AI i klinisk sammenhæng: Forståelse af sygeplejerskers skepsis og vej fremad

Som følge af udbredt udbrændthed og mangel på arbejdskraft søger sundhedssektoren altid efter det ‘næste store’ til at støtte arbejdsstyrken, og AI er i øjeblikket den førende kandidat. AI-adoption bliver mere og mere udbredt i kliniske sammenhænge og er her for at blive, med branchens ledere rapporterer, at det er den mest spændende og mest forbedrede teknologi for fjerde år i træk.

Men selvom der uden tvivl er lovende fordele, har AI-platforme, der specifikt er designet til at forbedre klinikerens oplevelse, fremkaldt skepsis, og mange klinikere er stadig betænkelige ved dets brug – herunder sygeplejersker. I april 2024 protesterede sygeplejersker ansat hos Kaiser Permanente i San Francisco over sundhedssystemets brug af “utestede” AI-værktøjer, hvor ét af de største problemer var respekten for sygeplejerskefagets integritet i forhold til AI-baserede løsninger til arbejdsstyrkeaktivering. For at afhjælpe denne voksende udfordring anmodede sygeplejerskeledere hos Kaiser om, at arbejdere og fagforeninger skulle være en del af AI-udviklingsprocessen, og at de uafhængigt skulle bestemme, hvordan AI blev brugt på individuel basis.

Inden for faggruppen er der stadig en underliggende mistillid og tøven overfor ukendt teknologi, da patientens sikkerhed og velvære altid er det primære bekymring. Sygeplejersker fortjener den tid, plads og ressourcer, de har brug for for at udvikle en ægte komfortzone med AI ved at forstå de potentielle fordele ikke kun for patienten, men også for sig selv, da AI-løsninger, når de bruges succesfuldt, kan supplere sygeplejerskefagets arbejde – ikke erstatte det.

Ubegrænset værdi af sygeplejerskefagets rolle

På tværs af branchen er frygten for, at AI vil blive brugt i stedet for sygeplejersker, den mest fremherskende årsag til bekymring. Tanken er, at automatiserede løsninger kan føre til ændringer i antallet af ansatte og jobfunktioner, en særligt presserende bekymring midt i udbredte arbejdskraftmangler, hvilket kan føre til modstand fra sygeplejersker, der er bekymrede for deres jobssikkerhed.

De sygeplejersker hos Kaiser havde gentagne vanskeligheder med et elektronisk patientjournal-systems AI-aktiveret værktøj, der detaljerer patientens behandling under hver vagt, og derefter udnytter de nye data til at diktere, hvilket niveau af behandling en patient vil have brug for fra sygeplejersker, der arbejder på den følgende vagt. Historisk set havde sygeplejersker mere kontrol over fastsættelse af patientbehandling. Nu rapporterer sygeplejersker, at det nye system rutinemæssigt leverer utilstrækkelige personaletilknytninger til at give patientbehandling, fordi systemet ikke har kapaciteten til at medregne vigtige ansvar som forberedelse af visse behandlinger før en aftale eller undervisning af patienter og deres pårørende om deres behandlingsplaner. Disse tilsyneladende trivialiteter kan føre til katastrofale konsekvenser, herunder forsinket eller fragmenteret behandling, øget readmission eller udfordringer i forbindelse med medicinadhæren.

En anden lignende overvejelse er afhængigheden af menneskelig interaktion under behandlingsprocessen. Den menneskelige berøring er en af de mest afgørende aspekter af patientbehandling, og er i hjertet af sygeplejerskefagets arbejde. Selvom AI kan hjælpe med at accelerere dataanalyse og minimere administrativt arbejde, kan disse løsninger ikke genskabe medfølende og omsorgsfuld kommunikation mellem sygeplejersker og patienter. At levere behandling med følelsesmæssig støtte og forståelse er uerstatteligt, især da tillid og samarbejdsvilje mellem sygeplejersker og patienter bemærkelsesværdigt forbedrer behandlingsresultater.

