新生儿护士在临床决策中使用生成性AI的经验:高风险尼库斯地区的定性探索

科学领域:

• 护理信息学 护理信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 临床决策支持系统 临床决策支持系统

背景情况:

• 高风险的新生儿重症监护室 (NICU) 要求护士做出关键的,时间敏感的临床决策.
• 生成型人工智能 (AI) 是一种潜在的支持工具,但也引起了人们对其对护理自主性和工作流程的影响的担忧.

研究的目的:

• 探索新生儿护士在临床决策中与生成AI集成的经验.
• 检查人工智能对护理实践,组织动态和沙特阿拉伯NICU内的文化适应的影响.

主要方法:

• 由复杂性科学,规范化过程理论和坦纳临床判断模型指导的解释性现象学.
• 与33名新生儿护士进行半结构面试和焦点小组.
• 主题分析,评级者之间的可靠性为0.88,通过反射性和成员检查确保可靠性.

主要成果:

• 人工智能增强了临床判断 (93.9%),但需要人类验证.
• 专业实践随着角色和工作流程的变化而演变 (84.8%).
• 强大的基础设施,培训和政策至关重要 (97.0%),尽管存在技术挑战 (90.9%),但AI与以家庭为中心的护理 (87.9%) 保持一致.

结论:

• 生成型人工智能可以支持新生儿护士的决策,改善患者护理.
• 有效的融合需要有结构的培训,可靠的基础设施和对文化敏感的方法.
• 调查结果为决策者和领导者提供了关于优化人工智能的信息,以提高护理专业知识和安全,以患者为中心的护理.