Draft ng Plano ng Pangangalaga at Proseso ng Pag-aalaga — Artipisyal na Katalinuhan sa Nursing

Mga nadagdag:

Kakayahang baguhin ang proseso ng pag-aalaga (diagnosis, pagpaplano, pagpapatupad, pagsusuri) sa isang draft ng plano ng pangangalaga na may artipisyal na katalinuhan
Kakayahang i-personalize at i-verify ang diagnosis ng nursing, mga layunin at mga draft ng interbensyon gamit ang aktwal na data ng pasyente at mga pamantayan ng institusyonal
Kakayahang maunawaan na ang plano ng pangangalaga na ginawa ng artificial intelligence ay isang paunang balangkas at dapat aprubahan ng klinikal na paghatol ng nars na namamahala.

Ang plano sa pangangalaga ay isang mapa ng pagsasagawa ng pangangalaga ng nursing ng pasyente nang sistematiko at batay sa ebidensya, sa halip na random. Sa pagguhit ng mapa na ito, ang mga nars ay gumagamit ng karaniwang pamamaraan sa buong mundo: ang proseso ng pag-aalaga. Ang prosesong ito ay may limang hakbang—diagnosis (pangongolekta ng data), diagnosis ng pag-aalaga, pagpaplano (mga layunin at interbensyon), pagpapatupad, at pagsusuri. Ang pagsusulat ng isang mahusay na plano sa pangangalaga ay nangangailangan ng oras: pagpili ng tamang diagnosis ng pag-aalaga, pagtatakda ng mga masusukat na layunin, at pagkakasunud-sunod ng mga naaangkop na interbensyon ay nangangailangan ng pansin. Ang artificial intelligence ay isang makapangyarihang tulong sa pag-draft sa gawaing ito: nag-aayos ito ng mga nakakalat na data, naaalala ang mga posibleng diagnosis ng nursing, at nagbabalangkas ng mga layunin at interbensyon. Ngunit muli: Ang AI ay gumagawa ng mga kalansay; Ang nars na namamahala ang siyang nag-aangkop, nagbibigay-priyoridad at nag-aapruba ng plano sa pasyente.

Ano ang isang nursing diagnosis

Pinangalanan ng medikal na diagnosis ang sakit (hal., “pagkabigo sa puso”) at nasa hurisdiksyon ng manggagamot. Pinangalanan ng diagnosis ng nursing ang mga tugon ng pasyente sa sitwasyong ito at maaaring tugunan ito ng pangangalaga sa pag-aalaga (hal. "activity intolerance", "risk of fluid overload", "risk of deterioration in skin integrity"). Ang isang malawakang ginagamit na pamantayan sa buong mundo ay ang terminolohiya ng NANDA-I; Ang mga klasipikasyon ng NIC ay ginagamit para sa mga interbensyon at ang mga klasipikasyon ng NOC ay ginagamit para sa mga kinalabasan. Ang mga terminolohiyang ito ay nagbibigay ng isang karaniwang wika, ngunit ang pagpili ng tamang diagnosis para sa bawat pasyente ay nangangailangan ng klinikal na paghatol.

Maaaring tingnan ng AI ang isang profile ng pasyente at maalala ang isang listahan ng "maaaring isaalang-alang ang mga sumusunod na diagnosis ng pag-aalaga sa data na ito." Ang listahang ito ay isang panimulang punto; Ang nars ang magpapasya kung alin ang akma sa pasyenteng ito, alin ang priyoridad, at kung ang data ay tunay na sumusuporta sa diagnosis.

Pag-iingat: Ang diagnosis ng pag-aalaga, layunin, o interbensyon na iminungkahi ng AI ay nagmula sa pangkalahatang kaalaman; Hindi nito alam ang aktwal na data ng iyong pasyente, mga kagustuhan at mga pamantayan ng institusyon. Ang pagpapatupad ng plano sa kasalukuyan ay maaaring humantong sa pangangalaga na hindi nababagay sa pasyente o hindi na-prioritize nang tama.

