Учитывая сложности ухода, медицинские команды могут столкнуться с днем, Hantoff Nurse была разработана так же простым и простым, как и ее название.
Команда разработала инструмент по имени медсестра, которая показывает медсестрам электронный файл здоровья, с одной стороны, и производство, созданное ИИ, с другой. Используя мобильное устройство, предоставленное в больницу, медсестры могут легко осматривать и добавлять информацию на протяжении всей своей квартальной работы. Модели Google Medlm, работающие в приложении медсестры, могут проглатывать, анализировать и разрабатывать последовательное и краткое видение соответствующей информации пациента для медсестры, которая приезжает для перевода.
Традиционно медсестры рассчитывают на их память о событиях, разговорах и точках данных, оставляя место для ошибок и несоответствия в информации, предоставленной во время передачи. Используя передачу медсестры в течение квартала своей работы, медсестры могут легко найти информацию, которую они собрали, и их сверстников благодаря автоматическому соотношению квартала и добавляют свои собственные заметки, чтобы система продолжала строить. Это может включать в себя соответствующие данные пациентов из заметок, заказов, тестов и т. Д. Все это находится в очень безопасной облачной среде, чтобы держать информацию для конфиденциальных пациентов.
HCA Healthcare в настоящее время пилотирует передачу медсестер в пяти своих больницах, собирая комментарии и продолжая совершенствовать как модель ИИ, так и пользовательский опыт.
Приказы по уходу
Важной частью создания эффективного применения, которое хотели бы использовать медсестры с фронтальной линией, заключалась в том, чтобы работать непосредственно с ними над его разработкой. Это включало в себя KC Deshetler, медсестра, уполномоченную в команде DT & I HCA Healthcare DT & I, которая стала владельцем продукта для медсестры -трансфер.
«Мы питали нашу модель, которую медсестры хотят знать, приглашает модель несколькими способами, используемые Увеличение генерации восстановления Чтобы идентифицировать кавычки из генерируемого контента, предоставленные модели для организации информации, как мы хотим и так далее », — объясняет Дешелтер.
Подход, который они установили, показывает медсестрам знакомый электронный файл здоровья на одной стороне экрана и выход, сгенерированный ИИ с другой. Холл, медсестра из Теннесси, была частью группы первых тестеров, которые изучили производство модели, чтобы подчеркнуть то, что было бесполезным, повторяющимся, неточным или пропавшим без вести.
«Мы прошли этот процесс в три или четыре раза по -другому», — вспоминает Холл. «И каждый раз это становилось немного более точным, немного менее заполненным чучелами, которые нам не нужны. Чем больше мы работали и предоставляли наши комментарии, тем больше он стал полезным для рамки передачи».
В то время как пять больниц HCA Healthcare прогрессировали, планы предусматривают, что версия используется для использования 99 000 медсестер, работающих в системе здравоохранения. До сих пор решение кажется очень многообещающим: медсестры, проверяющие инструмент передачи медсестер в медицинском учреждении HCA, оценили его на 86% фактических и 90% полезных.
«Когда я говорю с медсестрами и медсестрами с прямым уходом в области технологий и появления искусственного интеллекта в сестринском деле,-сказал доктор Стауб-Джугенс:« Я часто призываю их быть смелыми, быть смелыми, чтобы взять ключи от машины, чтобы попасть в место водителя и использовать свои голоса, чтобы провести дизайн решений в будущем ».
