“Menulis cerita baru untuk perawatan kesehatan”: perawat UC telah memberikan pandangan untuk masa depan AI dalam keperawatan
Untuk perawat ruang gawat darurat Maranda Bradshaw, kecerdasan buatan membantu mengurangi stres yang disebutnya “penumpukan penumpukan kognitif”.
“Pikirkan seperti ini: untuk setiap prosedur yang diberikan, ada cound 20, 30, 40 langkah yang saya ikuti, dan setiap langkah ditekan oleh audiens yang dapat ditumpuk. Tumpukan piring prosedur” melambangkan beban memori Anda. Semakin besar beban memori atau tumpukan pelat, semakin besar strain kognitif.
Saya harus mendapatkan Kit IV awal, jarum, klorhexidine (antiseptik yang membantu mencegah infeksi), ekstensi IV dan cairan kanan. Katakanlah di tengah -tengah prosedur, perawat tuduhan melihat bahwa saya harus menggambar laktat untuk membantu resusitasi. Jadi, saya mengambil piring tempat saya hanya bekerja dari tumpukan, meletakkannya di samping dan menambahkan “piring” di laktat di bagian atas tumpukan saya. Sekarang tumpukan memori tidak lagi terorganisir.
IA membantu saya untuk tidak pergi atau kehilangan piring. Teknologi ini menangkap bagian -bagian dari proses yang kami sebagai perawat sudah melakukan secara manual mendorong saya ke komputer dan membantu saya mengatur dengan pos pemeriksaan. ”
– Maranda Bradshaw, RN MSN, manajer perawat untuk layanan darurat di UC San Diego Health.
Contoh Bradshaw hanyalah salah satu dari banyak cara di mana kecerdasan buatan dapat membantu meningkatkan pekerjaan perawat: ini meningkatkan keterampilan dan tanggung jawab praktik perawat klinis, mengintegrasikan berbagai basis data dan sistem teknologi dan, pada akhirnya, membantu membuat pekerjaan mereka lebih efisien.
Kay Burke, MBA, BSN, RN, NE-BC, VP dan Chief Nursing Informatics Officer di UCSF Health, Share, “Kadang-kadang kami menyebut ini sebagai” kembali ke tempat tidur “-Breaking ke perawat untuk menghapus komputer, di luar perangkat lunak dokumentasi dan kembali merawat pasien”.
Burke juga mendeteksi bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengurangi beban kognitif perawat. “Perawat menghabiskan begitu banyak kekuatan otak untuk apa yang harus dilakukan nanti. Kecerdasan buatan dapat membantu memprioritaskan tugas -tugas ini sehingga perawat tahu apa selanjutnya dalam suatu prosedur. Ini memberikan daftar kontrol yang cepat dan efisien.”
UC Health mengakui peran penting yang dimainkan perawat dalam sistem kesehatan
Menurut American Association of Colleges of NursingPerawat mewakili segmen terbesar dari tenaga kesehatan di Amerika Serikat, dengan 4,7 juta perawat terdaftar di sektor ini. Di California, ada kira -kira 542.000 perawat terdaftar aktif.
Di UC Health, perawat adalah bagian integral dari program dan inisiatif yang memeriksa bagaimana IA dapat diintegrasikan ke dalam adegan perawatan kesehatan untuk meningkatkan peran profesional mereka dan pengalaman pasien mereka. Perawat di seluruh sistem UC sedang dalam revisi dan komite konsultasi yang mengevaluasi dan memilih teknologi baru dan banyak kasus penggunaan untuk pertanyaan disajikan oleh perawat UC yang bekerja setiap hari dengan pasien.
Keuntungan utama langsung dari kecerdasan buatan: untuk mengurangi waktu dokumentasi dan melakukan kegiatan administrasi
Mempertanyakan, dokter mengatakan bahwa pengurangan waktu yang dihabiskan untuk mendokumentasikan peringkat dalam catatan medis elektronik adalah salah satu keuntungan utama mengintegrasikan integritas ke dalam alur kerja mereka.
Wanita kedua Wellbaum, MSN, RN, NEA-BC, Ni-BC, Kepala Perawat Keperawatan Informatika di UCLA Health, “dalam putaran 12 jam, rata-rata seorang perawat menghabiskan 132 menit untuk mendokumentasikan informasi tentang pasien dalam sistem EHR (catatan kesehatan elektronik)”.
