ИИ в клинической обстановке: понимание скептицизма медсестер и поиск пути вперед

В результате широкого распространения выгорания и нехватки кадров, постоянно меняющаяся сфера здравоохранения всегда ищет «следующую большую вещь», чтобы поддержать вовлеченность работников, и сейчас ИИ является лидером в этом направлении. Внедрение ИИ становится все более распространенным в клинических условиях и, по мнению руководителей отрасли, отмечается, что это самая интересная и наиболее улучшенная технология уже в течение четвертого года подряд.

Однако, хотя есть, безусловно, обещающие преимущества, платформы ИИ, специально разработанные для улучшения опыта клиницистов, вызвали скептицизм, и многие клиницисты все еще осторожно относятся к их использованию – включая медсестер. В апреле 2024 года медсестры из Сан-Франциско, работающие в Kaiser Permanente, протестовали против использования системы здравоохранения «непроверенных» инструментов ИИ, и одной из основных проблем было неуважение к профессии медсестер со стороны решений по вовлечению работников на основе ИИ. Чтобы смягчить эту растущую проблему, лидеры медсестер в Kaiser запросили, чтобы работники и профсоюзы были частью процесса разработки ИИ, и чтобы они самостоятельно определяли, как ИИ используется в индивидуальных случаях.

В профессии все еще существует основной недоверие и колебания при столкновении с незнакомой технологией, поскольку безопасность и благополучие пациента всегда являются главной заботой. Медсестрам необходимо предоставить время, пространство и ресурсы, чтобы они могли развить настоящий комфортный уровень с ИИ, понимая потенциальные преимущества не только для пациента, но и для себя, поскольку при успешном использовании решения ИИ могут дополнить профессию медсестры – а не заменить ее.

Непревзойденная ценность роли медсестры

По всей отрасли страх того, что ИИ будет использоваться вместо медсестер, является наиболее заметной причиной беспокойства. Мысли о том, что автоматизированные решения могут привести к изменениям в численности персонала и ролях, являются особенно насущной проблемой на фоне повсеместных дефицитов кадров, что может привести к сопротивлению со стороны медсестер, которые беспокоятся о безопасности работы.

Медсестры в Kaiser неоднократно испытывали трудности с инструментом ИИ, встроенным в систему электронных медицинских записей (ЭМЗ), который детализирует уход за пациентами во время каждой смены, а затем использует новые данные, чтобы диктовать степень ухода, который пациент будет нуждаться от медсестер, работающих на следующей смене. Исторически медсестры имели больше контроля над установлением планов лечения пациентов. Теперь медсестры сообщают, что новая система регулярно предоставляет недостаточные задания по персоналу для оказания ухода за пациентами, поскольку система не имеет возможности учитывать важные обязанности, такие как подготовка определенных методов лечения перед приемом или обучение пациентов и членов их семей их планам ухода. Эти, казалось бы, незначительные задачи могут привести к катастрофическим последствиям, включая задержки или фрагментацию ухода, увеличение повторных госпитализаций или проблемы, связанные с соблюдением режима приема лекарств.

Еще одним подобным фактором является надежность человеческого взаимодействия в процессе лечения. Человеческий подход является одним из наиболее важных аспектов ухода за пациентами, лежащих в основе профессии медсестры. Хотя ИИ может помочь в ускорении анализа данных и минимизации административной нагрузки, эти решения не могут воспроизвести сочувственную, сострадательную коммуникацию медсестер. Оказание ухода с эмоциональной поддержкой и пониманием является незаменимым, особенно поскольку доверие и раппорт между медсестрами и пациентами заметно улучшают результаты лечения.

