探索人工智能整合对减少药物错误的影响:从护理角度来看

科学领域:

• 护理信息学 护理信息学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 药物错误对患者安全构成重大风险,并增加医疗保健成本.
• 护士是药物管理的组成部分,容易受到人为错误的影响.
• 人工智能技术通过先进的分析和决策支持,为改善药物安全提供了新的解决方案.

研究的目的:

• 系统地评估人工智能技术对减少护理中的药物错误的影响.
• 专注于特定的人工智能工具:临床决策支持系统 (CDSS),智能输液,条形码扫描和自动化处方验证.

主要方法:

• 按照PRISMA 2020指南进行系统审查.
• 混合方法方法是整合定量和定性数据的方法.
• 搜索了PubMed,ScienceDirect和CINAHL (2013年1月至2024年3月),使用PICO框架和质量评估.

主要成果:

• 包括12项研究,证明了显著的错误减少:CDSS (高达95%),智能输液 (约. 80%),处方的验证 (55%).
• 人工智能驱动的警报过将不可采取行动的警报减少了45%.
• 定性见解强调了人工智能的实用性,以及对偏见,可用性和信任的担忧.

结论:

• 人工智能技术大大提高了护理实践中的药物安全性.
• 成功的采用取决于全面的护士培训,无的系统集成,道德框架和工作流程兼容.
• 进一步的研究对于验证有效性和克服诸如警报疲劳和算法透明度等实施障碍至关重要.