人类判断力:让AI在老年服务各领域发挥作用的关键要素Human judgment: The magic ingredient for making AI work across aging services disciplines - McKnight's Senior Living

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.mcknightsseniorliving.com美国 - 英语2025-09-29 18:35:01 - 阅读时长5分钟 - 2256字
本文深入探讨了人工智能在老年服务领域的实际应用现状,指出尽管AI在处理疥疮疫情、编写整改计划、优化排班等重复性任务中展现出高效能力,但人类判断力仍是不可替代的核心要素;多位行业专家强调AI无法取代医护人员的同理心、临床判断和危机处理能力,应作为辅助工具提升护理效率,而非取代人力,并详细阐述了AI在数据处理、早期预警和治疗计划制定等方面的具体应用案例,同时警示需警惕AI"幻觉"问题,强调专业人员事实核查的必要性,展示了人机协作在提升老年护理质量方面的巨大潜力。
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人类判断力:让AI在老年服务各领域发挥作用的关键要素

从应对长期护理机构中的疥疮疫情到安排轮班、协助编写符合监管要求的整改计划,各类老年服务提供商已积极将人工智能投入实际工作。

但AI并未为他们做什么?取代人类员工、职场知识或临床判断力。

这正是近期McKnight's科技峰会网络研讨会的核心结论,该会议探讨了AI技术如何在各个角色中支持护理团队。

"机器能为我们提供信息,帮助我们提高效率,当然也能提升我们的有效性,"Focused Post Acute Care Partners(专注后急性护理合作伙伴,一家主要经营德克萨斯州农村养老院的连锁机构)首席执行官洛里·斯特鲁布表示。

但她指出,AI无法取代人际互动、价值判断、生活经验带来的智慧或危机中的辨别力。

"AI无法提供与受惊家庭沟通所需的同理心,不会提醒我们当居民病情恶化时需要握住他们的手,"她补充道,"只有人类的辨别力才能在风险最高时带来清晰判断。"

斯特鲁布表示,她经常向员工传达这一信息,因为部分员工担心AI可能取代他们的工作。但她与其他小组成员强调,AI真正应该用于提高护理人员日常任务的效率,让他们有更多时间专注于提供实际护理和服务的核心工作。

斯特鲁布称,她和团队定期使用AI协助编写设施检查后的整改计划,以及处理其他重复性规则驱动任务,尤其是需要写作的工作。该连锁机构近期开始使用基于AI的工具加速整个服务区域的入院流程,并已将其用于审查员工电话录音,提出客户服务改进建议。

工作流程优化

护理管理专家艾米·斯图尔特表示,快速处理数据的能力是她最欣赏的核心功能。

作为美国后急性护理护士协会首席护理官,斯图尔特认同斯特鲁布的观点:AI能帮助护士处理机械性任务和数据解读,但无法替代关于护理的关键判断。

斯图尔特称赞AI能够处理调查和养老院质量改进信息,确定应聚焦的努力方向,而非像以往那样总是回归到跌倒和压疮类别。

她表示,在与护理团队合作时,她也赞赏AI能在后台解读笔记和数据,并在正式认知或抑郁评估之间提供早期预警。

"如果我知道通过早期干预可以阻止某人发生严重抑郁发作,或通过提供更具刺激性的活动减缓认知问题,这将对我们未来的发展产生巨大影响,"斯图尔特说。

她表示,这种无需人工介入的数据处理能力在包括家庭健康在内的各种环境中都是双赢局面。

"这将提高家庭和护士的满意度,"斯图尔特指出。

OneStep首席商务官帕特里克·塔尔诺夫斯基指出,任何干预工具的重点必须是居民/患者/客户和医疗专业人员的整合性与实用性。他的公司开发了一款产品,可通过基于手机的应用程序使用人物步态的短视频进行评估。

他补充说,任何AI战略都必须具备临床、经济和运营价值,"意味着它要融入、补充并支持运营战略"。否则,塔尔诺夫斯基补充道,任何善意设计的应用或工具都可能成为护理人员的额外负担,或与环境限制及用户能力相冲突。

但他表示,能在老年生活和护理连续体中发挥作用的直观工具是"真正的胜利"。

扩大治疗与临床应用

Broad River Rehab(宽河康复中心)临床服务执行副总裁蕾妮·金德表示,当她看到AI用于内部医疗记录审查以确保客户合规性时,首次认识到其价值。

如今,AI开始帮助治疗师编写治疗计划。

她指出,治疗行业已与美国医学会合作创建了多个计费代码,允许治疗师在不同程度上使用该技术查看居民/患者数据,制定临床计划和预期结果。

"我们身处这个时代是多么幸运?"金德自问,称AI发展是远程医疗和远程监测进步的后续,"但当我们获得这些许可时,必须以负责任的方式使用它们。"

与其他人一样,她坚持认为人类参与和智慧在理解、质疑和优化AI生成的任何建议方面仍然至关重要。

眼见未必为实

老年病学家、后急性护理和长期护理医疗协会董事会主席萨宾·冯·普雷伊斯-弗里德曼医生接续了这一担忧,承认AI仍然"完全会产生幻觉,会编造信息"。

但作为Avalon Healthcare和Caldera Care的首席医疗总监,她表示,意识到这一现实并愿意核实事实、深入探究来源,仍能让医疗专业人员更快获得所需答案。

冯·普雷伊斯-弗里德曼表示,她曾将AI用于诊断辅助,帮助处理一位使用呼吸机并面临复杂健康危机的患者,该工具引导她找到了正确答案。她最近还使用了Open Evidence(一款提供同行评审医学信息的AI平台),在她监管的某设施发生疥疮疫情时了解更多信息。

她说,借助该工具,她能快速掌握治疗和防控策略,然后将所获信息输入第二个AI工具,为员工定制治疗方案。

"我一直都在做这类事情,但以前要花几个小时,"冯·普雷伊斯-弗里德曼说。

她表示,下一步她期待更可靠的电子健康记录系统查询工具。这些工具能让医护人员快速检索某人的病历中数百或数千页内容以查找细节。例如,对于糖尿病患者,她可能使用AI搜索功能了解医院两年前使用何种药物治疗他,或他上次视力检查的时间。

所有这些工具正使临床团队更强大、准备更充分、对护理对象的响应更迅速——前提是医护人员在解读和核实事实方面继续发挥最佳水平。

斯图尔特还指出了另一个积极面:AI足够"热门",适当投资可能为老年生活和护理提供商吸引新员工,"因为终于,我们拥有了医院没有的东西。"

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