ఎప్పుడూ కొలవబడని క్లినికల్ సంకేతం
ఆసుపత్రి నర్సులు తమ మొత్తం షిఫ్ట్ను మందుల పంపిణీ, వైటల్ సైన్ తనిఖీలు, డాక్యుమెంటేషన్, కుటుంబ సంభాషణలు, అలాగే రోగి స్థిరంగా కనిపిస్తున్నాడా లేదా అనే విషయం మీద నిరంతర చిన్నతరహా నిర్ణయాల మధ్య గడుపుతారు. అలాంటి వాతావరణంలో నైపుణ్యంలోని అత్యంత ముఖ్యమైన రూపాలలో ఒకటి నమోదు చేయడం చాలా కష్టమైనదిగా మారుతుంది: ప్రమాణిత కొలమానాలు స్పష్టంగా చూపించే ముందు ఏదో తప్పుగా ఉందని అనిపించే భావన.
జాన్స్ హాప్కిన్స్ స్కూల్ ఆఫ్ నర్సింగ్లో అసోసియేట్ ప్రొఫెసర్ అయిన కెల్లీ గ్లీసన్ ఈ ఖచ్చితమైన సమస్య చుట్టూ తన పరిశోధనను నిర్మించారు. నర్సులు మనుషులను ఎలా చదవాలో, మానిటర్లను ఎలా చదవాలో రెండింటికీ శిక్షణ పొందుతారని ఆమె అంటారు. సంప్రదాయ ఆసుపత్రి ముందస్తు హెచ్చరిక వ్యవస్థలో వెంటనే అలారం మోగించేలా కనిపించని రూపం, అప్రమత్తత, ప్రవర్తన లేదా మొత్తం ప్రదర్శనలో మార్పులను వారు గమనిస్తారు. అయితే ఆ ఆందోళనలను తెలియజేయడానికి ఒక ఆబ్జెక్టివ్ మార్గం లేకపోతే, ఆ అనుమానం సరైనదిగా తేలినా, అది కేవలం అనుమానంగానే మిగిలిపోతుంది.
దీని ఫలితం తక్షణ వైద్యం విభాగంలో పదే పదే కనిపించే, కష్టమైన స్థితి. ఒక నర్స్ రోగి గురించి స్వల్ప ఆందోళన అనుభవిస్తుంది, కానీ రక్తపోటు, హృదయ స్పందన మరియు ఇతర ప్రమాణ సంకేతాలు సాధారణంగానే కనిపిస్తాయి. మరింత ఖచ్చితమైన సాక్ష్యం లేకుండా ఒక వైద్యుడిని రౌండ్స్ నుంచి పిలవడం సమర్థించుకోవడం కష్టం కావచ్చు, పైగా బిజీగా ఉన్న పనితీరు వల్ల సహజస్ఫూర్తిని నిర్మితంగా పరిశీలించడానికి సమయం తక్కువగా ఉంటుంది. తర్వాతి షిఫ్ట్లో మాత్రమే ఆ రోగి పరిస్థితి దిగజారిపోయి, ఐసీయూకు తరలించాల్సి వచ్చిందని తెలిసే సందర్భాలూ ఉంటాయి.
మషీన్ లెర్నింగ్ వ్యవస్థల్లో నర్సింగ్ తీర్పును చేర్చడం
గ్లీసన్ విధానం ఇప్పటికే ఉన్న ఆసుపత్రి అలర్ట్లను భర్తీ చేయడం కాదు, వాటిని పెంపొందించడం. ఆసుపత్రులు ఇప్పటికే పలు షిఫ్టుల్లో రోగి డేటాను ప్రాసెస్ చేసి ప్రమాద స్కోర్లు తయారు చేసే ముందస్తు హెచ్చరిక వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. స్కోరు ఒక నిర్దిష్ట పరిమితిని దాటితే, కేర్ టీమ్కు అలర్ట్ వస్తుంది. మరింతగా, ఈ వ్యవస్థలు ఏ రోగులు క్షీణించే ప్రమాదంలో ఉండవచ్చో అంచనా వేయడానికి మషీన్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగిస్తున్నాయి.
ఈ వ్యవస్థలు ఉపయోగకరమైన సేఫ్టీ నెట్ పాత్రను పోషిస్తాయి. అవి రోగిని కాలక్రమంలో ట్రాక్ చేస్తాయి, షిఫ్ట్ మార్పుల మధ్య నిరంతరతను కాపాడుతాయి, మరియు రద్దీగా ఉన్న వార్డులో క్లినిషియన్లు నమూనాలను మిస్ కాకుండా సహాయపడతాయి. కానీ అవి ఇప్పటికీ ప్రధానంగా డాక్యుమెంట్ చేసిన డేటా ఇన్పుట్లపై, ముఖ్యంగా వైటల్ సైన్స్ మరియు ఇతర కొలిచే కారకాలపై, నిర్మించబడ్డాయి. సమస్య ఏమిటంటే, పడక పక్కన ఉన్న నర్సులు ఆ నమూనాలను సంఖ్యలుగా మార్చే ముందు నుంచే ఆందోళనకరమైన సంకేతాలను గుర్తిస్తారు.
జాన్స్ హాప్కిన్స్ పని ఆ అంతరాన్ని పూడ్చడానికి, ఆ పడక పక్కనటి పరిశీలనలను పరిమాణీకరించి AI-సహాయ హెచ్చరిక వ్యవస్థల్లో చేర్చే మార్గాన్ని కనుగొనడాన్ని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది మిస్టికల్ ఇంట్యూషన్ను నేరుగా సాఫ్ట్వేర్గా మార్చడం కాదు. అనుభవజ్ఞులైన నర్సులు పదే పదే గమనించే సూక్ష్మ క్లినికల్ పరిశీలనలను నిర్మితంగా నమోదు చేయడమే, అవి ప్రమాణ కొలమానాలు ఇంకా పరిమితిని దాటకపోయినా కూడా క్షీణతతో అనుసంధానమై ఉండవచ్చు.
