Ứng dụng AI hỗ trợ y tá và điều dưỡng là gì
Ứng dụng AI hỗ trợ y tá và điều dưỡng là tích hợp các công nghệ AI vào thực hành y tế nhằm nâng cao hiệu suất và hiệu quả trong điều dưỡng và chăm sóc.
Ứng dụng AI hỗ trợ y tá và điều dưỡng tận dụng các thuật toán tiên tiến và kỹ thuật học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, dự đoán các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn, hỗ trợ quá trình ra quyết định lâm sàng, và tự động hóa các trách nhiệm hành chính.
Mục tiêu cuối cùng của các ứng dụng AI trong việc này là giảm bớt gánh nặng công việc cho điều dưỡng và người chăm sóc, hạn chế rủi ro sai sót, nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân, và thúc đẩy kết quả sức khỏe tốt hơn.
Ví dụ: một số bệnh viện đã bắt đầu triển khai hệ thống AI phân tích hình ảnh X-quang phổi, giúp điều dưỡng sàng lọc nhanh các ca nghi ngờ bệnh phổi nghiêm trọng.
Từ đó ưu tiên các trường hợp cần bác sĩ chuyên khoa can thiệp ngay lập tức, nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực y tế trong bối cảnh thiếu nhân lực chuyên môn cao.
Khó khăn của y tá và điều dưỡng
Khối lượng công việc gia tăng
Một trong những thách thức lớn nhất mà điều dưỡng và người chăm sóc phải đối mặt hiện nay là khối lượng công việc ngày càng tăng.
Khi các hệ thống y tế trên toàn cầu ngày càng căng thẳng do số lượng bệnh nhân tăng và tình trạng thiếu nhân viên kéo dài.
Y tá và iều dưỡng buộc phải dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ hành chính.
Những nhiệm vụ này bao gồm ghi chép hồ sơ bệnh nhân, sắp xếp lịch hẹn và quản lý phác đồ thuốc.
Kết quả là thời gian dành cho chăm sóc trực tiếp bệnh nhân giảm đáng kể, làm ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà điều dưỡng có thể cung cấp.
Sự thay đổi này không chỉ tác động đến kết quả điều trị của bệnh nhân mà còn góp phần làm tăng mức độ căng thẳng trong đội ngũ điều dưỡng.
Do đó tạo ra một vòng luẩn quẩn làm trầm trọng thêm những thách thức hiện có trong việc cung cấp dịch vụ y tế.
Ví dụ: Tại một bệnh viện tuyến tỉnh, mỗi điều dưỡng thường phải quản lý từ 15-20 bệnh nhân mỗi ca trực, trong khi đồng thời phải hoàn thành hàng chục trang hồ sơ giấy tờ.
Vì vậy khiến họ chỉ có thể dành trung bình 7-10 phút cho mỗi bệnh nhân.
Hiệu quả giám sát suy giảm
Theo dõi liên tục các dấu hiệu sinh tồn và phát hiện sớm các bất thường là những khía cạnh quan trọng trong chăm sóc điều dưỡng.
Tuy nhiên, khi áp lực công việc ngày càng tăng, việc duy trì giám sát hiệu quả trở nên khó khăn hơn.
Không có khả năng theo dõi bệnh nhân sát sao có thể dẫn đến bỏ lỡ các dấu hiệu cảnh báo sớm về tình trạng xấu đi.
Từ đó có thể trì hoãn các can thiệp cần thiết.
Hậu quả là bệnh nhân có thể đối mặt với nguy cơ biến chứng cao hơn, những biến chứng mà lẽ ra có thể tránh được với hành động kịp thời.
Thách thức này nhấn mạnh nhu cầu về các công cụ giám sát nâng cao có thể hỗ trợ điều dưỡng trong việc theo dõi sức khỏe bệnh nhân một cách hiệu quả mà không làm tăng thêm gánh nặng công việc.
