一、研究背景
二、
纳入与排除标准
三、研究结果
● 冲突管理和团队管理方面的研究较少,需进一步探索AI在这些方面的应用。
2. 劣势(Weaknesses)
● 培训不足困境:护理人员缺乏AI专门培训,影响其对AI系统的有效应用,难以应对系统故障,制约AI优势发挥。
● 技能依赖风险:过度依赖AI可能导致护理人员临床技能和独立判断能力下降,影响特殊情况下的应对能力。
3. 机会(Opportunities)
● 创新拓展空间:开创护理新模式,如远程健康监测和个性化治疗方案,推动护理教育创新,提升护理服务水平。
● 学习成长助力:促使护理人员持续学习,借助AI提供的培训资源提升专业技能,拓展职业发展道路。
4. 威胁(Threats)
● 伦理隐私隐忧:AI处理患者敏感信息存在伦理和隐私风险,如数据泄露和算法偏差,可能引发信任危机。
● 变革抵制阻碍:护理人员和患者可能抵制AI应用,影响技术推广,阻碍其在护理管理中的广泛实施。
● 成本投入难题:引入和维护AI系统成本高昂,限制了其在医疗机构尤其是小型机构中的普及,影响医疗资源公平分配。
3.3AI在护理管理实践中的整合
1. 人员管理方面
● 优化人力资源配置:AI预测人员需求辅助招聘,分析因素改善保留,确保各科室人员充足且匹配。同时,AI 能改善人员保留情况,通过分析工作环境、员工满意度等因素,帮助管理者采取措施提升工作氛围和职业发展机会,减少人员流失。
● 高效排班与工作分配:AI 系统可依据多因素实现智能排班,如患者病情、护理工作量、护士技能等,使排班更合理均衡,减少护士工作压力并提高工作效率。
2. 医疗环境提升方面
● 保障质量与安全:实时监测患者生命体征等,及时发现异常并预警,让护理人员迅速干预,降低不良事件风险。在药品管理方面,AI 可辅助核对药品信息,减少用药错误。同时,通过分析医疗数据,AI 能发现潜在安全隐患,如感染风险因素,帮助管理者提前采取防控措施。
● 保障质量与安全:AI 优化了信息系统,实现医疗数据快速共享和实时更新,促进护理团队内部及与其他医疗团队间的沟通协作。而且,AI 支持的远程通信技术方便多学科会诊,不同专业人员可实时交流制定综合治疗方案,提升医疗服务效率和质量。
3.4AI面临的障碍和挑战
1. 技术变革抵制:护理人员和患者可能因习惯、担心工作受影响等原因抵制AI,阻碍其推广应用。
2. 伦理与结构复杂
● 伦理困境:涉及患者敏感信息,存在隐私、数据安全和算法公正性问题,易引发信任危机。
● 结构整合难:与现有医疗结构和流程整合面临技术、数据标准等问题。
3. 成本高昂:引进和维护AI系统费用高,限制其在小型医疗机构的普及。
4. 文化变革难:AI 驱动的流程需要医疗保健环境进行重大文化变革。护理人员需要转变观念,接受并积极适应新的技术和工作方式。然而,传统的医疗文化和工作习惯可能根深蒂固,阻碍了这种文化变革的推进,进而影响 AI 在护理管理中的有效实施。
5. 协调挑战大:AI应用与现有护理管理协调困难,开发者与医护人员协作存在障碍。
3.5未来趋势和建议
1. 持续整合趋势:AI 将不断深入融入护理管理实践,成为不可或缺的一部分。在缓解护理资源短缺、优化团队工作流程以及提升护士职业幸福感等方面将发挥越来越重要的作用。
2. 培训发展建议
● 强化技能培训:为护理人员提供全面AI技能培训,包括AI 系统操作、数据分析解读、常见故障处理等内容。确保护理人员不仅能熟练运用 AI 技术,还能理解其原理和局限性,从而在实际工作中更好地发挥 AI 的优势,提高护理工作的准确性和效率。
● 深化伦理教育:加强护理人员的 AI 伦理教育,使其深刻认识到 AI 应用中的伦理责任。
3. 策略制定建议
● 管理者参与策略规划:积极推动护士管理者参与 AI 应用策略的制定过程。管理者凭借其丰富的临床经验和管理知识,能够确保 AI 技术的引入与护理管理实际需求紧密结合,使 AI 更好地服务于护理工作流程优化、质量提升和资源合理分配等目标。
跨学科协作策略:建立由护士管理者、AI 开发者和护士组成的跨学科团队。通过紧密合作,共同开发和优化 AI 解决方案,使其更贴合医疗保健环境的独特需求。
四、结论
AI在护理管理中的整合日益增强,在决策、沟通、资源优化和数据管理等方面发挥重要作用,是变革性工具,能提升患者护理和运营效率。然而,其应用面临诸多挑战,如技术变革抵制、伦理问题和系统整合困难等。为最大化AI潜力,需跨学科合作、制定培训计划、提高护士管理者技术能力,以确保AI在护理管理中有效应用,改善患者结局和组织绩效。
(孙颖达)
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