andresr / Getty Hình ảnh
Bài học rút ra chính
- Một công cụ AI mới có thể giúp các bác sĩ quyết định xem bệnh nhân ổn định của họ có cần được đánh thức vào nửa đêm để theo dõi dấu hiệu quan trọng hay không.
- Trung bình, các bác sĩ và y tá kiểm tra các dấu hiệu quan trọng của bệnh nhân bốn giờ một lần suốt cả ngày lẫn đêm.
- Thực hiện các cách để hạn chế số lần kiểm tra các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân qua đêm cũng có thể giúp y tá quản lý thời gian của họ tốt hơn.
Có rất nhiều bằng chứng chứng minh lợi ích của một giấc ngủ ngon. Một số nghiên cứu cho thấy nó có thể tăng cường chức năng ghi nhớ trong não, tăng cường năng lượng, giữ cho hệ thống miễn dịch của bạn mạnh mẽ và thậm chí giúp duy trì làn da sáng khỏe. Tuy nhiên, khi bạn là bệnh nhân qua đêm tại bệnh viện , những nỗ lực về giấc ngủ của bạn rất có thể diễn ra ngay bên ngoài cửa sổ, đặc biệt là khi các y tá và bác sĩ kiểm tra các dấu hiệu quan trọng của bạn suốt đêm.
Một nghiên cứu cho thấy rằng bệnh nhân được thu thập các dấu hiệu quan trọng cứ sau bốn giờ, cả ngày lẫn đêm - không phải là môi trường tốt nhất cho một đêm ngủ yên.
Nhưng các nhà nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Y khoa Feinstein đang hy vọng sẽ thay đổi thói quen đó bằng cách sử dụng một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới nhằm dự đoán bệnh nhân nào không cần đánh thức để theo dõi quan trọng.
“Mục tiêu của việc theo dõi các dấu hiệu quan trọng là chăm sóc tốt nhất cho bệnh nhân và can thiệp điều trị để cứu bệnh nhân nếu và khi các dấu hiệu quan trọng của họ trở nên không ổn định,” Jamie Hirsch, MD, Giám đốc Chất lượng Tin học & Khoa học Dữ liệu tại Northwell Health tại Northwell Health và đồng tác giả cao cấp của nghiên cứu Feinstein, nói với Verywell. “Nhưng tần suất giám sát cũng là kết quả của thói quen và văn hóa. Không có tiêu chuẩn dựa trên bằng chứng quy định tần suất bệnh nhân cần được theo dõi. "
Nghiên cứu, được công bố vào ngày 13 tháng 11 tạiTạp chí Đối tác Thiên nhiên Y học kỹ thuật số, xác định những bệnh nhân nào có thể bỏ qua theo dõi dấu hiệu quan trọng qua đêm một cách an toàn để cải thiện giấc ngủ và phục hồi.
Để chứng minh kiểu đánh giá này sẽ hiệu quả, Hirsch và một nhóm do đồng tác giả cấp cao Theodoros Zanos, Tiến sĩ, đã sử dụng một mô hình dự đoán phân tích 2,13 triệu lượt bệnh nhân từ một số bệnh viện Northwell Health ở New York trong suốt bảy năm. Mô hình sử dụng một thuật toán kết hợp dữ liệu bệnh nhân như nhịp hô hấp, nhịp tim, huyết áp tâm thu, nhiệt độ cơ thể, tuổi bệnh nhân, v.v. để xác định bệnh nhân ổn định nào có thể tránh kiểm tra dấu hiệu sinh tồn qua đêm một cách an toàn. Nó cũng sử dụng một điểm số rủi ro được gọi là Điểm cảnh báo sớm được sửa đổi (MEWS), cung cấp cho các bác sĩ ảnh chụp nhanh về mức độ bình thường của các chỉ số tổng thể của bệnh nhân.
Zanos cho biết công cụ AI được thiết kế để cực kỳ chính xác - như kết quả của chúng cho thấy. Trong số 10.000 trường hợp, thuật toán chỉ phân loại sai hai đêm bệnh nhân.
Zanos, trợ lý giáo sư tại Viện Nghiên cứu Y khoa Feinstein tại Northwell Health, nói với VeryWell: “Ngay cả đối với một số phân loại sai, các dấu hiệu quan trọng ở những bệnh nhân đó hầu như không khác bình thường. "Vì thực tế là ưu tiên cho sự an toàn của bệnh nhân, thuật toán có thể đề xuất bỏ qua hơn một nửa số đêm bệnh nhân."
Tình trạng Môi trường Ngủ trong Bệnh viện
Theo truyền thống, bệnh viện không được biết đến là nơi trú ẩn ấm cúng cho mọi người — hãy nghĩ đến tất cả những ánh đèn huỳnh quang rực rỡ và những chiếc máy bíp kêu to. Môi trường ít yên tĩnh này chỉ là một trong những lý do tại sao các y tá và bác sĩ hoan nghênh những nỗ lực mới để cải thiện chất lượng và số lượng giấc ngủ cho bệnh nhân nhập viện của họ.
