Тест на искусственный интеллект в сестринском деле

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

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. Что такое «усталость от тревоги» в контексте ухода за искусственным интеллектом?
   • Медсестры устают от ходьбы
   • Сигналы тревоги, которые слишком тихие, чтобы их можно было услышать
   • Десенсибилизация от слишком большого количества предупреждений, в том числе ложных
   • Ошибка программы планирования
4. На какие данные в основном полагаются модели сепсиса и ухудшения состояния?
   • Фотографии вестибюля больницы
   • Посты пациентов в социальных сетях
   • Прогнозы погоды
   • Временные ряды показателей жизнедеятельности и лабораторных показателей из ЭМК
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. Какова предполагаемая роль ИИ в вынесении клинических решений сестринского дела?
   • Отменять решения медсестер
   • Дополнять и поддерживать, а не заменять клиническое суждение.
   • Чтобы исключить необходимость в медсестрах
   • Принимать все решения самостоятельно
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?
   • Only the model’s training loss
   • Only the number of installed workstations
   • Whether every nurse clicks every alert
   • Clinical performance, false-alert workload, and subgroup behavior in the local workflow