광범위한 소진과 노동력 부족으로 인해 끊임없이 변화하는 의료 분야는 항상 인력 지원을 지원하기 위한 ‘차세대 혁신’을 찾고 있으며 현재 AI가 선두 경쟁자입니다. AI 채택은 임상 환경에서 점점 더 보편화되고 있으며 업계 경영진과 함께 계속 유지될 것입니다. 보고 이는 4년 연속 가장 흥미롭고 향상된 기술입니다.
그러나 부인할 수 없는 유망한 이점이 있지만, 임상의 경험을 개선하기 위해 특별히 설계된 AI 플랫폼은 회의론을 불러일으켰고 간호사를 포함한 많은 임상의는 여전히 그 사용을 경계하고 있습니다. 2024년 4월, Kaiser Permanente에 고용된 샌프란시스코 소재 간호사들 항의했다 의료 시스템의 “테스트되지 않은” AI 도구 사용, 한 가지 주요 문제는 AI 지원 인력 활성화 솔루션의 손에 간호 직업에 대한 무례함입니다. 이렇게 커지는 문제를 완화하기 위해 Kaiser의 간호사 지도자들은 근로자와 노동조합이 AI 개발 프로세스의 일부가 되고 AI가 개인별로 어떻게 사용되는지 독립적으로 결정할 것을 요청했습니다.
전문직 내에서는 환자의 안전과 복지가 항상 주요 관심사이기 때문에 익숙하지 않은 기술에 대한 근본적인 불신과 망설임이 여전히 존재합니다. 간호사는 AI 솔루션을 성공적으로 사용하면 간호 직업을 대체하는 것이 아니라 보완할 수 있으므로 환자뿐만 아니라 자신에게도 잠재적인 이점을 이해함으로써 AI를 통해 진정한 편안함을 개발하는 데 필요한 시간, 공간 및 리소스를 가질 자격이 있습니다. .
간호사 역할의 비교할 수 없는 가치
업계 전반에 걸쳐 AI가 간호사를 대신하게 될 것이라는 우려가 가장 큰 우려 요인이다. 자동화된 솔루션은 직원 수와 직무 역할의 변화로 이어질 수 있으며, 이는 만연한 인력 부족 속에서 특히 시급한 문제로, 직업 안정을 걱정하는 간호사들의 저항으로 이어질 수 있다는 생각입니다.
Kaiser의 간호사들은 각 교대조 동안 환자 치료를 자세히 설명하고 새로운 데이터를 활용하여 다음 교대근무 간호사로부터 환자에게 필요한 치료 수준을 결정하는 전자 건강 기록(EHR) 시스템의 AI 지원 도구에 반복적인 어려움을 겪었습니다. . 역사적으로 간호사는 환자 치료 설정에 대해 더 많은 통제권을 가졌습니다. 이제 간호사들은 약속 전 특정 치료를 준비하거나 환자 및 가족 구성원에게 치료 계획에 대해 교육하는 등의 중요한 책임을 고려할 수 있는 역량이 없기 때문에 새로운 시스템이 환자 치료를 제공하기 위한 인력 배정을 일상적으로 충분하게 제공하지 못한다고 보고합니다. 이러한 사소해 보이는 작업은 치료 지연 또는 단편화, 재입원 증가, 약물 준수와 관련된 문제 등 비참한 결과를 초래할 수 있습니다.
또 다른 유사한 고려 사항은 치료 과정에서 인간 상호 작용의 신뢰성입니다. 인간의 손길은 간호의 핵심인 환자 치료의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. AI는 데이터 분석을 가속화하고 관리 부담을 최소화하는 데 도움을 줄 수 있지만 이러한 솔루션은 공감적이고 자비로운 간호사 의사소통을 재현할 수 없습니다. 특히 간호사와 환자 사이의 신뢰와 관계가 치료 결과를 눈에 띄게 향상시키기 때문에 정서적 지원과 이해를 바탕으로 치료를 제공하는 것은 무엇보다도 중요합니다.
정확성 및 개인 정보 보호 문제 평가
의료 서비스 제공에는 확고한 정확성과 정확성이 필요합니다. 따라서 AI가 환자를 오진하거나 잘못된 치료를 함으로써 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 생각은 상당히 불안할 수 있습니다. 일반적으로 예측 가능하고 수정하기 쉬운 인간이 저지른 실수와 달리 AI에서 생성된 오류는 무작위화되어 신속하게 예측하고 수정하기 어렵고 잠재적으로 환자에게 해를 끼칠 수 있습니다. 이러한 오차 한계는 의료 분야에서 너무 위험하여 불확실성을 더욱 가중시킵니다.
