Lợi nhuận:
- Khả năng chuyển đổi quy trình điều dưỡng (chẩn đoán, lập kế hoạch, thực hiện, đánh giá) thành bản thảo kế hoạch chăm sóc bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng cá nhân hóa và xác minh chẩn đoán điều dưỡng, mục tiêu và dự thảo can thiệp với dữ liệu thực tế của bệnh nhân và các tiêu chuẩn của tổ chức
- Khả năng hiểu rằng kế hoạch chăm sóc do trí tuệ nhân tạo tạo ra là khuôn khổ ban đầu và phải được phê duyệt theo đánh giá lâm sàng của y tá phụ trách.
Kế hoạch chăm sóc là bản đồ thực hiện chăm sóc điều dưỡng cho bệnh nhân một cách có hệ thống và dựa trên bằng chứng, thay vì ngẫu nhiên. Khi vẽ bản đồ này, các y tá sử dụng một phương pháp phổ biến trên khắp thế giới: quy trình điều dưỡng. Quá trình này có năm bước—chẩn đoán (thu thập dữ liệu), chẩn đoán điều dưỡng, lập kế hoạch (mục tiêu và can thiệp), thực hiện và đánh giá. Việc viết một kế hoạch chăm sóc tốt cần có thời gian: việc lựa chọn chẩn đoán điều dưỡng phù hợp, đặt ra các mục tiêu có thể đo lường được và sắp xếp các biện pháp can thiệp thích hợp đều cần được chú ý. Trí tuệ nhân tạo là một công cụ hỗ trợ soạn thảo mạnh mẽ trong công việc này: nó sắp xếp dữ liệu rải rác, gợi lại các chẩn đoán điều dưỡng có thể có và vạch ra các mục tiêu cũng như biện pháp can thiệp. Nhưng một lần nữa: AI tạo ra những bộ xương; Y tá phụ trách là người điều chỉnh, ưu tiên và phê duyệt kế hoạch cho bệnh nhân.
chẩn đoán điều dưỡng là gì
Chẩn đoán y khoa đặt tên cho căn bệnh đó (ví dụ: “suy tim”) và thuộc thẩm quyền của bác sĩ. Chẩn đoán điều dưỡng nêu tên các phản ứng của bệnh nhân đối với tình huống này và có thể được giải quyết bằng chăm sóc điều dưỡng (ví dụ: "không dung nạp hoạt động", "nguy cơ quá tải chất lỏng", "nguy cơ suy giảm tính toàn vẹn của da"). Một tiêu chuẩn được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới là thuật ngữ NANDA-I; Phân loại NIC được sử dụng cho các biện pháp can thiệp và phân loại NOC được sử dụng cho kết quả. Những thuật ngữ này cung cấp một ngôn ngữ chung, nhưng việc lựa chọn chẩn đoán chính xác cho từng bệnh nhân đòi hỏi phải có sự đánh giá lâm sàng.
AI có thể xem hồ sơ bệnh nhân và gọi lại danh sách “các chẩn đoán điều dưỡng sau đây có thể được xem xét với dữ liệu này”. Danh sách này là điểm khởi đầu; Y tá quyết định cái nào phù hợp với bệnh nhân này, cái nào là ưu tiên và liệu dữ liệu có thực sự hỗ trợ cho chẩn đoán hay không.
Thận trọng: Chẩn đoán, mục tiêu hoặc can thiệp điều dưỡng do AI đề xuất xuất phát từ kiến thức chung; Nó không biết dữ liệu thực tế của bệnh nhân, sở thích và tiêu chuẩn của tổ chức. Việc thực hiện kế hoạch như hiện tại có thể dẫn đến việc chăm sóc không phù hợp với bệnh nhân hoặc được ưu tiên không chính xác.
