노인 기술에서 AI: 노인 간호를 대체하지 않음, 이미 노동자가 부족하기 때문

노인 간호에서 AI에 대한 논의는 종종 잘못된 두려움으로 시작된다: 기술이 인간 간호자를 대체할 것이라는 두려움. 감정적으로는 강력한 논증이지만, 거짓 전제에 기반한다. 모든 노인에게 도움을 줄 수 있는 훈련된, 이용 가능한, 공정하게 보수를 받는 사람이 있다는 가정이며, AI는 그 사람을 밀어내는 것으로 나타난다.

하지만 그것은 미국의 노인 간호 현실이 아니다. 많은 노인, 특히 혼자 사는 사람들에게, AI의 대안은 정기적인 확인, 도움, 문제가 발생했을 때 아무도 알아차리지 못하는 것이다.

간호의 간극

미국 65세 이상 인구는 현재 6120만 명에서 2050년까지 8200만 명으로 증가할 것으로 예상된다. 거의 29%의 미국 노인이 혼자 살고 있기 때문에, 미국 노인 간호 시스템은 더 나은 모집 캠페인으로 해결할 수 없는 구조적인 위기를 겪고 있다. 노동 자체는 신체적으로와 감정적으로 요구가 높지만,仍然으로 저임금이다. 그것이 왜 간호 시설이 중등도에서 높은 인력 부족을 겪는지, 가정 간호 기관이 충분한 간호자를 찾을 수 없기 때문에 고객을 거절하는지, 고령자 생활 운영자가 지속적인 전선 전환을 겪는지 이유이다. 6300만의 가족 간호자, 공식적으로 노동 시장의 일부가 아니지만 실제 부담을 짊어지고 있지만,무보수 간호의重荷에 지쳐 있다.

이것은 왜 “AI 대 인간”이라는 구절이 इतन이나 오도된 것인지 설명한다. 간호 경제는 노동자를 잃고 있지만, AI가 도착한 것이 아니다. 그것은 이미 노동자가 부족하기 때문이다. 시스템이 노동을 너무 힘들게 만들었고, 너무 낮은 보수를 주었으며, 너무 어려워서 지속할 수 없기 때문이다.

AI는 그根本적인 문제를 해결하지 못한다. 임금을 인상하거나 신체 간호를 더 쉽게 만들 수 없다. 그러나 남아 있는 희박한 인간 자원을 늘려주기 위해, 반복적이고 일상적인 간호 조정을 맡아줄 수 있다.

침묵의 대안으로서의 일일 전화

AI는 노인의 일일 웰빙 확인, 약물 상기, 문서 지원, 가족 업데이트, 기본적인 분류, 기분, 말, 행동, 또는 인지의 변화에 대한 초기 발견 등에 쉽게 적용될 수 있다.

일일 전화는 누군가 잘 잤는지, 먹었는지, 약을 먹었는지, 통증을 느꼈는지, 혼란스러워 보였는지, 이상하게 물러난 것처럼 보였는지, 걱정스러운 것을 언급했는지, 반복적인 것을 언급했는지 물어볼 수 있다. 이것은 간호자를 대체하지 않지만, 연속성이 없는 곳에 연속성을 만들어 준다.

그것은 특히 중요하다. 많은 노인 간호 문제가 늦게 발견되어 비용이 많이 들고 위험해진다. 목소리의 변화, 약물의 실수, 새로운 통증, 혼란의 패턴, 기분의 변화 등은 극적인 것으로 보이지 않을 수 있지만,주의가 필요하다는 신호가 될 수 있다. 인간 간호자와 가족 구성원은 이러한 것을 알아차릴 수 있다. 하지만 문제는 그들이 매일마다 항상 현장에 있지 않다는 것이다.

이것이 AI가 유용한 곳이다: 지속적으로 듣고 요약하고, 언제 인간의 개입이 필요한지 알고 있는 시스템으로서. 전문 간호자의 행정 부담과 가족 간호자의 인지 부담을 줄일 수 있다. 가족이 何时에 주의가 필요하다는 것을 알 수 있도록 도와줄 수 있다. 간호자가 주의가 필요하다는 것을 알 수 있도록 도와줄 수 있다.

고지의 필요성은 협상할 수 없다. 노인은 처음부터 AI와 대화하고 있다는 것을 알아야 한다. 이것은 규제 문제만이 아니다. 신뢰의 문제이다. 혼란에 의존하는 제품이 있어서는 안 된다.

간호자를 끌어들이는 핵심 목표로서의 인식

상황이 더 심각할수록, AI는 더 적게 말해야 하고, 인간이 더 빠르게 개입해야 한다. 일상적인 순간에, AI는 웰빙 확인, 간단한 질문, 사실을 캡처할 수 있다. 만약 걱정거리가 있다면, 그것을 가족 요약에 포함시킬 수 있다. 만약 여러 날에 걸쳐서 악화되는 패턴을 보인다면, 가족에게 알릴 수 있다. 만약 급한 의료적 문제가 있다면, 사람에게 의사에게 연락하거나 긴급한 경우에는 긴급 서비스를 호출하도록 지시해야 하며, 가족에게도 알릴 수 있다. 만약 자살 언어 또는 다른 위기 신호가 있다면, 고정된 안전 프로토콜을 따르고 즉시 에스컬레이션해야 한다.

이것은 일반적인 제품 설계와 반대이다. 여기서 참여는 항상 목표가 아니다. 때때로 AI 상호작용이 가장 좋은 것은 사람이 개입해야 하는 경우에 빠르게 끝나는 경우이다.

AI는 의료, 법률, 금융, 약물 복용에 대한 조언을 해서는 안 된다. 자율적인 결정도 해서는 안 된다. 간호 계획을 변경하거나, 약속을 취소하거나, 제품을 추천하거나, 금융 주제를 시작하거나, 대화를 통해 판매해서는 안 된다. 사실과 패턴을 보고해야 한다: 대화는 평소보다 더 짧았다, 통증이 다시 언급되었다, 약물이 놓쳤다, 혼란이 더 자주 나타났다, 기분이 더 낮아 보였다.

간호 경제는 기계가 사람을 대체하는 이야기를 더 이상 필요로 하지 않는다. 이미 너무 많은 사람이 과부하에 걸려있다는 더 진실된 이야기를 필요로 한다.

AI는 노인 간호를 해결하지 못할 것이다. 그러나 그 간극을 덜 보이게 할 수 있다. 그것은 인공 지능에 대한 일반적인 약속에 비하면 겸손한 것으로 들릴 수 있다. 노인 간호에서 겸손함은 특징이다. 목표는 인간과 같은 AI를 구축하는 것이 아니다. 목표는 인간이 필요한 정확한 때를 아는 AI를 구축하는 것이다.