Ví dụ: Tại các khoa Hồi sức tích cực, một điều dưỡng có thể phải đồng thời theo dõi nhiều màn hình thông số của 3-4 bệnh nhân nặng, cùng lúc với việc thực hiện các thủ thuật và dùng thuốc theo giờ.
Vì thế dễ dẫn đến bỏ sót các thay đổi nhỏ nhưng quan trọng trong các chỉ số sinh tồn.
Quyết định lâm sàng khó khăn
Sự phức tạp trong việc đưa ra quyết định lâm sàng là một rào cản khác đối với điều dưỡng và người chăm sóc, đặc biệt khi họ không tiếp cận được với hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) dựa trên AI.
Những hệ thống này được thiết kế nhằm đưa ra các khuyến nghị dựa trên bằng chứng, hướng dẫn điều dưỡng trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh nhân.
Không có sự hỗ trợ như vậy, điều dưỡng có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định chính khác khi chỉ dựa vào đào tạo và kinh nghiệm của họ.
Điều này có thể dẫn đến những đánh giá lâm sàng không chính xác, tăng khả năng xảy ra sai sót y tế.
Vì vậy có thể gây hậu quả nghiêm trọng đối với an toàn của bệnh nhân và niềm tin vào hệ thống y tế.
Ví dụ: Trong trường hợp khẩn cấp như sốc phản vệ, điều dưỡng phải đưa ra quyết định nhanh chóng về liều lượng adrenaline dựa trên nhiều yếu tố như cân nặng, tiền sử dị ứng và tình trạng hiện tại của bệnh nhân.
Một hệ thống CDSS có thể tính toán liều chính xác trong vài giây, giảm áp lực ra quyết định trong tình huống căng thẳng.
Khó cá nhân hóa chăm sóc
Xây dựng kế hoạch chăm sóc được cá nhân hóa cho bệnh nhân là điều thiết yếu để đạt được kết quả sức khỏe tối ưu.
Tuy nhiên, việc phân tích dữ liệu phức tạp của bệnh nhân để điều chỉnh kế hoạch chăm sóc theo nhu cầu cá nhân là một thách thức đáng kể đối với y tá.
Với lượng thông tin quá mức cần xử lý, việc xác định nhu cầu và sở thích cụ thể để lập ra chiến lược điều trị hiệu quả có thể gặp nhiều trở ngại.
Thách thức này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng chăm sóc mà còn có thể kéo dài thời gian hồi phục và giảm sự hài lòng của bệnh nhân.
Tích hợp AI có thể mang lại những kiến thức quý giá và năng lực phân tích dữ liệu.
Do đó giúp tối ưu hóa quy trình này, tạo điều kiện cho việc chăm sóc cá nhân hóa và hiệu quả hơn.
Ví dụ: Khi điều trị bệnh nhân đái tháo đường, việc tính toán chế độ ăn, liều insulin, lịch vận động và theo dõi đường huyết đòi hỏi phải xem xét hàng chục yếu tố khác nhau như chỉ số đường huyết, chức năng thận, lịch sử hạ đường huyết, và thói quen sinh hoạt.
Đây là một nhiệm vụ quá phức tạp khi thực hiện thủ công trong thời gian hạn chế của mỗi ca khám.
Hạn chế tiếp cận chuyên môn
Điều dưỡng làm việc ở các khu vực xa xôi hoặc thiếu dịch vụ thường gặp hạn chế trong việc tiếp cận chuyên môn chuyên khoa và phối hợp với các chuyên gia y tế khác.
Những hạn chế này có thể cản trở khả năng cung cấp dịch vụ chăm sóc toàn diện, vì họ có thể thiếu sự hỗ trợ cần thiết để giải quyết hiệu quả các nhu cầu phức tạp của bệnh nhân.
Trong nhiều trường hợp, khi không có công cụ giao tiếp được hỗ trợ bởi AI hoặc nguồn lực y tế từ xa, y tá gặp khó khăn trong việc tham vấn với chuyên gia hoặc chia sẻ thông tin quan trọng của bệnh nhân với đồng nghiệp.
