人工智能(AI)如何改變護(hù)理的未來(lái)
人工智能 (AI) 包括許多醫(yī)療保健技術(shù),這些技術(shù)改變了護(hù)士的角色并增強(qiáng)了患者護(hù)理。在醫(yī)療保健領(lǐng)域,人工智能通常是指計(jì)算機(jī)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(shí)以指導(dǎo)決策或自主行動(dòng)的能力。然而,精確定義人工智能可能具有挑戰(zhàn)性,因?yàn)樗膽?yīng)用范圍很廣,包括風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)算法、機(jī)器人和語(yǔ)音識(shí)別——所有這些都增強(qiáng)了護(hù)理實(shí)踐,并正在快速改變整個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)。護(hù)理人工智能包括臨床護(hù)理決策支持、移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)和基于傳感器的技術(shù),以及語(yǔ)音助手和機(jī)器人技術(shù)等。
護(hù)理AI—臨床護(hù)理決策支持
臨床決策支持工具(包括電子健康記錄 [EHR]、臨床實(shí)踐指南、醫(yī)囑集、報(bào)告和儀表板中的警報(bào))增強(qiáng)了護(hù)士做出臨床決策的能力。他們可能會(huì)向最終用戶提供信息或根據(jù)數(shù)據(jù)提供可操作的選項(xiàng)。臨床決策支持也可以集成到其他工具中,包括EHR以外的移動(dòng)健康應(yīng)用程序。當(dāng)與人工智能相結(jié)合時(shí),臨床決策支持可以提供超出人類能力的準(zhǔn)確性和特異性的預(yù)測(cè)和建議。基于 AI 的臨床決策支持包括自動(dòng)生成的護(hù)理診斷、跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和引導(dǎo)決策樹(shù),以防止導(dǎo)管相關(guān)的尿路感染。
這些工具背后的概念并不新鮮。例如,跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)涉及定期評(píng)估和跌倒預(yù)防措施的實(shí)施。然而,手動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算非常耗時(shí),并且容易受到人為錯(cuò)誤的影響,從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。與傳統(tǒng)方法相比,人工智能具有三個(gè)優(yōu)勢(shì):在風(fēng) 險(xiǎn)預(yù)測(cè)中快速考慮大量數(shù)據(jù)的能力,提高干預(yù)特異性(準(zhǔn)確標(biāo)記風(fēng)險(xiǎn)最高的患者)變量選擇和計(jì)算中的自動(dòng)調(diào)整。
AI 通過(guò)考慮來(lái)自 EHR 和其他信息來(lái)源的更多樣化的患者信息,準(zhǔn)確識(shí)別高危患者。 為了確?;?AI 的臨床決策支持工具補(bǔ)充護(hù)理工作流程并有利于護(hù)理服務(wù)和患者結(jié)果,護(hù)士必須參與其開(kāi)發(fā)和部署。人工智能在決策支持方面的潛力包括幫助護(hù)士識(shí)別患者及病情,確定護(hù)理需求。
護(hù)理AI—移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)和基于傳感器的技術(shù)