Làm thế nào để có một mục tiêu tốt
Các mục tiêu trong kế hoạch chăm sóc phải đo lường được và có giới hạn thời gian. “Bệnh nhân sẽ khỏi bệnh” không phải là mục tiêu; không thể đo lường được. "Bệnh nhân sẽ có thể đi bộ 10 mét mà không cần trợ giúp trong vòng 48 giờ" là một mục tiêu có thể đo lường được. AI rất giỏi trong việc đưa ra những mục tiêu mơ hồ có thể đo lường được; Nếu bạn bảo anh ấy “viết mục tiêu này theo cách có thể đo lường được và có giới hạn thời gian”, anh ấy sẽ đưa cho bạn một bản phác thảo chung. Bạn làm cho bản phác thảo này trở nên thực tế tùy theo tình huống thực tế của bệnh nhân - bởi vì chỉ có y tá biết bệnh nhân mới biết bệnh nhân có thể làm gì trong 48 giờ.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Kế hoạch sau phẫu thuật. Bệnh nhân 68 tuổi (giấu tên) được phẫu thuật thay khớp gối. Y tá đưa hồ sơ cho AI và yêu cầu phác thảo kế hoạch chăm sóc. AI liệt kê các chẩn đoán về "đau cấp tính", "nguy cơ té ngã", "không dung nạp hoạt động" và các tiêu đề can thiệp thích hợp. Y tá cũng bổ sung thêm "nguy cơ toàn vẹn da", điều chỉnh mục tiêu giảm đau dựa trên điểm đau của bệnh nhân và ưu tiên nguy cơ té ngã dựa trên tiền sử của bệnh nhân này. AI giảm thời gian nháp 5 phút xuống còn 30 giây; cá nhân hóa và xác nhận tại y tá.
Trường hợp 2 - Bệnh mãn tính. Ở một bệnh nhân bị suy tim, AI gợi ý “quá tải chất lỏng” và “không dung nạp hoạt động” nhưng bỏ qua việc cân hàng ngày và can thiệp hạn chế chất lỏng. Y tá ghi nhớ quy trình của cơ sở và bổ sung biện pháp can thiệp quan trọng này. Bài học: Danh sách của AI không nên được coi là hoàn chỉnh; có thể bị thiếu.
Trường hợp 3 - Ưu tiên sai. AI đặt giáo dục dinh dưỡng lên hàng đầu cho bệnh nhân tiểu đường, nhưng lượng đường trong máu của bệnh nhân đang ở mức nguy kịch vào thời điểm đó. Y tá chuyển ưu tiên sang quản lý đường huyết ngay lập tức. Bài học: việc ưu tiên đòi hỏi sự phán đoán lâm sàng; AI không cảm nhận được sự cấp bách.
Từng bước: Soạn thảo kế hoạch chăm sóc bằng AI
- Chỉnh sửa dữ liệu ẩn danh. Chẩn đoán, bệnh sử, những phát hiện hiện tại, những hạn chế.
- Yêu cầu một bản thảo. Các chẩn đoán, mục tiêu, can thiệp điều dưỡng có thể có.
- Thích ứng với bệnh nhân này. Chẩn đoán nào phù hợp, chẩn đoán nào được ưu tiên?
- So sánh với tiêu chuẩn của tổ chức. Thiếu nhiễu, có sự khác biệt về giao thức không?
- Làm cho các mục tiêu có thể đo lường được và thực tế.
- Với tư cách là y tá phụ trách, hãy xác nhận và lưu lại.
Bốn mẫu có thể sao chép
Nhiệm vụ: Lập DRAFT kế hoạch chăm sóc điều dưỡng cho hồ sơ bệnh nhân (ẩn danh) sau đây. Liệt kê các chẩn đoán điều dưỡng có thể có, với 1-2 mục tiêu có thể đo lường được và các chủ đề can thiệp cho mỗi mục tiêu. Hãy để việc lựa chọn chẩn đoán cuối cùng và mức độ ưu tiên cho tôi. Hồ sơ: [chẩn đoán, tiền sử, phát hiện hiện tại, hạn chế]
Nhiệm vụ: Viết lại các mục tiêu điều dưỡng mơ hồ sau đây dưới dạng có thể đo lường được và có giới hạn thời gian (cái gì, bao nhiêu, khi nào). Hãy để tôi quyết định chủ nghĩa hiện thực. Mục tiêu: […]
Nhiệm vụ: Nhắc tôi về các chủ đề can thiệp có thể bị thiếu trong dự thảo kế hoạch chăm sóc này (ví dụ: nguy cơ té ngã, tính toàn vẹn của da, kiểm soát cơn đau, theo dõi dịch truyền, giáo dục). Đừng điền vào, chỉ cần đánh dấu những mục còn thiếu làm danh sách kiểm tra. Dự thảo: […]
Nhiệm vụ: Liệt kê các chẩn đoán điều dưỡng mà bạn đề xuất cho hồ sơ bệnh nhân này theo thứ tự bảng chữ cái, không theo thứ tự cấp bách và quan trọng; Hãy giải thích bằng một câu tại sao tôi không để lại thứ tự ưu tiên cho bạn. Hồ sơ: […]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: “Viết kế hoạch chăm sóc cho bệnh nhân này.”