Rào cản này có thể dẫn đến việc ra quyết định đơn độc và cuối cùng có thể làm giảm chất lượng chăm sóc mà bệnh nhân nhận được.
Ví dụ: Tại các trạm y tế xã miền núi, y tá thường phải đối mặt với các ca bệnh phức tạp như ngộ độc thuốc bảo vệ thực vật hoặc rắn cắn mà không có cơ hội tham vấn ngay với bác sĩ chuyên khoa.
Hệ thống telemedicine kết nối với bệnh viện tuyến trên có thể giúp họ nhận được hướng dẫn kịp thời về cách xử trí ban đầu trước khi chuyển tuyến.
Tăng nguy cơ kiệt sức
Tác động tích lũy của các thách thức đã nêu dẫn đến tăng nguy cơ kiệt sức trong điều dưỡng và người chăm sóc.
Khi khối lượng công việc ngày càng nặng nề và áp lực cung cấp dịch vụ chăm sóc tối ưu tăng lên, nhiều y tấ trải qua mức độ căng thẳng cao.
Stress mãn tính này không chỉ làm giảm sự hài lòng trong công việc mà còn có thể dẫn đến kiệt quệ thể chất và tinh thần.
Vì thế ảnh hưởng thêm đến khả năng cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân chất lượng cao.
Khi tình trạng kiệt sức xảy ra, nó có thể tạo ra một vòng luẩn quẩn.
Hiệu suất giảm dẫn đến căng thẳng nhiều hơn và khối lượng công việc tăng thêm.
Cuối cùng đe dọa hiệu quả của toàn bộ hệ thống y tế.
Ví dụ: Một nghiên cứu tại các bệnh viện công cho thấy gần 45% điều dưỡng có dấu hiệu kiệt sức nghề nghiệp, với tỷ lệ điều dưỡng nghỉ việc hàng năm lên đến 18-22%.
Điều này gây tổn thất lớn về kinh tế và chất lượng chăm sóc bệnh nhân.
AI hỗ trợ y tá và điều dưỡng như thế nào
Nâng cao khả năng giám sát
Một trong những cách quan trọng nhất mà AI hỗ trợ y tá và điều dưỡng là tăng cường khả năng theo dõi bệnh nhân hiệu quả.
Công nghệ AI có thể theo dõi các dấu hiệu sinh tồn theo thời gian thực, cung cấp thông tin liên tục về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.
Khả năng này đặc biệt quan trọng trong môi trường mà tình trạng có thể thay đổi nhanh chóng như các đơn vị chăm sóc tích cực hoặc khoa cấp cứu.
Hệ thống giám sát dựa trên AI phân tích nhiều loại dữ liệu sức khỏe, bao gồm nhịp tim, huyết áp, tần số hô hấp và nhiệt độ.
Xử lý thông tin ngay lập tức, hệ thống có thể xác định xu hướng và phát hiện bất kỳ độ lệch nào so với phạm vi bình thường.
Ví dụ: nếu nhịp tim của bệnh nhân bắt đầu tăng đột ngột hoặc huyết áp giảm, thuật toán AI có thể thông báo ngay cho nhân viên điều dưỡng về những thay đổi này.
Can thiệp kịp thời rất quan trọng vì nó giúp nhân viên y tế hành động nhanh chóng và giải quyết các biến chứng tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.
Hơn nữa, AI có thể dự đoán các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các mô hình có thể chỉ ra vấn đề trong tương lai.
Chẳng hạn phân tích dự đoán có thể dự báo khả năng bệnh nhân phát triển các tình trạng như nhiễm trùng huyết hoặc suy tim dựa trên các dấu hiệu sinh tồn hiện tại và tiền sử y tế.