Paano gumawa ng isang magandang layunin

Ang mga layunin sa plano ng pangangalaga ay dapat na masusukat at may hangganan sa oras. "Ang pasyente ay gagaling" ay hindi isang layunin; hindi masusukat. "Ang pasyente ay makakalakad ng 10 metro nang walang tulong sa loob ng 48 oras" ay isang masusukat na layunin. Ang AI ay mahusay sa paggawa ng hindi malinaw na mga layunin na masusukat; Kung sasabihin mo sa kanya na "isulat ang layuning ito sa paraang nasusukat at nakatakda sa oras" bibigyan ka niya ng pangkalahatang balangkas. Ginagawa mong makatotohanan ang sketch na ito ayon sa totoong sitwasyon ng pasyente — dahil tanging ang nurse na nakakakilala sa kanya ang nakakaalam kung ano ang magagawa ng pasyente sa loob ng 48 oras.

tatlong mini case

Kaso 1 — Plano sa postsurgical. Isang 68 taong gulang na pasyente (anonymous) na nagkaroon ng operasyon sa pagpapalit ng tuhod. Ibinibigay ng nars ang profile sa AI at humihingi ng draft na plano sa pangangalaga. Inililista ng AI ang mga diagnosis ng "acute pain", "fall risk", "activity intolerance" at naaangkop na mga pamagat ng interbensyon. Nagdaragdag din ang nars ng "panganib sa integridad ng balat," binabago ang target ng sakit batay sa marka ng pananakit ng pasyente, at inuuna ang panganib sa pagkahulog batay sa kasaysayan ng pasyenteng ito. Binabawasan ng AI ang 5 minutong draft sa 30 segundo; personalization at confirmation sa nurse.

Kaso 2 — Malalang sakit. Sa isang pasyenteng may heart failure, ang AI ay nagmumungkahi ng "fluid overload" at "activity intolerance" ngunit inalis ang pang-araw-araw na pagtimbang at interbensyon sa paghihigpit sa likido. Naaalala ng nars ang protocol ng pasilidad at idinagdag ang kritikal na interbensyon na ito. Aralin: Ang listahan ng AI ay hindi dapat ituring na kumpleto; baka nawawala.

Kaso 3 — Maling priyoridad. Inuna ng AI ang edukasyon sa nutrisyon sa isang pasyenteng may diabetes, ngunit ang asukal sa dugo ng pasyente ay nasa kritikal na antas sa sandaling iyon. Inilipat ng nars ang priyoridad sa agarang pamamahala ng glycemia. Aralin: ang pagbibigay-priyoridad ay nangangailangan ng klinikal na paghuhusga; Hindi nararamdaman ng AI ang pangangailangan ng madaliang pagkilos.

Hakbang-hakbang: Pag-draft ng plano sa pangangalaga gamit ang AI

I-edit ang data nang hindi nagpapakilala. Diagnosis, kasaysayan, kasalukuyang natuklasan, mga limitasyon.
Humiling ng draft. Mga posibleng pagsusuri sa pag-aalaga, layunin, interbensyon.
Iangkop sa pasyenteng ito. Aling diagnosis ang akma, alin ang uunahin?
Ikumpara sa pamantayan ng institusyon. Nawawalang interference, mayroon bang pagkakaiba sa protocol?
Gawing masusukat at makatotohanan ang mga layunin.
Bilang charge nurse, kumpirmahin at i-save.

Apat na maaaring kopyahin na mga template

Gawain: Gumawa ng DRAFT nursing care plan para sa sumusunod (anonymous) na profile ng pasyente. Maglista ng mga posibleng pag-diagnose ng nursing, na may 1-2 nasusukat na layunin at mga paksa ng interbensyon para sa bawat isa. Ipaubaya sa akin ang pagpili at priyoridad ng huling diagnosis. Profile: [diagnosis, kasaysayan, kasalukuyang natuklasan, mga limitasyon]

Gawain: Isulat muli ang mga sumusunod na hindi malinaw na layunin sa pag-aalaga sa isang nasusukat at nakatakdang oras na anyo (ano, magkano, kailan). Ipaubaya sa akin ang pagiging makatotohanang desisyon. Mga layunin: [...]

