AI가 간호사를 대체할 것인가?

AI가 간호사를 대체할 것인지에 대한 정직한 대답은 간호를 직위가 아닌 일련의 업무로 보는 데서 나옵니다. 이러한 작업 중 일부는 정보 작업이며 AI는 이러한 작업을 능숙하게 수행하고 있습니다. 여기에는 녹음된 대화에서 교대근무 메모 초안 작성, 전달 전 차트 요약, 낙상이나 욕창 위험이 있는 환자 예측, 인력 수요 예측, 환자 포털 메시지에 대한 답변 초안 작성이 포함됩니다. 다른 작업은 물리적, 관계적 또는 법적 책임이 있습니다. 여기에는 IV 시작, 환자 위치 변경, 활력 징후가 바뀌기 전에 누군가 이상해 보이는 것을 알아차리기, 겁에 질린 가족을 진정시키기, 새로운 당뇨병 환자에게 인슐린 주사를 가르치기, 안전하지 않은 명령 거부 등이 포함됩니다. 현재 AI 시스템은 이를 수행하지 않으며 병원의 로봇 공학은 Diligent Robotics의 Moxi처럼 항목을 가져오고 전달하는 것으로 대부분 제한됩니다. 인력 데이터도 교체에 반대하고 있습니다. 미국 노동통계국(U.S. Bureau of Labor Statistics)은 등록된 간호사 일자리의 지속적인 성장을 예상하고 있으며, 세계보건기구(WHO)는 전 세계적으로 간호사 및 기타 의료 종사자의 부족을 거듭 경고해 왔습니다. 인구 고령화로 인해 AI가 제공할 수 없는 직접 진료에 대한 수요가 증가합니다. 일반적인 오해는 대규모 언어 모델이 간호 또는 의료 면허 시험 문제를 통과할 수 있기 때문에 연습할 수 있다는 것입니다. 시험은 깔끔하게 작성된 사례에 대한 기억력과 추론을 테스트합니다. 실습에는 불완전한 정보, 물리적 평가 및 결과에 대한 책임이 포함됩니다. 또 다른 오해는 AI 경고가 단순히 옳다는 것입니다. JAMA Internal Medicine에 발표된 널리 사용되는 독점 패혈증 예측 모델에 대한 2021년 외부 검증 연구에 따르면 많은 패혈증 사례를 놓치고 패혈증이 아닌 많은 경고를 생성한 것으로 나타났습니다. 실제 위험은 교체보다 미묘합니다. 관리자는 AI 예측을 사용하여 인력 감축을 정당화할 수 있고, 간호사는 경계 피로를 느낄 수 있으며, 간호사가 검토하지 않는 초안 메모에 의존하면 기술이 저하될 수 있으며, 모니터링 소프트웨어로 인해 간호사가 더 많은 감시를 받을 수 있습니다. 전국 간호사 연합(National Nurses United)을 포함한 간호사 노동조합은 간호사가 AI 배치 방법을 감독해야 한다고 주장해 왔습니다.