Tích hợp những khả năng dự đoán vào quy trình làm việc, y tá có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc chủ động hơn, thực hiện các biện pháp can thiệp trước khi vấn đề phát sinh.
Các thiết bị theo dõi bệnh nhân từ xa được hỗ trợ bởi AI mở rộng thêm khả năng này bằng cách giúp nhân viên y tế theo dõi bệnh nhân ngoài môi trường lâm sàng truyền thống.
Những thiết bị này có thể theo dõi các bệnh mãn tính như tiểu đường hoặc tăng huyết áp, gửi dữ liệu thời gian thực về cho đội ngũ y tế.
Giám sát liên tục đảm bảo bệnh nhân nhận được dịch vụ chăm sóc kịp thời, ngay cả khi họ ở nhà.
Từ đó cải thiện kết quả sức khỏe tổng thể và giảm nhu cầu đến bệnh viện.
Ví dụ: Tại một số bệnh viện lớn, hệ thống AI đã được triển khai thí điểm để theo dõi liên tục các chỉ số sinh tồn của bệnh nhân sau phẫu thuật tim.
Hệ thống có thể phát hiện sớm các dấu hiệu rối loạn nhịp nguy hiểm và cảnh báo tự động đến điện thoại của y tá.
Vì vậy giúp giảm thời gian phát hiện xuống còn vài giây thay vì phải đợi đến lần kiểm tra định kỳ tiếp theo.
Hệ thống cảnh báo sớm
Một tính năng quan trọng khác của AI trong việc hỗ trợ điều dưỡng và chăm sóc là khả năng triển khai các hệ thống cảnh báo sớm nhằm tạo điều kiện chăm sóc bệnh nhân chủ động.
Những hệ thống này sử dụng thuật toán AI để xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm có thể chỉ ra tình trạng xấu đi của bệnh nhân.
Khi phát hiện những dấu hiệu này sớm, nhân viên y tá có thể bắt đầu các biện pháp can thiệp thích hợp sớm hơn nhiều.
Ví dụ: AI có thể hỗ trợ trong việc phát hiện sớm nhiễm trùng huyết, một tình trạng đe dọa tính mạng đòi hỏi điều trị ngay lập tức.
Phân tích liên tục các dấu hiệu sinh tồn và kết quả xét nghiệm, hệ thống AI có thể đánh dấu những bất thường có thể gợi ý sự khởi phát của nhiễm trùng huyết, giúp điều dưỡng hành động nhanh chóng.
Phát hiện sớm không chỉ cải thiện tỷ lệ sống sót của bệnh nhân mà còn giảm gánh nặng tổng thể cho các cơ sở y tế bằng cách ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng dẫn đến thời gian nằm viện kéo dài.
Khả năng dự đoán của AI cũng mở rộng đến đánh giá nguy cơ té ngã.
Phân tích nhiều yếu tố bao gồm mô hình vận động của bệnh nhân, tác dụng phụ của thuốc và tiền sử té ngã trước đây, hệ thống AI có thể đánh giá nguy cơ té ngã của một cá nhân và cảnh báo điều dưỡng triển khai các biện pháp phòng ngừa.
Cách tiếp cận chủ động này giúp bảo vệ những bệnh nhân dễ bị tổn thương, đặc biệt là người cao tuổi hoặc những người có vấn đề về vận động.
Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ việc theo dõi liên tục các bệnh mãn tính như bệnh tim hoặc tiểu đường bằng cách theo dõi các triệu chứng và dấu hiệu sinh tồn theo thời gian.
Xác định xu hướng có thể chỉ ra tình trạng xấu đi, AI trao quyền cho y tá điều chỉnh kế hoạch điều trị một cách chủ động thay vì phản ứng sau khi vấn đề đã xảy ra.
Ví dụ: Một bệnh viện tuyến trung ương đã triển khai hệ thống AI phân tích hồ sơ của hơn 10.000 bệnh nhân tim mạch để xây dựng mô hình dự đoán nguy cơ đột quỵ.