Evaluering af nøjagtighed og privatlivsbekymringer

Sundhedsydelser kræver ubøjelig præcision og nøjagtighed. Derfor kan tanken om, at AI kunne have en negativ indvirkning på resultaterne ved at misdiagnosticere en patient eller foretage forkerte behandlinger, være ret bekymrende. I modsætning til fejl begået af mennesker, som normalt er forudsigelige og lette at korrigere, er AI-genererede fejl mere tilfældige, hvilket gør dem svære at forudse og rette hurtigt, hvilket potentielt kan føre til patient skade. Denne fejlmargin er for høj i sundhedssektoren, hvilket bidrager yderligere til usikkerheden.

AI-brug i sundhedssektoren har også fremkaldt bekymringer relateret til etik og privatliv. Da sundhedsdata-lækager bliver mere og mere almindelige, skal patientdata forblive fortrolige, og enhver integration af AI skal omfatte strenge foranstaltninger for at garantere maksimalt datasikkerhed. Sygeplejersker føler sig personligt ansvarlige for at opretholde patientfortrolighed, og enhver svigt i forbindelse med tekniske sårbarheder er fuldstændig uacceptabelt.

Genkendelse af AI’s uafviselige fordele

AI’s virkelige mulighed ligger i at give kliniske fagfolk mulighed for at vende tilbage til at udføre de opgaver, de er uddannet til at gøre – og dem, de virkelig elsker at gøre. AI kan håndtere de kedelige, rutinemæssige opgaver, der holder klinikerne tilbage, og give dem øget kapacitet til at fokusere på direkte patientbehandling. Dette er grundlæggende for deres begrundelse for, hvorfor de valgte deres fag til at starte med.

Komplet, personlig uddannelse er nødvendig for, at sygeplejersker kan fuldt ud absorbere AI’s nytte og acceptere AI som et gyldigt professionelt aktiv. Tag virtuel realitet (VR) som eksempel – oprindeligt skabt for at forbedre videospiloplevelsen, er teknologien udvidet til mange andre fokusområder. Når værdien af VR blev mere fremherskende, begyndte nysgerrige sind på tværs af mange fag at eksperimentere for at bestemme supplerende anvendelser. Den samme holdning burde anvendes på AI’s indførelse i sundhedssektoren i et forsøg på at forbedre kliniske resultater ved at implementere teknologier, der fokuserer på menneskecentreret sundhedsydelser.

I sundhedssektoren producerer VR-uddannelse engagerende og immersive 3D-perspektiver af simulerede, mulige scenarier ved hjælp af en digital hovedbeklædning, der giver klinikerne mulighed for at observere, lytte og føle deres omgivelser. I stedet for at levere viden gennem instruktør-læringskurser kan VR optimere klinikerens beredskab ved at kombinere strategiske komponenter fra online-læring, video- og multimediebaseret læring og simulationsbaseret læring, hvilket giver kliniske fagfolk mulighed for at lære af deres fejl uden risiko for patient skade. VR-uddannelse er blevet bevist for at forbedre lærenes kirurgiske præstation med 230%, udstyre dem med de nødvendige færdigheder til at gennemføre procedurer 20% hurtigere og mere præcist end traditionelle træningsmetoder.

En vej fremad

Givet disse rimelige betænkeligheder skal AI-aktiverede praksisser i sundhedssektoren og sygepleje tage en forsigtig og omhyggelig tilgang i forhold til sygeplejerskerne i deres organisation. Primært skal sygeplejersker være tilstrækkeligt uddannede til, at AI skal fungere som et værktøj til at hjælpe, ikke erstatte, den kritiske dømmekraft og omsorgsfulde pleje, som sygeplejersker giver. Derudover, da de fleste AI-udviklere ikke har klinisk ekspertise, skal sundhedsorganisationer samarbejde med sygeplejersker for at øge brugervenlighed og have en varig, positiv indvirkning på sygeplejerskernes holdning til AI.

Trods fordelene ved at udnytte AI-drevne modeller i sundhedssektoren skal sygeplejersker ikke føle sig tvunget til at acceptere disse teknologier. Dog, hvis hospitaler er interesseret i at introducere AI i kliniske arbejdsprocesser, skal ledere give omfattende uddannelse for at facilitere en problemfri integration og lytte omhyggeligt til sygeplejerskernes bekymringer for at sikre, at de føler sig tilstrækkeligt hørt. At balancere teknologiske fremskridt med de uforlignelige menneskelige aspekter af sygepleje vil optimere kliniske resultater og hjælpe med at opbygge tillid.