COVID-19 大流行改變了患者護(hù)理服務(wù),包括遠(yuǎn)程和在診所就診之間從患者那里檢索數(shù)據(jù)的需求增加。移動(dòng)醫(yī)療(mHealth)和基于傳感器的技術(shù)的應(yīng)用得以快速推廣。根據(jù)醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心的數(shù)據(jù),這些技術(shù)對(duì)于管理慢性病特別有用,慢性病消耗了美國(guó)超過(guò)75%的醫(yī)療保健支出。 移動(dòng)健康技術(shù)(智能手機(jī)、智能手機(jī)應(yīng)用程序和可穿戴技術(shù))通過(guò)在患者和提供者之間直接接收和發(fā)送數(shù)據(jù)來(lái)幫助管理慢性疾病,從而全面了解患者在日常環(huán)境中的健康狀況動(dòng)態(tài)狀態(tài)?;趥鞲衅鞯募夹g(shù),當(dāng)放置在家庭或醫(yī)院環(huán)境中并結(jié)合使用時(shí),可幫助護(hù)士收集健康信息,包括監(jiān)測(cè)身體運(yùn)動(dòng),并收集體重,運(yùn)動(dòng)和環(huán)境(溫度,光,聲音,空氣質(zhì)量)數(shù)據(jù)。 這些技術(shù)可以在整個(gè)護(hù)理過(guò)程中使用,跟隨患者從住院護(hù)理過(guò)渡到門診護(hù)理。此外,監(jiān)測(cè)活動(dòng)、睡眠、心率和節(jié)律的可穿戴傳感器越來(lái)越便宜。這些工具及其應(yīng)用允許護(hù)士近乎實(shí)時(shí)地在人群健康水平上發(fā)送和接收來(lái)自個(gè)體患者的數(shù)據(jù),以進(jìn)行可擴(kuò)展的無(wú)創(chuàng)診斷和監(jiān)測(cè)。 移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)會(huì)生成大量連續(xù)數(shù)據(jù),需要軟件工具來(lái)匯總和分析以獲得可操作的見(jiàn)解。例如,如果糖尿病患者使用移動(dòng)健康設(shè)備來(lái)監(jiān)測(cè)他們的病情,臨床醫(yī)生可以分析數(shù)據(jù)以進(jìn)行模式識(shí)別。這允許反饋循環(huán),提示患者根據(jù)數(shù)據(jù)趨勢(shì)改變行為。這些分析還可以識(shí)別可能需要額外護(hù)理和自我管理支持的患者。在門診就診期間,護(hù)士可以使用這些數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明患者的日常行為和生理變化。
護(hù)理AI—語(yǔ)音助手和機(jī)器人
語(yǔ)音助手可能在EHR應(yīng)用中有未來(lái),在家里收集患者數(shù)據(jù)并提供干預(yù)措施以增強(qiáng)護(hù)理。想象一下護(hù)士使用Alexa提醒老年人服藥并測(cè)量血壓的場(chǎng)景。然后,Alexa 將患者數(shù)據(jù)記錄在 EHR 中,供護(hù)士查看。對(duì)于老年人和某些殘疾(例如視力不佳)的患者,鑒于他們基于語(yǔ)音的交互,這些工具可能特別有用。語(yǔ)音助手的好處取決于護(hù)士參與技術(shù)選擇及其在實(shí)踐中和患者護(hù)理中的應(yīng)用。 隨著機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步,它被用于提供護(hù)理伴侶和創(chuàng)建遠(yuǎn)程控制工具,例如遠(yuǎn)程呈現(xiàn)機(jī)器人(護(hù)士可以使用語(yǔ)音和視頻應(yīng)用程序駕駛輪式機(jī)器人)來(lái)提供護(hù)理。醫(yī)院越來(lái)越多地使用遠(yuǎn)程呈現(xiàn)機(jī)器人來(lái)增強(qiáng)面對(duì)面的患者護(hù)理。 在COVID-19大流行期間,護(hù)士經(jīng)常通過(guò)語(yǔ)音助手和機(jī)器人與患者進(jìn)行遠(yuǎn)程互動(dòng),以減少個(gè)人防護(hù)設(shè)備的使用和反復(fù)接觸病毒。這些技術(shù)還可以減少護(hù)士每次訪問(wèn)在數(shù)據(jù)收集和記錄上花費(fèi)的時(shí)間。但是,它們僅限于視頻和語(yǔ)音交互。李及其同事正在進(jìn)行的研究可能會(huì)導(dǎo)致帶有手臂的機(jī)器人,護(hù)士可以遠(yuǎn)程駕駛以操縱環(huán)境中的物品,例如按下輸液泵按鈕以及協(xié)助喂養(yǎng)和藥物輸送 。
在護(hù)理中實(shí)施人工智能
