Lợi nhuận:
- Hiểu logic và giới hạn của điểm cảnh báo sớm (chẳng hạn như EWS/NEWS) trong khi tóm tắt các dấu hiệu quan trọng và dữ liệu quan sát bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng sắp xếp xu hướng và các triệu chứng trầm trọng hơn bằng các lời nhắc có cấu trúc và tạo bản thảo báo cáo cho bác sĩ
- Khả năng triển khai rằng đầu ra cảnh báo sớm của trí tuệ nhân tạo là hỗ trợ sàng lọc và việc y tá và bác sĩ xem và đánh giá bệnh nhân cũng như đưa ra quyết định là tùy thuộc vào họ.
Trọng tâm của điều dưỡng là theo dõi bệnh nhân. Y tá thường là người đầu tiên nhận thấy khi mạch của bệnh nhân tăng, huyết áp giảm hoặc nhịp thở bị suy yếu. Công việc theo dõi này vừa liên tục vừa mệt mỏi: phải theo dõi sinh hiệu của hàng chục bệnh nhân (mạch, huyết áp, hô hấp, nhiệt độ, độ bão hòa oxy, mức độ ý thức), xem xu hướng và nắm bắt kịp thời tình trạng bệnh nhân đang xấu đi. Trí tuệ nhân tạo là trợ thủ đắc lực trong nhiệm vụ theo dõi này: nó tổ chức dữ liệu rải rác, hiển thị xu hướng, hỗ trợ tính điểm cảnh báo sớm và chuẩn bị báo cáo cho bác sĩ. Nhưng câu quan trọng nhất của đơn vị này là: AI không nhìn thấy bệnh nhân; Bạn là người quyết định tình trạng bệnh trở nên tồi tệ hơn, đến gặp bệnh nhân và bắt đầu can thiệp.
Điểm cảnh báo sớm là bao nhiêu?
Điểm cảnh báo sớm (tiếng Anh: Early Warning Score, viết tắt là EWS; phiên bản phổ biến là NEWS - National Early Warning Score) là một công cụ sàng lọc chấm điểm các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân và đưa ra con số tổng thể về "nguy cơ xấu đi". Mỗi dấu hiệu sinh tồn nhận được điểm cao hơn khi nó di chuyển ra khỏi phạm vi bình thường; Khi tổng điểm vượt quá một ngưỡng nhất định, một cảnh báo sẽ được đưa ra: "Bệnh nhân này cần được khám thường xuyên hơn" hoặc "Nên gọi bác sĩ".
Mục đích của những điểm số này là để phát hiện sớm: vài giờ trước khi bệnh nhân bị bệnh nặng, có những thay đổi âm thầm trong các dấu hiệu sinh tồn. Điểm số biến sự thay đổi thầm lặng này thành một con số, khiến bạn khó có thể bỏ lỡ. Tuy nhiên, điểm số chỉ là một công cụ hỗ trợ sàng lọc chứ không phải là một chẩn đoán. Điểm bình thường không có nghĩa là "bệnh nhân này ổn"; Nó chỉ nói "các dấu hiệu sinh tồn đo được hiện không vượt quá ngưỡng." Nếu có nghi ngờ lâm sàng, bạn nên đánh giá bệnh nhân ngay cả khi điểm số bình thường.
Thận trọng: Điểm cảnh báo sớm không thể thay thế cho đánh giá lâm sàng. Nếu điểm thấp nhưng bệnh nhân có vẻ “xấu” với bạn thì ưu tiên của bạn luôn là đánh giá lâm sàng. Tin tưởng một cách mù quáng vào điểm số do AI tính toán và đi ngang qua mà không gặp bệnh nhân là một sai lầm nghiêm trọng.
AI trợ giúp ở đâu trong quá trình theo dõi
Bạn có thể sử dụng AI một cách an toàn trong việc theo dõi bệnh nhân ở bốn nơi:
- Chỉnh sửa dữ liệu. Nó sắp xếp các phép đo quan trọng tại các thời điểm khác nhau vào một bảng có tổ chức duy nhất và hiển thị xu hướng.
- Tóm tắt xu hướng. Nó tóm tắt một dạng như "Mạch đã tăng và huyết áp đã giảm trong 8 giờ qua" bằng những câu đơn giản.
- Nhắc nhở về logic điểm số. Nó nhắc nhở bạn dấu hiệu quan trọng nào sẽ đạt được điểm nào (nhưng ngưỡng và quyết định cuối cùng là theo quy trình của tổ chức).
- Dự thảo báo cáo. Nó chuyển đổi những gì bạn sẽ nói khi gọi bác sĩ thành một bản nháp gọn gàng ở định dạng SBAR.