Hệ thống phân tích hơn 30 yếu tố nguy cơ khác nhau và cảnh báo khi phát hiện các dấu hiệu bất thường trong xét nghiệm mới nhất của bệnh nhân.
Do đó giúp các nhóm chăm sóc có thể can thiệp trước khi xảy ra đột quỵ, đặc biệt với những bệnh nhân đang được theo dõi ngoại trú.
Hỗ trợ quyết định lâm sàng
Một trong những tính năng có tác động lớn nhất của AI trong điều dưỡng và chăm sóc là việc triển khai Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS).
Những hệ thống này tận dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu bệnh nhân, tài liệu y khoa và kết quả nghiên cứu nhằm đưa ra các khuyến nghị dựa trên bằng chứng.
Do đó hướng dẫn các chuyên gia y tế trong quá trình ra quyết định của họ.
CDSS đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác của chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
Bằng cách xử lý khối lượng dữ liệu lớn, các hệ thống này có thể xác định các mẫu và mối tương quan mà có thể không ngay lập tức rõ ràng đối với bác sĩ lâm sàng.
Ví dụ: nếu một y tá đối mặt với một ca phức tạp liên quan đến nhiều vấn đề sức khỏe, CDSS có thể cung cấp thông tin chi tiết dựa trên các ca tương tự được ghi lại trong tài liệu y khoa.
Do đó gợi ý các chẩn đoán tiềm năng và lựa chọn điều trị thích hợp.
Sự hỗ trợ này giúp điều dưỡng đưa ra quyết định có cơ sở quan trọng cho kết quả điều trị của bệnh nhân.
Hơn nữa, CDSS có thể tăng cường an toàn thuốc bằng cách cảnh báo điều dưỡng về khả năng tương tác thuốc hoặc dị ứng dựa trên thông tin cụ thể của bệnh nhân.
Phân tích lịch sử dùng thuốc và các đơn thuốc hiện tại của bệnh nhân, hệ thống có thể đánh dấu bất kỳ rủi ro nào liên quan đến việc đưa vào sử dụng thuốc mới.
Do đó làm giảm đáng kể khả năng xảy ra sai sót trong sử dụng thuốc, đảm bảo rằng bệnh nhân nhận được phương pháp điều trị an toàn và hiệu quả.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cũng đóng vai trò thiết yếu trong chức năng của CDSS bằng cách chuyển đổi tài liệu lâm sàng không có cấu trúc thành những hướng dẫn dễ hiểu.
Nhiều ghi chú lâm sàng được viết dưới dạng văn bản tự do, khiến việc trích xuất thông tin liên quan một cách nhanh chóng trở nên khó khăn.
NLP giúp hệ thống diễn giải và cấu trúc dữ liệu này để tạo điều kiện truy cập dễ dàng hơn vào thông tin quan trọng để ra quyết định.
Bằng cách chuyển đổi thuật ngữ y tế phức tạp thành định dạng thân thiện với người dùng, y tá có thể nhanh chóng thu thập thông tin chi tiết để xây dựng chiến lược chăm sóc của họ.
Ví dụ: Tại một số bệnh viện đầu ngành, CDSS đã được thử nghiệm trong việc hỗ trợ điều trị bệnh nhân nhiễm trùng máu.
Hệ thống phân tích hơn 20 thông số từ xét nghiệm máu, dấu hiệu sinh tồn và tiền sử của bệnh nhân.
Sau đó gợi ý phác đồ kháng sinh tối ưu dựa trên mô hình kháng thuốc tại địa phương.
Kết quả ban đầu cho thấy tỷ lệ điều trị thành công tăng 18% và thời gian nằm viện giảm trung bình 2,5 ngày.
Ngoài ra, CDSS góp phần chuẩn hóa việc chăm sóc bằng cách cung cấp các khuyến nghị nhất quán dựa trên bằng chứng.