Оценка точности и проблем конфиденциальности

Поставка медицинской помощи требует неизменной точности и точности. Таким образом, идея о том, что ИИ может негативно повлиять на результаты, неправильно диагностируя пациента или назначая неправильное лечение, может быть довольно тревожной. В отличие от ошибок, совершенных людьми, которые обычно предсказуемы и легко исправляются, ошибки, сгенерированные ИИ, более случайны, что делает их трудными для предсказания и быстрого исправления, потенциально приводя к вреду пациенту. Этот маржа ошибок слишком рискованна в здравоохранении, что еще больше способствует неопределенности.

Использование ИИ в здравоохранении также вызвало проблемы, связанные с этикой и конфиденциальностью. С ростом частоты утечек данных о здравоохранении данные пациентов должны оставаться конфиденциальными, и любое внедрение ИИ должно включать строгие меры для обеспечения максимальной защиты данных. Медсестры чувствуют личную ответственность за поддержание конфиденциальности пациентов, и любые нарушения из-за технологических уязвимостей являются совершенно недопустимыми.

Признание неоспоримых преимуществ ИИ

Настоящая возможность ИИ заключается в том, чтобы позволить клиническим специалистам вернуться к выполнению задач, для которых они были обучены – и тех, которые они действительно любят выполнять. ИИ может решить рутинные, повседневные задачи, которые мешают клиницистам, предоставляя им увеличенную полосу пропускания, центрированную вокруг прямого ухода за пациентами. Эта концепция является фундаментальной для их рассуждений о том, почему они выбрали свою профессию в первую очередь.

Требуется всестороннее, персонализированное образование, чтобы медсестры могли полностью понять полезность ИИ и принять ИИ как жизнеспособный профессиональный инструмент. Возьмем, к примеру, виртуальную реальность (ВР) – изначально созданную для улучшения опыта видеоигр, эта технология расширила свой спектр применения на многие другие области. Как только ценность ВР стала более заметной, любопытные умы из различных профессий начали экспериментировать, чтобы определить дополнительные применения. То же самое отношение должно быть применено к введению ИИ в здравоохранение в попытке улучшить клинические результаты путем реализации технологий, ориентированных на человеческий уход.

В здравоохранении обучение с помощью ВР производит увлекательные и погружающие 3D-перспективы模拟ных, возможных сценариев с помощью цифрового шлема, который дает клиницистам возможность наблюдать, слушать и чувствовать свою среду. Вместо того, чтобы передавать знания через уроки преподавателей, ВР может оптимизировать подготовку клиницистов, объединяя стратегические компоненты из онлайн-обучения, видео- и мультимедийного обучения, а также обучения на основе симуляций, позволяя клиническим специалистам учиться на своих ошибках без риска вреда пациенту. Обучение с помощью ВР было доказано улучшать результаты хирургических процедур на 230%, наделяя их необходимыми навыками для выполнения процедур на 20% быстрее и более точно, чем традиционные методы обучения.

Путь вперед

Учитывая эти обоснованные колебания, практики, основанные на ИИ, в здравоохранении и медсестринстве должны подойти к этому вопросу с осторожностью и тщательностью по отношению к медсестрам в их организации. Прежде всего, медсестрам необходимо достаточно образовать, что ИИ должен служить инструментом, чтобы помочь, а не заменить, критическое суждение и заботливый уход, который медсестры предоставляют. Кроме того, поскольку большинство разработчиков ИИ не имеют клинической экспертизы, организации здравоохранения должны сотрудничать с медсестрами, чтобы повысить доступность пользователей и оказать долгосрочное, положительное влияние на отношение медсестер к ИИ.

Несмотря на преимущества использования моделей, основанных на ИИ, в здравоохранении, медсестрам не следует заставлять принимать эти технологии. Однако, если больницы заинтересованы в введении ИИ в клинические рабочие процессы, лидеры должны предоставить обширное обучение, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию и тщательно выслушать проблемы медсестер, чтобы они чувствовали себя достаточно услышанными. Сбалансировав технологические достижения с непревзойденными человеческими элементами медсестринства, можно оптимизировать клинические результаты и помочь построить доверие.