圧力傷害予防における患者中心の人工知能システムに対する看護師の受容性と準備の検討

科学分野:

• 介護情報学
• 医療における人工知能
• 患者の安全

背景:

• 現在,看護師が主導する圧力傷害 (PI) のリスク評価ツールには,特に特定の患者集団には,限界があります.
• 患者の安全と医療の質を高めるには,PIのリスク分層の正確性と信頼性の向上が不可欠です.

研究 の 目的:

• 患者中心の人工知能 (AI) 技術を圧迫傷害予防に統合する看護師の受容性と準備度を調査する.
• PI予防のための臨床的に適用可能なAI技術の設計を参考にする.

主な方法:

• 2カ国から202人の国際看護師を対象とした定性的な記述的研究.
• フォーカスグループでの議論と書面による回答で収集したデータです.
• テーマ分析はMAXQDAソフトウェアを使って行われました.

主要な成果:

• 特定の患者グループにおける精度,信頼性,および限界を含む,ブレーデンスケールの臨床上の課題を特定した.
• 医療従事者は,AIの高度なリスク予測とリアルタイムデータに対する期待を表明し,受容性,教育,データの正確性,倫理問題に関する懸念を表明した.
• 自動文書化,早期警告システム,パーソナライズされた介入のためのAIサポート決定支援などのAI統合システムの利点を探索しました.

結論:

• 既存の看護師主導のリスク評価システムは,様々な患者グループに対して安全性と医療の質を保証するために強化する必要がある.
• AIベースのシステムは,より正確なPIリスク予測とパーソナライズされた介入の可能性を示し,臨床意思決定と結果を改善します.
• 医療従事者は人工知能の採用に備えていますが 統合に成功し 患者のケアを最適化するには ターゲットに絞った教育が不可欠です