Giảm thiểu sự khác biệt trong thực hành, các hệ thống này đảm bảo tất cả bệnh nhân đều nhận được dịch vụ chăm sóc chất lượng cao dựa trên những phát hiện nghiên cứu mới nhất.
Việc chuẩn hóa không chỉ cải thiện an toàn cho bệnh nhân mà còn thúc đẩy môi trường hợp tác hiệu quả hơn giữa các nhóm chăm sóc sức khỏe.
Tối ưu hóa nhiệm vụ hành chính
Một tính năng quan trọng khác AI dành cho y tá và điều dưỡng là tối ưu hóa các nhiệm vụ hành chính.
Y tá và điều dưỡng thường cảm thấy quá tải với các trách nhiệm hành chính thường xuyên như lập hồ sơ, lên lịch và phân bổ nguồn lực.
Các thuật toán AI có thể tự động hóa những nhiệm vụ này.
Do đó giảm đáng kể thời gian điều dưỡng dành cho công việc giấy tờ và giúp họ tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân.
Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể tự động cập nhật hồ sơ bệnh nhân dựa trên các mục nhập dữ liệu mới.
Vì vậy đảm bảo hồ sơ luôn cập nhật mà không cần thao tác thủ công từ y tá hoặc điều dưỡng.
Tự động hóa tối ưu hóa quy trình lập hồ sơ, giảm thiểu sai sót và giải phóng thời gian quý báu để điều dưỡng tham gia vào các tương tác trực tiếp với bệnh nhân.
Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ trong việc ưu tiên chăm sóc bệnh nhân bằng cách phân tích dữ liệu để xác định những bệnh nhân cần được chú ý ngay lập tức.
Ví dụ: một hệ thống AI có thể đánh giá các yếu tố như dấu hiệu sinh tồn, kết quả xét nghiệm và tiền sử y tế để đánh dấu những bệnh nhân có thể đang xấu đi hoặc có nguy cơ biến chứng cao hơn.
Làm nổi bật những trường hợp này, AI giúp y tá phân bổ thời gian và nguồn lực của họ hiệu quả hơn, đảm bảo bệnh nhân nguy kịch nhận được can thiệp kịp thời.
Ví dụ: Một bệnh viện tuyến tỉnh đã áp dụng hệ thống AI quản lý hồ sơ bệnh nhân có khả năng tự động hoàn thành 65% nội dung của các biểu mẫu hành chính qua việc trích xuất thông tin từ hồ sơ cũ, kết quả xét nghiệm mới và ghi chép lâm sàng.
Điều này giúp mỗi điều dưỡng tiết kiệm trung bình 1,5 giờ mỗi ca trực để thời gian này được dành cho việc tương tác trực tiếp với bệnh nhân.
Tiềm năng của AI trong việc giảm bớt gánh nặng nhận thức liên quan đến công việc hành chính là đặc biệt quan trọng.
Với các hệ thống tự động quản lý nhiệm vụ thường xuyên, y tá có thể tập trung vào trách nhiệm cốt lõi của họ là cung cấp dịch vụ chăm sóc đầy cảm thông và đưa ra các quyết định lâm sàng dựa trên nhu cầu của bệnh nhân.
Sự thay đổi này không chỉ cải thiện sự hài lòng trong công việc giữa nhân viên điều dưỡng mà còn nâng cao chất lượng tổng thể của dịch vụ chăm sóc được cung cấp cho bệnh nhân.
Kết quả thu được khi ứng dụng AI
Tiết kiệm 15 phút cho mỗi tương tác
Một trong những kết quả đáng chú ý của việc ứng dụng AI hỗ trợ y tá và điều dưỡng là có thể giúp tiết kiệm trung bình 15 phút cho mỗi tương tác với bệnh nhân.
Khả năng tiết kiệm thời gian thông qua việc tự động hóa soạn thảo phản hồi cho tin nhắn của bệnh nhân.