의료 AI 사용으로 인해 윤리 및 개인 정보 보호와 관련된 우려도 제기되었습니다. 의료 데이터 침해 확산이 급속도로 증가함에 따라 환자 데이터는 기밀로 유지되어야 하며 AI 통합에는 데이터 보호를 극대화하기 위한 엄격한 조치가 포함되어야 합니다. 간호사는 환자의 기밀을 유지해야 할 개인적 책임을 느끼며 기술적 취약성으로 인한 어떠한 실수도 용납할 수 없습니다.
AI의 부인할 수 없는 이점 인식
AI의 진정한 기회는 임상 전문가가 훈련받은 업무, 그리고 그들이 진정으로 좋아하는 업무를 다시 수행할 수 있도록 하는 것입니다. AI는 임상의를 방해하는 평범하고 일상적인 업무를 처리하여 직접적인 환자 치료를 중심으로 향상된 대역폭을 제공할 수 있습니다. 이 개념은 그들이 처음부터 자신의 직업을 추구한 이유에 대한 추론의 기본입니다.
간호사가 AI의 유용성을 완전히 흡수하고 AI를 실행 가능한 전문 자산으로 수용하려면 포괄적이고 개인화된 교육이 필요합니다. 가상현실(VR)을 예로 들어보겠습니다. 생성됨 비디오 게임 경험을 향상시키기 위해 기술은 다양한 추가 초점 영역으로 확장되었습니다. VR의 가치가 더욱 부각되자 다양한 직업에 걸쳐 호기심 많은 사람들이 점차 보조 응용 프로그램을 결정하기 위해 실험을 시작했습니다. 인간 중심의 진료 전달에 초점을 맞춘 기술을 구현하여 임상 결과를 개선하려는 노력의 일환으로 AI가 의료 분야에 진출하는 데에도 동일한 정서가 적용되어야 합니다.
의료 분야에서 VR 교육은 임상의가 환경을 관찰하고 듣고 느낄 수 있는 기회를 제공하는 디지털 헤드셋을 사용하여 시뮬레이션되고 실행 가능한 시나리오에 대한 매력적이고 몰입도 높은 3D 관점을 생성합니다. VR은 강사 수업을 통해 지식을 전달하는 대신 온라인 학습, 비디오 및 멀티미디어 기반 학습, 시뮬레이션 기반 학습의 전략적 구성 요소를 병합하여 임상 전문가가 환자에게 해를 끼칠 위험 없이 실수로부터 배울 수 있도록 하여 임상의 준비를 최적화할 수 있습니다. VR 훈련이 입증되었습니다. 학습자의 수술 수행 능력을 230% 향상시켜 수술을 20% 더 빠르고 정확하게 완료하는 데 필요한 기술을 갖추게 합니다. 전통적인 훈련 방식보다
앞으로 나아갈 길
이러한 합리적인 망설임을 감안할 때 의료 및 간호 분야의 AI 지원 관행은 조직의 간호사와 관련하여 신중하고 세심한 접근 방식을 취해야 합니다. 우선, 간호사는 AI가 간호사가 제공하는 비판적 판단과 자비로운 진료를 대체하는 것이 아니라 지원하는 도구 역할을 해야 한다는 점을 충분히 교육받아야 합니다. 또한 대부분의 AI 개발자는 임상 전문 지식이 없기 때문에 의료 기관은 간호사와 협력하여 사용자 접근성을 높이고 AI에 대한 간호사의 정서에 지속적이고 긍정적인 영향을 미쳐야 합니다.
의료 분야에서 AI 기반 모델을 활용하는 이점에도 불구하고 간호사는 이러한 기술을 채택하도록 강요받아서는 안 됩니다. 그럼에도 불구하고 병원이 임상 워크플로우에 AI를 도입하는 데 관심이 있다면 리더는 원활한 통합을 촉진하기 위해 광범위한 교육을 제공하고 간호사의 우려사항을 철저히 경청하여 그들이 적절하게 경청할 수 있도록 해야 합니다. 비교할 수 없는 간호의 인간적 요소와 기술 발전의 균형을 맞추면 임상 결과를 최적화하고 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.
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