看護における AI クイズ

クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

1. In the 2026 NARRATE study, which outcomes were compared between conventional and AI-supported supervisor reports?
   • WHO-aligned incident-report completeness and adapted PDQI narrative-quality scores
   • Time to complete nursing documentation and bedside visit counts
   • Automatic transcription accuracy against retained audio recordings
   • Nurse adoption rates across all hospitals
2. In a 2025 study of sepsis patients, what outcome was the Epic Deterioration Index evaluated against?
   • Medication cost per patient
   • First-episode rapid-response-team activation
   • Patient satisfaction with nursing staff
   • Length of a physician note
3. 看護AIにおける「アラーム疲労」とは何ですか?
   • 歩き疲れる看護師
   • 小さすぎて聞こえないアラーム
   • 誤ったアラートを含む多すぎるアラートに対する感度の低下
   • スケジュール ソフトウェアのバグ
4. 敗血症と悪化のモデルは主にどのようなデータに依存しますか?
   • 病院ロビーの写真
   • 患者のソーシャルメディアへの投稿
   • 天気予報
   • EHR からの時系列のバイタル サインと検査値
5. Why is local validation important before deploying a nursing deterioration model?
   • Patient populations, data quality, and workflows can differ by hospital
   • All hospitals use identical patient data
   • A high score guarantees clinical deterioration
   • Validation is unnecessary after training
6. 看護の臨床判断に関して AI が果たすべき役割は何ですか?
   • 看護師の決定を覆すため
   • 臨床判断を置き換えるのではなく、強化しサポートする
   • 看護師の必要性をなくすために
   • すべての意思決定を独立して行うこと
7. How can a hospital reduce the risk that an early-warning score creates excessive low-value alerts?
   • Send every possible alert to every nurse
   • Remove human review from the workflow
   • Calibrate alert thresholds against local data and review alert burden with clinical staff
   • Assume more alerts always improve safety
8. What should teams monitor after deploying a nursing deterioration model?
   • モデルのトレーニング損失のみ
   • Only the number of installed workstations
   • Whether every nurse clicks every alert
   • Clinical performance, false-alert workload, and subgroup behavior in the local workflow