Lợi ích về hiệu suất này rất quan trọng, đặc biệt trong môi trường y tế bận rộn nơi thời gian thường bị hạn chế.
Sử dụng các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể nhanh chóng tạo ra các phản hồi phù hợp cho những câu hỏi phổ biến của bệnh nhân, y tá được giải phóng khỏi nhiệm vụ lặp đi lặp lại là soạn thảo tin nhắn cá nhân hóa.
Thay vào đó, họ có thể tập trung vào các hoạt động chăm sóc bệnh nhân phức tạp hơn đòi hỏi chuyên môn và cách tiếp cận cá nhân của họ.
Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả giao tiếp mà còn giúp y tá dành nhiều thời gian chất lượng hơn với bệnh nhân, giải quyết nhu cầu và mối quan tâm cụ thể của họ.
Thời gian tiết kiệm được thông qua tự động hóa này có thể tích lũy trong suốt ca trực của y tá.
Vì thế giúp họ tương tác với nhiều bệnh nhân hơn hoặc cung cấp dịch vụ chăm sóc kỹ lưỡng hơn cho mỗi cá nhân.
Cuối cùng, kết quả này góp phần cải thiện sự hài lòng và kết quả điều trị của bệnh nhân, vì bệnh nhân cảm thấy được quan tâm và trân trọng hơn.
Ví dụ: Tại nhiều phòng khám đa khoa, hệ thống nhắn tin thông minh được triển khai để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của bệnh nhân như lịch tái khám, chuẩn bị xét nghiệm và hướng dẫn sử dụng thuốc.
Hệ thống này đã giúp mỗi điều dưỡng tiết kiệm khoảng 2 giờ mỗi ngày.
Từ đó hời gian này được dành để tư vấn sâu hơn cho bệnh nhân mắc bệnh mãn tính.
Giảm 5,5 giờ mỗi ngày cho điều dưỡng
Đưa vào sử dụng trợ lý điều dưỡng ảo được hỗ trợ bởi AI đã chứng minh tính chất đột phá bằng cách giải phóng ấn tượng 5,5 giờ mỗi ngày cho điều dưỡng tại giường bệnh.
Những trợ lý ảo này xử lý nhiều nhiệm vụ truyền thống vốn thuộc về điều dưỡng thự như trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp nhắc nhở về thuốc, và hỗ trợ lên lịch hẹn.
Thời gian tiết kiệm được giúp điều dưỡng tại giường có thể dành nhiều sự chú ý hơn cho các hoạt động chăm sóc trực tiếp, như theo dõi dấu hiệu sinh tồn, cung cấp thuốc.
Họ còn có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện có ý nghĩa với bệnh nhân.
Sự cải thiện trong quản lý thời gian dẫn đến kết quả điều trị tốt hơn vì điều dưỡng có thể đáp ứng hiệu quả hơn với nhu cầu của bệnh nhân mà không bị quá tải bởi các nhiệm vụ hành chính.
Hơn nữa, thời gian bổ sung này có thể giúp giảm tình trạng kiệt sức của điều dưỡng, vì họ có khối lượng công việc dễ quản lý hơn.
Do đó giúp họ tập trung vào các khía cạnh của công việc mà họ làm tốt nhất là cung cấp dịch vụ chăm sóc cho bệnh nhân.
Ví dụ: Tại một bệnh viện tư nhân lớn, trợ lý điều dưỡng ảo được triển khai thí điểm tại khoa nội tiết, giúp tự động hóa việc nhắc nhở dùng thuốc, thu thập dữ liệu đường huyết, và trả lời các thắc mắc cơ bản.
Kết quả ban đầu cho thấy điều dưỡng tiết kiệm được khoảng 30% thời gian trong ca trực.
Vì vậy giúp họ tập trung vào việc hướng dẫn bệnh nhân về quản lý bệnh tiểu đường hiệu quả hơn.
