędy, a błędy mogą być śmiertelne. Niebezpieczne jest wykonywanie tych obliczeń przez sztuczną inteligencję i bezpośrednie wykorzystywanie wyników; AI może pomylić jednostki lub pominąć krok. Prawidłowe podejście polega na samodzielnym wykonaniu obliczeń, przy użyciu metody zatwierdzonej przez instytucję, pompy obliczeniowej i drugiej kontroli pielęgniarki; Należy używać sztucznej inteligencji wyłącznie jako listy kontrolnej przypominającej o etapach konta. „AI znalazła ten sam wynik” nie jest weryfikacją; Niezależna kontrola człowieka jest niezbędna. Polityka podwójnej kontroli instytucji jest zawsze stosowana w przypadku naparów wysokiego ryzyka.
Uwaga: Jedną z najniebezpieczniejszych pułapek w zakresie bezpieczeństwa leków jest mieszanie leków o podobnych nazwach lub dźwiękach (np. homofony lub nazwy leków o podobnej pisowni). Sztuczna inteligencja może błędnie rozpoznać nazwę leku lub zasugerować podobną; Dlatego żadna nazwa leku nadana przez sztuczną inteligencję nie powinna być akceptowana bez porównania jej litera po literze z zamówieniem i rzeczywistym opakowaniem leku. Podobnie skróty są niebezpieczne: sztuczna inteligencja może błędnie przeliterować akronim. Instytucje często zalecają unikanie ryzykownych akronimów; Zapisanie każdego akronimu w wynikach AI w sposób jasny i zwięzły pozwala uniknąć nieporozumień. Pamiętaj: w przypadku bezpieczeństwa leków stwierdzenie „najprawdopodobniej prawdziwe” nie wystarczy; Każde zgłoszenie musi być dokładne co do litery.
Podsumowując
Sztuczna inteligencja pomaga w bezpieczeństwie leków jako lista kontrolna, przypomnienie i zarys interakcji; Dzięki temu widoczne są kroki, które można pominąć. Jednak decyzje dotyczące dawkowania i podawania leków mają kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa. Nigdy nie można polegać wyłącznie na obliczeniu dawki AI: dawkę ustala lekarz, pielęgniarka weryfikuje ją samodzielnie, a w przypadku leków wysokiego ryzyka druga pielęgniarka sprawdza ją dwukrotnie. Zasady „właściwego” stanowią stały fundament każdej praktyki.
Zadanie aplikacji
Poproś sztuczną inteligencję o przygotowanie listy kontrolnej opartej na „poprawnych” zasadach dla leku, który często podajesz na swoim oddziale (bez pytania o wyliczenie dawki). Następnie: (1) umieść na liście co najmniej jeden etap charakterystyczny dla Twojej instytucji, (2) określ, czy lek wiąże się z wysokim ryzykiem i w razie potrzeby uwzględnij etap podwójnej kontroli, (3) wyjaśnij w akapicie, dlaczego nie ufałbyś wyliczeniom sztucznej inteligencji w scenariuszu dawkowania.
lista kontrolna
- [ ] Umieściłem „właściwe” zasady na liście kontrolnej.
- [ ] Dodałem kroki specyficzne dla instytucji.
- [ ] Potwierdziłem dawkowanie na podstawie zalecenia lekarza i informacji o leku.
- [ ] Nie ufałem samemu kontu AI.
- [ ] Dokładnie sprawdziłem lek wysokiego ryzyka.
- [ ] Zapisałem zgłoszenie i odpowiedź.
- [ ] Potwierdziłem ostrzeżenia dotyczące interakcji z farmaceutą/źródłem.