Güçlü: "Tạo BẢN THẢO cho hồ sơ bệnh nhân phẫu thuật ẩn danh sau đây, bao gồm các chẩn đoán điều dưỡng có thể có, 1-2 mục tiêu có thể đo lường cho mỗi mục tiêu và tiêu đề can thiệp. Tôi sẽ quyết định chẩn đoán nào phù hợp với bệnh nhân này và thứ tự ưu tiên. Giả sử rằng bạn không biết các biện pháp can thiệp cụ thể theo quy trình của tổ chức và ghi chú 'phải được xác nhận theo quy trình'."
Trong lời nhắc mạnh mẽ, AI tạo ra một bộ xương; sự lựa chọn, ưu tiên và phê duyệt được giao cho y tá.
Những lỗi thường gặp
- Nhầm bản phác thảo với một bản kế hoạch đã hoàn thiện. AI cho bộ xương; việc cá nhân hóa thuộc về y tá.
- Nghĩ rằng danh sách AI đã hoàn tất. Những sáng kiến quan trọng có thể bị thiếu; So sánh với tiêu chuẩn của tổ chức.
- Để lại ưu tiên cho AI. Xếp hạng khẩn cấp đòi hỏi sự đánh giá lâm sàng.
- Để lại những mục tiêu không thể đo lường được. Mỗi mục tiêu nên bao gồm cái gì, bao nhiêu và khi nào.
- Không khớp với dữ liệu bệnh nhân. Thông tin chung có thể không áp dụng cho bệnh nhân này.
Giai đoạn đánh giá: duy trì kế hoạch
Kế hoạch chăm sóc không phải là một tài liệu được viết một lần rồi đặt sang một bên; Đánh giá, bước cuối cùng trong quy trình điều dưỡng, là liên tục kiểm tra xem kế hoạch có hiệu quả hay không. Mục tiêu đã đạt được chưa? Các sáng kiến có hiệu quả không? Kế hoạch có nên được cập nhật nếu tình trạng của bệnh nhân đã thay đổi? Đây là bước giúp việc chăm sóc tồn tại và thực tế. AI có thể trợ giúp ở giai đoạn này: nó có thể tạo ra một phác thảo đánh giá so sánh các quan sát hiện tại với bộ mục tiêu có thể đo lường được, cung cấp một khuôn khổ như “mục tiêu này đã đạt được/một phần/không đạt được”. Nhưng việc đánh giá thực sự được thực hiện thông qua quan sát bệnh nhân và phán đoán lâm sàng; AI chỉ quy định việc so sánh.
Một sai lầm phổ biến là không bao giờ cập nhật kế hoạch đã viết ban đầu qua các ca làm việc. Nếu kế hoạch vẫn giữ nguyên cho dù bệnh nhân khá hơn hay tệ hơn, kế hoạch đó sẽ không còn phản ánh thực tế nữa. Yêu cầu AI thường xuyên “so sánh các mục tiêu trước đây với những quan sát hiện tại cần được sửa đổi” là một cách thiết thực để giữ cho kế hoạch luôn mới mẻ. Tuy nhiên, mỗi lần sửa đổi phải được y tá phụ trách phê duyệt.