Ernest Patti, DO, bác sĩ y học cấp cứu tại Bệnh viện St. Barnabas ở New York, nói với Verywell rằng khoa cấp cứu trong bệnh viện thực sự khá giống với một sòng bạc.
“Đèn luôn sáng; không có cửa sổ mà bạn có thể nhìn thấy từ nơi chăm sóc bệnh nhân, vì vậy bạn sẽ mất cảm giác bên ngoài là đêm hay ngày, ”Patti nói. “Thông qua các ca trực đêm, chúng tôi liên tục kiểm tra các dấu hiệu quan trọng của mọi người. Họ có thể giúp chúng tôi xác định các bước tiếp theo sẽ như thế nào: bệnh nhân có cần đến phòng khám HOẶC không? Họ có cần một cuộc nghiên cứu hình ảnh hoặc quét CAT khác không? Họ có cần xét nghiệm máu nhiều hơn không? Các dấu hiệu quan trọng cũng cho chúng tôi biết liệu bệnh nhân đang cải thiện hoặc xấu đi. "
Mặc dù giấc ngủ quan trọng đối với sức khỏe nói chung, nhưng giấc ngủ còn quan trọng hơn đối với những người đang chống chọi với bệnh tật hoặc đang cố gắng phục hồi sức khỏe sau phẫu thuật.
Theresa Walsh, RN, làm việc hàng đêm trong phòng phẫu thuật (OR) tại Trung tâm Y tế Đại học Jersey Shore. Cô ấy nói rằng cô ấy có thể thấy việc hạn chế số lần y tá kiểm tra các dấu hiệu quan trọng vào ban đêm có thể có lợi cho bệnh nhân như thế nào.
Walsh nói với Verywell: “Những người bị ốm và nằm viện đang phải đối mặt với tình trạng khó ngủ.
Điều này có ý nghĩa gì đối với bạn
Phòng bệnh không phải là nơi đầu tiên mọi người nghĩ đến như một ốc đảo ngủ thoải mái. Với việc các y tá và bác sĩ kiểm tra các dấu hiệu quan trọng của bạn vài giờ một lần, bạn có thể dễ dàng biết được giấc ngủ có thể bị ảnh hưởng như thế nào trong thời gian phục hồi quan trọng. Nhưng các nhà khoa học hiện đã đưa ra một công cụ AI để xác định bệnh nhân nào đủ ổn định để bỏ qua các cuộc kiểm tra dấu hiệu quan trọng qua đêm — nghĩa là trong tương lai, nếu bạn hoặc người thân phải ở lại bệnh viện qua đêm, bạn có thể ngủ qua đêm. đêm nếu hệ thống này được sử dụng trong hệ thống chăm sóc sức khỏe của bạn.
Một cải tiến lớn cho nhân viên
Trước khi công cụ AI mới này được phát triển, Hirsch cho biết hầu hết các bệnh viện có rất ít cách để giúp cải thiện giấc ngủ của bệnh nhân mà không cần sử dụng thuốc.
“Nhiều bệnh viện đã làm mờ đèn hành lang hoặc khuyến khích các y tá và nhân viên khác duy trì một môi trường yên tĩnh hơn. Và đã có những nỗ lực chuyển một số xét nghiệm chẩn đoán sang thời gian ban ngày, "ông nói." Nhưng việc tránh hoàn toàn các dấu hiệu quan trọng vẫn chưa được thử một cách có hệ thống. "
Các bác sĩ và y tá cũng có thể thích thực tế là một công cụ AI như thế này có thể giúp các hệ thống chăm sóc sức khỏe tối đa hóa thời gian hiệu quả hơn. Một nghiên cứu năm 2018 cho thấy các y tá dành từ 19 đến 35% thời gian của họ để ghi lại các dấu hiệu quan trọng. Khi các bệnh viện trên khắp thế giới phải vật lộn để theo kịp làn sóng bệnh nhân coronavirus, các biện pháp tiết kiệm thời gian như thế này có thể chứng minh là khả thi và công cụ hỗ trợ quan trọng.
Patti tin rằng loại mô hình này cũng có thể có lợi khi cộng đồng y tế ngày càng đắm chìm vào y học ảo.
“Tôi vẫn sẽ duy trì một mức độ quan tâm lành mạnh đối với những bệnh nhân mà tôi lo lắng, nơi có thể tôi vẫn sẽ thực hiện thêm các dấu hiệu quan trọng trên số lượng bệnh nhân ít hơn đó,” anh ấy nói. “Nhưng nếu đó là những bệnh nhân ổn định của tôi, tôi nghĩ Tôi sẽ thử [công cụ này]. Đó dường như là nơi chúng tôi đang hướng tới; AI được cho là sẽ giúp chúng ta ”.
Zanos và nhóm của ông đang lên kế hoạch triển khai thử nghiệm công cụ AI vào quý đầu tiên của năm 2021, có thể sẽ triển khai nhiều hơn nữa vào cuối năm nay.
.jpg)