Điều AI không thể làm là đánh giá: nhìn màu da, nghe tiếng thở, nhận thấy sự bồn chồn của bệnh nhân, cân nhắc câu nói “không phải lúc nào cũng như thế này” của gia đình. Đây là những đánh giá điều dưỡng và không phù hợp với bất kỳ dữ liệu nào.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Suy giảm âm thầm. Ở một bệnh nhân 72 tuổi, mạch tăng từ 78 lên 112, nhịp thở tăng từ 16 lên 24, huyết áp giảm từ 130/80 xuống 100/60 trong vòng 8 giờ. Khi xem xét riêng lẻ, mỗi giá trị trông giống như "đường biên bình thường". AI hiển thị ba xu hướng này trong một bảng duy nhất và tóm tắt chúng là “cả ba thông số đều đang xấu đi, điểm cảnh báo sớm ngày càng tăng”. Y tá khám và đánh giá bệnh nhân và gọi bác sĩ khi nghi ngờ nhiễm trùng huyết. Đóng góp của AI là khả năng hiển thị sớm; Quyết định được đưa ra bởi y tá và bác sĩ.
Trường hợp 2 - Điểm bình thường gây hiểu lầm. Sinh hiệu của bệnh nhân trẻ hoàn toàn bình thường nhưng theo gia đình, bệnh nhân “không phải là chính mình”. Điểm số thấp. Bất chấp điểm số, y tá thực hiện đánh giá thần kinh với sự nghi ngờ lâm sàng và phát hiện sớm sự thay đổi. Bài học: ngay cả khi điểm bình thường thì đánh giá lâm sàng vẫn được ưu tiên hàng đầu.
Trường hợp 3 - Tốc độ báo cáo. Một y tá sẽ gọi bác sĩ cho một bệnh nhân đang xấu đi. Anh ta đưa ra xu hướng quan trọng ẩn danh cho AI và nhờ nó soạn thảo SBAR; Một báo cáo thường xuyên, đầy đủ sẽ sẵn sàng trong 30 giây. Y tá so sánh bản nháp với hồ sơ thực tế, sửa chữa và tìm kiếm. Tiết kiệm thời gian, không để lại quyết định nào cho AI.
Từng bước: Tóm tắt giám sát quan trọng bằng AI
- Thu thập dữ liệu ẩn danh. Viết thời gian và giá trị đo mà không cần nhận dạng bệnh nhân.
- Nhờ AI chỉnh sửa. Yêu cầu một biểu đồ và tóm tắt xu hướng.
- Nhắc tôi về ngưỡng tổ chức. Nêu rõ rằng ngưỡng và quy tắc quyết định là theo giao thức.
- Đánh giá bệnh nhân. Gặp bệnh nhân bất kể con số nói gì.
- Chuyển đổi báo cáo sang SBAR. Xác nhận với hồ sơ thực tế trước khi chuyển tiếp cho bác sĩ.
- Ghi lại quyết định và thời gian.
Bốn mẫu có thể sao chép
Nhiệm vụ: Sắp xếp các số đo quan trọng (ẩn danh) sau đây vào một bảng theo thời gian của chúng và tóm tắt xu hướng của từng thông số (tăng/giảm/không đổi) trong một câu. Thêm ý kiến, đưa ra chẩn đoán. Số đo: [đồng hồ - mạch - TA - hô hấp - nhiệt độ - SpO2 - ý thức]
Nhiệm vụ: Viết DRAFT báo cáo SBAR y tá-bác sĩ cho xu hướng quan trọng này.S: tình trạng hiện tại, B: thông tin tóm tắt, A: quan sát của y tá (quan sát, không nhận xét), R: yêu cầu từ bác sĩ (yêu cầu đánh giá). Nêu rõ rằng bạn để lại các ngưỡng và quyết định cho giao thức của tổ chức. Dữ liệu: […]
Nhiệm vụ: Đối với mỗi giá trị quan trọng sau đây, hãy gắn nhãn "bình thường / chú ý / chú ý cao" theo logic cảnh báo sớm chung và viết lý do tại sao bạn gắn nhãn đó như vậy. Lưu ý rằng điểm và ngưỡng chính xác phải được xác nhận bằng quy trình của tổ chức. Giá trị: […]
Nhiệm vụ: Nhắc nhở các tiêu đề quan sát có thể bị bỏ sót trong ghi chú theo dõi bệnh nhân này (đau, lượng nước tiểu, ý thức, da, xuất nhập) làm danh sách kiểm tra. Đánh dấu những chỗ còn thiếu, không điền vào. Lưu ý: […]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: "Bệnh nhân này có tệ không?"
Güçlü: "Sắp xếp xu hướng quan trọng ẩn danh trong 12 giờ sau đây trong một bảng duy nhất, cho biết hướng của từng thông số và đánh dấu các thông số nào có xu hướng xấu đi cùng nhau. Đừng chẩn đoán, đừng đưa ra quyết định; chỉ cần chỉnh sửa dữ liệu. Tôi sẽ đưa ra đánh giá cuối cùng bằng cách gặp bệnh nhân."
Trong lời nhắc mạnh mẽ, AI được giao nhiệm vụ “chỉnh sửa và đánh dấu”; Nhiệm vụ "quyết định" không được đưa ra.
Những lỗi thường gặp
- Sai lầm về điểm số để được công nhận. Điểm cảnh báo sớm là sàng lọc rủi ro, không phải là chẩn đoán.
- Tin tưởng vào kết quả bình thường và không gặp bệnh nhân. Nghi ngờ lâm sàng luôn được ưu tiên.