Ưu tiên: chính người cảm thấy cấp bách
Điều cực kỳ quan trọng là vấn đề nào được giải quyết đầu tiên trong kế hoạch bảo trì. Một cách tiếp cận phổ biến là ưu tiên các vấn đề sinh lý đe dọa tính mạng (đường thở, hô hấp, tuần hoàn) trước các vấn đề tâm lý xã hội hoặc lâu dài. AI có thể gợi lên một khuôn khổ ưu tiên, nhưng nó không thể cảm nhận được vấn đề nào của bệnh nhân hiện tại là cấp bách nhất; vì sự cấp bách phát sinh từ hoàn cảnh thực tế của bệnh nhân lúc đó. Giáo dục là quan trọng đối với bệnh nhân tiểu đường, nhưng nếu lượng đường trong máu là quan trọng thì cần phải quản lý trước tiên. Những quyết định ưu tiên như vậy là vấn đề đánh giá lâm sàng chứ không phải dữ liệu. Sử dụng AI làm công cụ ưu tiên chứ không phải là người ra quyết định.
Mẹo: Cách hiệu quả nhất để viết kế hoạch chăm sóc bằng AI là cung cấp cho nó “dữ liệu” bạn có chứ không phải “vấn đề” của bệnh nhân. Thay vì cố gắng để AI đưa ra chẩn đoán, việc nói “liệt kê các chẩn đoán điều dưỡng có thể có dựa trên dữ liệu sau đây và những phát hiện hỗ trợ/bác bỏ chúng” là cách sử dụng an toàn hơn nhiều, buộc bạn phải suy nghĩ và lựa chọn. Vì vậy, AI không đưa ra quyết định, nó cung cấp khả năng phán đoán của bạn và hiển thị dữ liệu nào hỗ trợ chẩn đoán nào. Cách tiếp cận này làm cho kế hoạch vừa mang tính cá nhân hơn vừa mang tính phòng thủ hơn; Bởi vì đằng sau mỗi chẩn đoán đều có dữ liệu cụ thể chứ không phải "AI đề xuất".
Tóm lại
Trí tuệ nhân tạo tăng tốc việc viết kế hoạch chăm sóc: nó nhắc nhở về các chẩn đoán điều dưỡng có thể có, tạo ra một khuôn khổ các mục tiêu và biện pháp can thiệp, đồng thời làm cho các mục tiêu mơ hồ có thể đo lường được. Tuy nhiên, kế hoạch này phải được cá nhân hóa theo dữ liệu thực tế của bệnh nhân, các ưu tiên và tiêu chuẩn của tổ chức và được phê duyệt bởi đánh giá lâm sàng của y tá phụ trách. AI tạo ra bộ xương; Chính y tá là người vẽ và ký vào bản đồ chăm sóc.
Nhiệm vụ ứng dụng
Yêu cầu AI soạn thảo kế hoạch chăm sóc cho một bệnh nhân (ẩn danh) từ dịch vụ của chính bạn. Sau đó: (1) đánh dấu chẩn đoán điều dưỡng nào thực sự phù hợp với bệnh nhân này, (2) bao gồm ít nhất một biện pháp can thiệp còn thiếu, (3) đặt một trong các mục tiêu có thể đo lường được, (4) điều chỉnh thứ tự ưu tiên bằng cách sử dụng phán đoán lâm sàng của riêng bạn. Viết ngắn gọn lý do cho mỗi thay đổi bạn thực hiện.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã chỉnh sửa dữ liệu bệnh nhân mà không có thông tin nhận dạng.
- [ ] Tôi đã nhận được bản phác thảo AI dưới dạng bộ xương.
- [ ] Tôi đã chọn chẩn đoán điều dưỡng dựa trên bệnh nhân này.
- [ ] Tôi đã hoàn thành những sáng kiến còn thiếu theo tiêu chuẩn của công ty.
- [ ] Tôi đã đặt ra những mục tiêu có thể đo lường được và thực tế.
- [ ] Tôi đã xác định thứ tự ưu tiên dựa trên đánh giá lâm sàng của mình.
- [ ] Với tư cách là y tá phụ trách, tôi đã phê duyệt và ghi lại kế hoạch.