随着环境人工智能在医疗保健领域的迅速普及，行业的大部分关注点都集中在医生身上。医疗机构已采用人工智能驱动的文档工具，以减轻行政负担并改善临床医生的体验。但护理领导者表示，这种讨论往往忽视了一个基本现实：护理文档与医生文档几乎没有相似之处。
随着医院评估人工智能能在哪些方面带来最大的运营和临床影响，这一区别变得越来越重要。护士构成了医疗保健 workforce 的最大部分，而许多机构仍在应对人员配备压力、职业倦怠担忧以及日益增长的文档需求。
对于Aiva Health的临床信息学总监、注册护士莎拉·维斯克(Sarah Visker)来说，成功的护理人工智能举措始于认识到床边护理在文档环境方面有着根本性的不同。
"医生以非结构化的段落式笔记格式记录他们的护理过程，"维斯克表示，"而护理文档则是完全不同的世界。"
实时捕捉数百个数据点
虽然医生通常每天为患者完成一两次叙述性笔记，但护士经常在整个轮班期间反复记录数百个结构化观察结果。
据维斯克介绍，护士可能需要处理600至800个分散在多个流程表和文档字段中的独立数据点。随着患者状况的变化，许多观察结果必须重复输入，有时甚至每小时都要更新。
这种庞大的数据量给最初围绕医生工作流程设计的环境技术带来了挑战。为叙述性笔记生成而优化的系统并不能自动适用于临床医生全天持续记录结构化数据的环境。
时间要求也有所不同。护理文档通常直接支持持续的临床决策和护理管理。延误可能会影响临床医生和运营系统可获得的信息质量和实用性。
维斯克以脓毒症监测计划为例。医院已大量投资于旨在识别预警信号并支持早期干预的技术。这些系统的有效运行依赖于及时和完整的临床文档记录。
据维斯克介绍，西达赛奈医疗中心(Cedars-Sinai)向美国医学信息学协会(AMIA)和美国护理管理学会(AONL)提交的最新结果显示，人工智能辅助的护理语音记录可以显著减少观察与记录之间的延迟，同时提高文档的完整性。
超越文档记录
然而，文档记录只是更大挑战的一部分。
在典型的轮班期间，护士需要在电子健康记录、部门应用程序、通信平台、平板电脑、电话和基于工作站的系统之间来回切换。看似简单的任务往往需要多个步骤和多种技术。
提交工作订单、查找政策和程序、为患者连接翻译服务或启动虚拟护理会话，可能需要在完全独立的应用程序和工作流程中进行导航。
这些中断造成了认知负担，并消耗了本可以与患者共处的时间。
随着医院越来越多地评估人工智能助手，许多护理领导者开始将对话式界面视为简化这些交互的潜在方式。临床医生无需学习和管理多个应用程序，而是可以通过单一界面访问多种服务。
这一概念反映了医疗保健人工智能战略的更广泛转变。机构越来越多地探索如何让人工智能在现有系统之间协调工作流程，而不仅仅是自动化个别任务。
医疗保健IT的治理经验
维斯克表示，最重要的经验可能与技术关系不大，而与治理有关。"没有护士参与的决策，就不能为护士服务，"她说。
医疗保健机构长期以来一直认识到在重大技术部署中医生倡导者的重要性。护理领导者认为同样的原则也适用于人工智能。
她表示，最成功的实施会及早让护士参与，纳入床边反馈，并将一线员工视为设计和部署决策中的积极参与者。如果没有这种参与，技术可能会基于无法反映现实护理交付的假设来构建。
衡量标准同样重要。
机构在评估新技术时通常关注使用率指标。但护理领导者更关心的是运营结果，如减少加班时间、提高合规性、增强患者满意度评分、改善员工留任率和工作流程效率。
这些衡量标准最终决定了某项技术是否提供了有意义的价值，以及机构是否继续投资于该技术。
从试点项目到企业战略
从早期部署中出现的另一条经验涉及范围。
维斯克表示，许多初始项目集中在有限的文档字段或定义狭窄的用例上。虽然这些试点项目证明了技术可行性，但它们往往未能产生有意义的工作流程转型。
她补充说，护士不太可能为了只解决部分问题的工具而改变既定的工作流程。一旦临床医生体验到更直观、对话式的方法，期望就会迅速扩展到涵盖额外的系统和流程。
这一观察反映了医疗保健人工智能计划的更广泛趋势。讨论正逐渐从孤立的自动化项目转向全企业范围的工作流程重新设计。
对于追求护理人工智能战略的医院来说，挑战可能不仅仅是更快地记录文档。它可能是重新思考护士如何在整个护理环境中与技术互动。
维斯克总结道，随着医疗系统继续投资于环境人工智能，护理领导者正在强调，创新的下一个阶段将不仅仅需要调整以医生为中心的工具。成功将取决于理解床边护理的现实情况，让护士作为共同设计者参与，并解决影响护理工作日的全部技术负担。
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