看護チャート作成用 AI

看護カルテ AI は複数の異なるテクノロジーをカバーしており、それらを同じものとして扱うと混乱が生じます。デバイス統合は最も古いものです。モニター、人工呼吸器、輸液ポンプからの値を保留データとして EHR フローシートに送信し、看護師が検証します。通常、機械学習はほとんど、またはまったく含まれません。音声からフローシートへのツールは、音声認識と言語理解を使用して、音声による観察を特定のフローシート行にマッピングします。看護文書はほとんどが個別データであり、物語的なテキストではないため、これは重要です。アンビエント ツールは看護師と患者の会話を聞き、評価の内容やメモを草案します。医師に焦点を当てたアンビエント スクライブは看護に適応されており、Epic や Microsoft などの大手 EHR およびテクノロジー ベンダーが看護アンビエント機能を説明または試験的に導入しています。要約ツールは、引き継ぎレポートの草案を作成し、すでにグラフにあるものから要約を変更します。ベッドサイドでの精度は特定のリスクに直面しています。音声認識では、「フィフティーン」と「フィフティ」、「ハイポ」と「ハイパー」など、発音が似ている単語が混同される可能性があります。相部屋では、発言が間違った患者によるものである可能性があります。バックグラウンドのアラームやアクセントにより精度が低下します。プローブの緩みなどのモニターのアーティファクトは、誰にも気付かれずに検証できます。最大のリスクは、行われなかったケアを文書化することです。下書きには、実行されなかった完全な評価が記録されたり、ケアが行われた時間ではなく、記録された時間に基づいてエントリがファイルされたりする場合があります。こうした間違いは広がりました。フローシートの値は早期警告スコア、敗血症スクリーニング、および転倒リスク警告にフィードされるため、1 つの不適切なエントリが誤った警告をトリガーしたり、実際の警告を抑制したりする可能性があります。よくある誤解は、アンビエント チャートを作成するとレビューの必要がなくなるというものです。署名する看護師は記録の正確さについて引き続き責任を負い、各組織はその方針と適用法に基づいて患者への通知や記録への同意をどのように扱うかを決定する必要があります。