Больницы все активнее используют ИИ в работе с пациентами, но медсестрам эта идея не нравится
Будущее уже «стучится в дверь». Искусственный интеллект (ИИ) используется для прогнозирования медицинских проблем пациента и определения наилучшего ухода за ним еще до того, как медсестры успевают его осмотреть. Однако медсестры предупреждают о потенциальной опасности этой технологии, сообщает Euronews.
В США компании все чаще предлагают ИИ-решения, которые помогают более эффективно справляться с рутинными и трудозатратными задачами, ранее выполняемыми медсестрами и специальными ассистентами в больницах. Медицинские учреждения, внедряющие такие технологии, утверждают, что они помогают персоналу работать эффективнее, предотвращать синдром выгорания и частично решать проблему нехватки кадров.
Однако медсестры считают, что технология стала важнее их профессиональных навыков и ухудшает качество ухода за пациентами. Подчеркивается, что чрезмерная зависимость от ИИ может привести к опасным ошибкам. Реальные примеры показывают случаи ложных тревог или игнорирования индивидуальных потребностей пациентов, что в итоге может привести к неправильному диагнозу и некорректному лечению.
Сфера здравоохранения испытывает значительный дефицит медсестер. Во время пандемии Covid-19 более 100 000 медсестер покинули свои рабочие места. Больницы рассчитывают, что ИИ поможет заполнить вакантные должности и поддержит перегруженных медицинских работников. Уже с января ИИ-инструменты начали брать на себя административные обязанности, такие как предоперационные звонки и сбор медицинских данных, освобождая время медсестер для ухода за пациентами.
ИИ-технологии продолжают развиваться. Израильский стартап Xoltar занимается созданием аватаров, похожих на людей, которые могут проводить видеозвонки с пациентами. Компания сотрудничает с клиникой Mayo в разработке ИИ-ассистента, обучающего пациентов методам управления хронической болью. Также стартап создал аватар, помогающий курильщикам отказаться от сигарет. Хотя эксперты считают, что ИИ-решения могут стать полезными инструментами для проактивных и здоровых людей, в большинстве случаев эта технология не подходит для тяжелобольных пациентов в стационарах.