Ini adalah sekitar 18 persen dari waktu perawat selama putaran 12 jam. Bahkan waktu itu tidak memperhitungkan penelitian lain yang mungkin perlu dilakukan oleh perawat di luar SDM untuk berkonsultasi dengan database dan sistem lain tentang kebijakan, pendidikan pasien, standar bantuan atau prosedur lainnya.
Kredit: Kesehatan UC
Burke, dari UCSF Health, menawarkan contoh keluarga kepada siapa saja yang mengarang dan -mail atau dokumen teks. “Penggunaan AI dalam EHRS mirip dengan fungsi predikatif yang telah digunakan dalam banyak aplikasi email dan pengolah kata. Ketika Anda mengetik kalimat, sistem lebih awal kata atau frasa berikutnya yang mungkin Anda pikirkan tentang pengguna. Dalam EHR, sistem menyarankan kalimat berikutnya atau dua berdasarkan data yang merupakan almedy dalam bagan pasien atau catatan.
Wellbaum setuju. “Perawat menghabiskan banyak waktu di peringkat. Kecerdasan buatan membantu mereka mengembalikan waktu itu dengan pasien.”
Integrasi protokol, kebijakan dan prosedur
Perawat dan perawat lini pertama dalam peran manajemen keduanya mengutip keuntungan utama lain yang ditawarkan IA kepada profesi: mampu mengumpulkan informasi dari berbagai sumber dan sistem pada satu layar untuk membantu mereka mendapatkan apa yang mereka butuhkan untuk membantu pasien mereka.
Wellbaum mengatakan bahwa “kecerdasan buatan dapat membantu mendeteksi database terpisah sehingga ketika seorang perawat harus menyelesaikan dokumentasi, perawat itu dapat meminta sistem untuk membantu mengkonsolidasikan dokumentasi yang diperlukan”.
Dengan overlay kecerdasan buatan, perawat sekarang tidak lagi harus “berburu dan mengikuti” melalui sistem yang berbeda untuk menemukan pendidikan pasien, informasi obat, proses patologis, kebijakan dan prosedur, standar model bantuan atau bahkan pembaruan pada langkah -langkah tugas klinis rutin yang mungkin tidak dilakukan untuk beberapa waktu. Tetapi bahkan dengan penghematan waktu itu, perawat masih mereka yang mengevaluasi saran.
Burke mengatakan: “Perawat akan selalu harus menerapkan penilaian klinis dan pemikiran kritis dalam cara mereka merawat pasien mereka … Setiap alat kecerdasan buatan mengharuskan dokter untuk meninjau dan memvalidasi apa yang telah disarankan.”
Apakah itu lingkungan rawat jalan, rawat jalan, klinis atau darurat, setiap menit yang dapat dihabiskan oleh perawat secara langsung dengan pasien dan tidak dalam sistem teknis dapat melibatkan hasil yang lebih baik bagi pasien.
AI dalam Perawatan dan Perawatan Kesehatan: Ini Bukan Baru
Perawat yang sudah tua menekankan bahwa model tipe AI telah dalam perawatan kesehatan jauh sebelum dengungan saat ini di sekitar teknologi baru, penawarannya dan kemungkinannya. Untuk mendukung dan merekomendasikan intervensi keperawatan, Burke menunjukkan berbagai aplikasi kecerdasan buatan yang telah membantu perawat untuk memberikan bantuan, termasuk sistem dukungan keputusan, skor perkiraan risiko dan model penurunan dini.
Burke menambahkan: “Seperti yang kita ketahui, IA-in-in-program yang buruk untuk komputer yang mengembangkan penalaran, yang dirancang untuk bertindak secara rasional menggunakan perangkat lunak cerdas untuk mendukung proses pengambilan keputusan klinis. Ini bukan hal baru.”
Bradshaw, seorang perawat ER, setuju.