當(dāng)護(hù)士實(shí)施人工智能(例如臨床決策工具)時(shí),他們可以快速處理大量數(shù)據(jù)以識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、推薦干預(yù)措施并簡(jiǎn)化工作流程。然而,要使人工智能真正改變護(hù)理實(shí)踐,必須通過(guò)護(hù)士的投入來(lái)解決局限性。 了解人工智能與傳統(tǒng)工具相比的功能可以幫助護(hù)士根據(jù)特定的護(hù)理情況選擇最佳選擇。例如,在評(píng)估壓力性損傷或跌倒風(fēng)險(xiǎn)時(shí),人工智能工具會(huì)考慮一段時(shí)間內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn),并可能改變它們執(zhí)行計(jì)算的方式以提高準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具在單個(gè)時(shí)間點(diǎn)考慮有限數(shù)量的變量,并且無(wú)法解釋單個(gè)差異。換句話說(shuō),人工智能工具“學(xué)會(huì)”更加具體和準(zhǔn)確,識(shí)別否則會(huì)被忽視的高?;颊?。
人工智能工具還可以分析比傳統(tǒng)工具更多的數(shù)據(jù)點(diǎn),包括EHR中不容易獲得的數(shù)據(jù),例如購(gòu)買的消費(fèi)者和公開(kāi)報(bào)告的數(shù)據(jù)。這些附加信息與 EHR 數(shù)據(jù)的子集相結(jié)合,可以產(chǎn)生比傳統(tǒng)時(shí)間點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具更可靠的可能性或風(fēng)險(xiǎn)分析。其中一個(gè)例子是藥物研究。麥肯錫公司與醫(yī)療保健系統(tǒng)合作,將其數(shù)據(jù)與縱向EHR數(shù)據(jù)相結(jié)合,以開(kāi)發(fā)腫瘤藥物。護(hù)理科學(xué)也將受益于將多個(gè)數(shù)據(jù)源(包括患者報(bào)告的結(jié)果、患者偏好和社會(huì)經(jīng)濟(jì)考慮)與 EHR 相結(jié)合。 為了幫助做出有關(guān)人工智能工具使用的最佳決策,護(hù)士應(yīng)參與所有項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段,從定義工具要解決的問(wèn)題到評(píng)估其影響。了解使用AI臨床決策支持的差異以及AI識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)因素的護(hù)士對(duì)于開(kāi)發(fā)和使用可靠的解決方案至關(guān)重要 。
未來(lái)的挑戰(zhàn)
盡管人工智能為護(hù)理提供了有前途的解決方案,但它并非沒(méi)有缺點(diǎn)。例如,僅僅因?yàn)槟梢允褂肁I工具,并不意味著您應(yīng)該這樣做。根據(jù)應(yīng)用的不同,許多傳統(tǒng)工具實(shí)際上表現(xiàn)相似(或優(yōu)于)人工智能工具,例如預(yù)測(cè)接受過(guò)髖部骨折治療的老年患者的死亡率。數(shù)據(jù)質(zhì)量和來(lái)源以及建模驗(yàn)證顯示出不同的結(jié)果。新型機(jī)器人技術(shù)可能會(huì)遇到阻力。在引入新事物時(shí),文化變革始終是一個(gè)因素,但如果不謹(jǐn)慎實(shí)施,機(jī)器人技術(shù)可能會(huì)被誤解或被認(rèn)為是侵入性的。醫(yī)療保健專業(yè)人員也可能擔(dān)心人工智能會(huì)導(dǎo)致失業(yè)。這在未來(lái)可能是正確的,但當(dāng)前的工具和正在開(kāi)發(fā)的工具和正在開(kāi)發(fā)的工具并不能取代人類的工作;它們旨在作為增強(qiáng)功能。此外,許多人擔(dān)心與人工智能使用相關(guān)的機(jī)密性和隱私性。與處理敏感信息的技術(shù)一樣,風(fēng)險(xiǎn)也存在。但是,通過(guò)仔細(xì)規(guī)劃和實(shí)施,可以減輕這些風(fēng)險(xiǎn)。
(楊磊)
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