Gawain: Ipaalala sa akin ang mga paksa ng interbensyon na maaaring wala sa draft ng plano ng pangangalaga na ito (hal. panganib sa pagkahulog, integridad ng balat, pamamahala ng pananakit, pagsubaybay sa likido, edukasyon). Huwag punan, markahan lamang ang mga nawawalang item bilang isang checklist. Draft: [...]

Gawain: Ilista ang mga diagnosis ng pag-aalaga na iyong inirerekomenda para sa profile ng pasyenteng ito ayon sa alpabeto, hindi ayon sa pagkaapurahan at kahalagahan; Ipaliwanag sa isang pangungusap kung bakit hindi ko iniwan sa iyo ang priority order. Profile: [...]

Mahinang prompt / Malakas na prompt

Mahina: "Sumulat ng plano ng pangangalaga para sa pasyenteng ito."

Güçlü: "Gumawa ng DRAFT para sa sumusunod na hindi kilalang surgical na profile ng pasyente, kabilang ang mga posibleng pagsusuri sa pag-aalaga, 1-2 nasusukat na layunin para sa bawat isa, at mga pamagat ng interbensyon. Ako ang magpapasya kung aling diagnosis ang akma sa pasyenteng ito at ang pagkakasunud-sunod ng priyoridad.

Sa malakas na prompt, ang AI ay gumagawa ng isang balangkas; ang pagpili, prayoridad at pag-apruba ay ipinauubaya sa nars.

Mga karaniwang pagkakamali

Napagkakamalang draft ang natapos na plano. Ang AI ay nagbibigay ng balangkas; pag-aari ng nars ang personalization.
Iniisip na kumpleto na ang listahan ng AI. Maaaring nawawala ang mga kritikal na hakbangin; Ikumpara sa pamantayan ng institusyon.
Iniiwan ang priyoridad sa AI. Nangangailangan ng klinikal na paghuhusga ang pagraranggo ng madaliang pagkilos.
Nag-iiwan ng mga layunin na hindi masusukat. Ang bawat layunin ay dapat isama kung ano, gaano, at kailan.
Hindi tumutugma sa data ng pasyente. Maaaring hindi naaangkop ang pangkalahatang impormasyon sa pasyenteng ito.

Yugto ng pagsusuri: pananatiling buhay ang plano

Ang plano sa pangangalaga ay hindi isang dokumento na isinulat nang isang beses at isinantabi; Ang pagtatasa, ang huling hakbang sa proseso ng pag-aalaga, ay ang patuloy na pagsuri kung gumagana ang plano. Nakamit ba ang layunin? Epektibo ba ang mga inisyatiba? Dapat bang i-update ang plano kung nagbago ang kondisyon ng pasyente? Ito ang hakbang na nagpapanatiling buhay at totoo ang pangangalaga. Makakatulong ang AI sa yugtong ito: makakagawa ito ng outline ng pagsusuri na naghahambing ng mga kasalukuyang obserbasyon laban sa masusukat na itinakda ng target, na nagbibigay ng balangkas tulad ng "naabot / bahagyang / hindi naabot ang target na ito." Ngunit ang tunay na pagsusuri ay ginawa sa pamamagitan ng pagmamasid sa pasyente at klinikal na paghatol; Kinokontrol lang ng AI ang paghahambing.

Ang isang karaniwang pagkakamali ay ang hindi kailanman i-update ang orihinal na nakasulat na plano sa mga shift. Kung ang parehong plano ay mananatili kung ang pasyente ay bumuti o mas masahol pa, ang plano ay hindi na magpapakita ng katotohanan. Ang regular na paghiling sa AI na "ihambing ang mga nakaraang target sa mga kasalukuyang obserbasyon na ito, na dapat baguhin" ay isang praktikal na paraan upang panatilihing bago ang plano. Gayunpaman, ang bawat rebisyon ay dapat aprubahan ng nars na namamahala.