Selama 25 tahun karirnya sebagai perawat, Bradshaw mengenang ketika perawat membuat proses kertas dan pengambilan keputusan untuk mendokumentasikan pemberitahuan praktik terbaik, dan khususnya di sekitar langkah -langkah yang akan diadopsi untuk menghadapi sepsis. ;
Untuk sementara, SEPSI adalah prioritas klinis di mana setiap pasien dalam lingkungan pertolongan pertama akan dikenakan protokol intensitas tinggi dan lebih banyak fase untuk mengobatinya, termasuk check-in berulang untuk memberikan cairan dan memantau tanda-tanda vital secara berkala. Tetapi setiap pasien tidak memerlukan protokol itu.
“Sekarang, model kecerdasan buatan melampaui apa yang bisa kita rumit dengan grafik kertas dan pengambilan keputusan pohon untuk memeriksa semua data pasien dan membantu kita menghilangkan mereka yang tidak serius dalam risiko sepsis. Model ini yang didukung oleh teknologi memungkinkan kita untuk fokus pada perawatan mereka yang membutuhkan lebih banyak perawatan.”
Perawat memandu inovasi untuk perawatan kesehatan
Melalui sistem kesehatan UC, perawat berada di pusat percakapan di sekitar AI, kemungkinannya, penerapannya dan batasan dalam konteks klinis saat ini.
Di UCSF Health, Burke mengamati “kami tidak membuat keputusan dari atas ke bawah dalam hal praktik keperawatan. Kami memastikan kami memiliki perawat di garis depan yang berpartisipasi dan memandu proses pembuatan keputusan. Perawat memandu perubahan dalam praktik dan inovasi.”
Di UC San Diego Health, ada program Thinkshop II dan komite untuk kesehatan IA yang mengevaluasi semua ide untuk kelayakan dan keselamatan mereka, banyak di antaranya berasal dari perawat di garis depan. Semua ide melalui proses revisi dalam -keypth untuk memastikan bahwa setiap implementasi memenuhi standar sistem kesehatan dan dengan hati -hati bijaksana dengan kontribusi kelompok pemangku kepentingan yang beragam. Selain itu, Bradshaw, anggota komite dan mantan pengirim ide -ide proyek potensial, mengatakan bahwa komite mengevaluasi setiap pengiriman untuk menentukan apakah penggunaan AI adalah yang tepat, transparan, akurat, andal, aman dan adil. Melalui koordinasi dengan tim hukum, kesesuaian dan keamanan informasi, komite juga dapat memastikan bahwa privasi pasien dilindungi dalam penggunaan AI.
Ellen Pollack, MSN, RN-BC, kepala petugas informasi UCLA Health Sciences, mengatakan bahwa “kami tidak akan pernah menerapkan teknologi kecerdasan buatan apa pun yang melibatkan bantuan kepada pasien tanpa perawat yang memberikan masukan”.
Contoh lain tentang bagaimana perawat dan perawat berinovasi inovasi kecerdasan buatan adalah proyek “Perawatan Percakapan” Kesehatan UCSF. Program percontohan yang saat ini berada di Discovery, proyek ini memeriksa sebagai perbaikan yang diaktifkan oleh item dapat menyajikan informasi di tempat yang sesuai di EHR. Jika dia memenuhi standar perawatan, para perawat juga akan memandu implementasinya dan mengukur keberhasilan mereka.
Tertunda
Perawat yang berbagi pemikiran mereka telah menyetujui fakta bahwa AI saat ini membuka peluang untuk profesi dan akan terus melakukannya dengan melanjutkan.
Burke percaya bahwa “dalam 5-7 tahun, perawat tidak akan mengingat hidup tanpa AI sebagai bagian dari aliran kerja sehari-hari mereka. Sesuatu yang sederhana seperti memiliki kecerdasan yang ada untuk membantu mereka menyusun pesan dan catatan dapat meningkatkan waktu yang dapat mereka habiskan bersama pasien”.
Bradshaw setuju. “Ini liar seperti mobil sederhana yang membantu Anda mengingat apa yang kami ketahui adalah standar klinis dalam proses pembuatan keputusan klinis membantu Anda memperbaiki semua hal ini.” Perawat terus memainkan peran sentral dalam proses pengambilan keputusan di sekitar AI dalam perawatan kesehatan.
Bradshaw menyimpulkan: “Perawat menulis riwayat perawatan kesehatan baru”.
