人工知能を活用した褥瘡リスク予測アラートの看護実践への統合：パイロットプロセス評価

科学分野:

• 看護情報学;ヘルスケアにおける人工知能;患者安全

背景:

• 褥瘡（PU）はヘルスケア環境において重大な課題である。;効果的なPU予防戦略には、正確なリスク予測が不可欠である。;AIのような新しい技術を臨床実践に統合するには、慎重な評価が必要である。

研究 の 目的:

• 看護師の間での人工知能（DRAAI）に基づく褥瘡リスク予測アラートの受容性と実行可能性を評価すること。;病院環境におけるDRAAIの実装計画の実行可能性を評価すること。;AI駆動型アラートが看護ワークフローとPU予防に与える影響を理解すること。

主な方法:

• パイロット実装研究の混合法プロセス評価。;質問票はDRAAIの看護師の受容性と実行可能性を評価した。;フィールドノートは、実装中の適応、受容性、実行可能性を記録した。;アラート生成と看護ケア計画の遵守のための患者データの分析。

主要な成果:

• 55人の看護師がDRAAI予測をPU予防に有用であると評価し、ほとんどがそれをワークフローに統合した。;適応には、教育セッションの強化とFAQの作成が含まれた。;DRAAIは入院患者の30%のリスク予測を生成し、ほぼ80%が適切な看護ケア計画を受けた。;実装の取り組みは全体的に実行可能と見なされた。

結論:

• 臨床ワークフローへのAI統合を成功させるには、継続的な看護師の関与と明確なコミュニケーションが不可欠である。;DRAAIはPU予防の改善に有望であるが、看護師は独立してリスクのある患者を特定し続けた。;DRAAIのPU予防への臨床的影響を決定するには、さらなる研究が必要である。