Priyoridad: ang tao ang nakadarama ng pagkaapurahan

Napakahalaga kung aling problema ang unang natutugunan sa isang plano sa pagpapanatili. Ang isang karaniwang diskarte ay ang unahin ang mga problema sa pisyolohikal na nagbabanta sa buhay (daanan ng hangin, paghinga, sirkulasyon) bago ang psychosocial o pangmatagalang mga problema. Maaaring pukawin ng AI ang isang priyoridad na balangkas, ngunit hindi nito maramdaman kung aling problema ng kasalukuyang pasyente ang pinakaapura; dahil ang pagkaapurahan ay nagmumula sa aktwal na sitwasyon ng pasyente sa sandaling iyon. Mahalaga ang edukasyon sa isang pasyenteng may diabetes, ngunit kung kritikal ang asukal sa dugo, dapat itong pangasiwaan muna. Ang ganitong mga desisyon sa priyoridad ay isang bagay ng klinikal na paghatol, hindi data. Gamitin ang AI bilang isang prioritizer, hindi isang gumagawa ng desisyon.

Tip: Ang pinakamabisang paraan para magsulat ng plano sa pangangalaga gamit ang AI ay ang ibigay dito ang "data" na mayroon ka, hindi ang "mga problema" ng pasyente. Sa halip na subukang gawin ang AI na gumawa ng diagnosis, ang pagsasabi na "ilista ang mga posibleng diagnosis ng nursing na ibinigay sa sumusunod na data at ang mga natuklasan na sumusuporta/nagpapasinungaling sa kanila" ay isang mas ligtas na paggamit na pumipilit sa iyong mag-isip at pumili. Kaya ang AI ay hindi gumagawa ng mga desisyon, pinapakain nito ang iyong paghatol at ginagawa itong nakikita kung aling data ang sumusuporta sa kung aling diagnosis. Ang diskarte na ito ay ginagawang mas personal at mas mapagtatanggol ang plano; Dahil sa likod ng bawat diagnosis ay nakatayo ang kongkretong data, hindi "iminungkahing AI".

Sa buod

Pinapabilis ng artificial intelligence ang pagsulat ng plano sa pangangalaga: nagpapaalala ito ng mga posibleng pag-diagnose ng nursing, lumilikha ng balangkas ng mga layunin at interbensyon, at ginagawang nasusukat ang hindi malinaw na mga layunin. Ngunit ang plano ay dapat na indibidwal ayon sa aktwal na data ng pasyente, mga priyoridad, at pamantayan ng institusyon at inaprubahan ng klinikal na paghatol ng charge nurse. Ang AI ay gumagawa ng mga skeleton; Ang nars ang gumuguhit at pumipirma sa mapa ng pangangalaga.

Gawain ng aplikasyon

Hilingin sa AI na bumalangkas ng plano sa pangangalaga para sa isang (anonymous) na pasyente mula sa sarili mong serbisyo. Pagkatapos: (1) markahan kung aling nursing diagnosis ang aktuwal na akma sa pasyenteng ito, (2) isama ang hindi bababa sa isang interbensyon na nawawala, (3) gawing nasusukat ang isa sa mga layunin, (4) ayusin ang pagkakasunud-sunod ng priyoridad gamit ang iyong sariling klinikal na paghuhusga. Maikling isulat ang dahilan ng bawat pagbabagong gagawin mo.

checklist

[ ] In-edit ko ang data ng pasyente nang walang pagkakakilanlan.
[ ] Natanggap ko ang AI sketch bilang skeleton.
[ ] Pinili ko ang mga diagnosis ng nursing batay sa pasyenteng ito.
[ ] Nakumpleto ko ang mga nawawalang inisyatiba ayon sa pamantayan ng korporasyon.
[ ] Ginawa kong masusukat at makatotohanan ang mga layunin.
[ ] Tinukoy ko ang pagkakasunud-sunod ng priyoridad batay sa aking klinikal na paghatol.
[ ] Bilang nars na namamahala, inaprubahan at naitala ko ang plano.