Tiết kiệm đến 10% thời gian của y tá
Tự động hóa dựa trên AI đã chứng minh khả năng tiết kiệm đến 10% thời gian của y tá bằng cách xử lý các nhiệm vụ phi lâm sàng thường chiếm phần đáng kể trong ngày làm việc của họ.
Những nhiệm vụ này có thể bao gồm nhập dữ liệu, lên lịch hẹn, và quản lý hồ sơ thường xuyên.
Tự động hóa các chức năng hành chính này, hệ thống AI giảm thiểu gánh nặng nhận thức đặt lên y tá.
Vì vậy giúp họ tập trung vào trách nhiệm lâm sàng đòi hỏi kỹ năng chuyên môn.
Việc giảm thời gian dành cho các nhiệm vụ không thiết yếu giúp y tá tối ưu hóa quy trình làm việc và ưu tiên chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn.
Hơn nữa, hiệu quả này chuyển thành năng suất tổng thể được cải thiện trong môi trường y tế.
Khi y tá có nhiều thời gian hơn cho các tương tác trực tiếp với bệnh nhân, các cơ sở y tế có thể nâng cao chất lượng dịch vụ.
Do đó cuối cùng mang lại lợi ích cho cả nhân viên và bệnh nhân.
Ví dụ: Một hệ thống bệnh viện đã triển khai phần mềm AI quản lý hồ sơ bệnh nhân tích hợp nhận dạng giọng nói, giúp điều dưỡng chỉ cần nói thay vì gõ để cập nhật hồ sơ.
Phần mềm này đã giúp giảm 8-12% thời gian dành cho công việc giấy tờ.
Vì thế mỗi y tá có thêm khoảng 45 phút mỗi ca trực 8 giờ để tương tác với bệnh nhân.
Hoàn trả 1.650 giờ cho chăm sóc
Tại BJC HealthCare, việc triển khai điều dưỡng đăng ký ảo (RN) được hỗ trợ bởi AI đã mang lại kết quả đáng chú ý khi hoàn trả tổng cộng 1.650 giờ cho điều dưỡng tại giường để tập trung vào chăm sóc trực tiếp bệnh nhân.
Kết quả này nhấn mạnh tác động đáng kể mà AI có thể có đối với thực hành điều dưỡng bằng cách tạo điều kiện phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.
Với thời gian được giải phóng thông qua hỗ trợ điều dưỡng ảo, điều dưỡng tại giường có thể tham gia vào các hoạt động chăm sóc quan trọng như đánh giá bệnh nhân, giáo dục, và hỗ trợ tinh thần.
Đây là những lĩnh vực mà tương tác con người là vô giá.
Khả năng dành nhiều thời gian hơn cho những nhiệm vụ thiết yếu này nâng cao chất lượng tổng thể của dịch vụ chăm sóc.
Từ đó thúc đẩy môi trường hỗ trợ cho bệnh nhân tốt hơn trong thời gian nằm viện.
Ngoài ra, việc sử dụng hệ thống quản lý bệnh nhân từ xa (RPMS) đã cho thấy tiềm năng tăng thời gian dành cho chăm sóc bệnh nhân lên đến 43,11%.
Sự gia tăng này không chỉ chỉ ra hiệu quả quy trình làm việc được cải thiện mà còn nhấn mạnh tiềm năng của các giải pháp dựa trên AI trong việc chuyển đổi thực hành điều dưỡng và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân.
Ví dụ: Một dự án thí điểm tại Đông Nam Á đã triển khai hệ thống điều dưỡng ảo để hỗ trợ bệnh nhân hậu phẫu, giúp giải phóng khoảng 20 giờ mỗi ngày cho toàn bộ khoa phẫu thuật.
Thời gian này được sử dụng để cải thiện quy trình quản lý đau và tư vấn phục hồi chức năng.
Do đó giúp giảm thời gian nằm viện trung bình xuống 1,8 ngày.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC
243A Đê La Thành Str
Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
info@comlink.com.vn
Phone
+84 98 58 58 247