- Tin tưởng một cách mù quáng vào tính toán của AI. Ngưỡng và điểm số phải được xác nhận theo quy trình của tổ chức.
- Xu hướng khó hiểu với một phép đo duy nhất. Điều quan trọng không phải là một giá trị duy nhất mà là sự thay đổi theo thời gian.
- Bỏ qua chủ đề quan sát. Các chủ đề như đau đớn, lượng nước tiểu và ý thức được loại trừ khỏi phần quan trọng về số.
Chuỗi suy thoái và leo thang
Bản thân điểm cảnh báo sớm không có ý nghĩa gì; Vấn đề thực sự là phải làm gì khi điểm số tăng lên. Ở hầu hết các cơ sở, có một quy trình leo thang dựa trên điểm số: đối với một bệnh nhân vượt quá một ngưỡng nhất định, tần suất quan sát sẽ tăng lên, y tá phụ trách sẽ được thông báo, bác sĩ được gọi ở cấp độ nhất định và đội phản ứng nhanh được kích hoạt ở cấp độ cao hơn. Chuỗi này chuyển trực giác của y tá rằng “có điều gì đó không ổn” thành hành động cụ thể và có trách nhiệm. AI rất hữu ích trong việc nhắc nhở bạn về chuỗi này: dựa trên điểm số, nó có thể cung cấp danh sách kiểm tra “cấp độ này có bước này trong giao thức”. Nhưng chính y tá là người khởi xướng và thực hiện chuỗi; AI chỉ nhắc nhở bạn bước nào sắp tới.
Trở ngại lớn nhất của việc leo thang thường không phải là kỹ thuật mà là con người: một y tá thiếu kinh nghiệm có thể ngần ngại gọi bác sĩ là "vô ích". Tuy nhiên, thông báo sớm và có cấu trúc tốt sẽ cứu được mạng sống. Ở đây, sự hỗ trợ chỉnh sửa SBAR của AI còn mang đến sự yên tâm về mặt tâm lý: việc tìm kiếm trở nên dễ dàng hơn khi bạn có trong tay một bản báo cáo rõ ràng, đầy đủ.
Ngoài dấu hiệu sinh tồn: manh mối để bổ sung cho việc quan sát
Điểm cảnh báo sớm dựa trên các chỉ số quan trọng, nhưng các dấu hiệu xấu đi đầu tiên thường không được thể hiện thành con số: bệnh nhân bồn chồn, bắt đầu lú lẫn, lượng nước tiểu giảm, da lạnh và ẩm ướt, biểu hiện "cảm thấy không khỏe". Các y tá giàu kinh nghiệm nắm bắt được những manh mối này trước khi điểm số tăng lên. AI có thể sử dụng danh sách kiểm tra để nhắc nhở bạn xem những chủ đề này có được hỏi trong ghi chú theo dõi bệnh nhân hay không - nhưng công việc của y tá chỉ là nhìn, chạm và giải thích những manh mối này. Vì vậy, đừng bao giờ kết thúc bản tóm tắt theo dõi AI bằng một kết luận như “bệnh nhân đã ổn định”; AI sắp xếp dữ liệu, bạn đưa ra quyết định về hình ảnh lâm sàng.
Tóm lại
Trí tuệ nhân tạo sắp xếp dữ liệu trong quá trình theo dõi bệnh nhân, hiển thị xu hướng và tăng tốc độ báo cáo; nhưng anh ta không gặp bệnh nhân và quyết định tình trạng bệnh trở nên tồi tệ hơn. Điểm cảnh báo sớm là một công cụ hỗ trợ sàng lọc chứ không phải là chẩn đoán. Ngay cả khi điểm số là bình thường, bạn vẫn nên đánh giá bệnh nhân nếu có nghi ngờ về mặt lâm sàng. Sử dụng AI để “chỉnh sửa và đánh dấu”; Điều dưỡng và bác sĩ làm công việc “đánh giá và quyết định”.
Nhiệm vụ ứng dụng
Nhận xu hướng sống còn 8-12 giờ của bệnh nhân từ dịch vụ của chính bạn (ẩn danh). Yêu cầu AI sắp xếp dữ liệu này vào bảng và tạo bản tóm tắt xu hướng. Sau đó tạo báo cáo SBAR dự thảo và so sánh với tệp thực tế và sửa nó. Cuối cùng, hãy viết một đoạn văn về cách bạn sẽ hành động trong tình huống mà điểm số ở mức bình thường nhưng bạn có nghi ngờ lâm sàng.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã chỉnh sửa dữ liệu quan trọng mà không có giấy tờ tùy thân.
- [ ] Tôi giải thích xu hướng này là sự thay đổi theo thời gian.
- [ ] Tôi đã xác nhận ngưỡng và điểm số bằng giao thức của tổ chức.
- [ ] Bất kể điểm số nói thế nào, tôi vẫn đánh giá bệnh nhân.
- [ ] Tôi đã so sánh báo cáo SBAR với tệp thực tế.
- [ ] Tôi đã ghi lại quyết định và thời gian.
- [ ] Tôi đã không hy sinh sự nghi ngờ lâm sàng để ghi điểm.