看護師不足により病院や医療システムが逼迫し続ける中、一部の IT リーダーは、看護師の管理負担を軽減し、看護師が解放されて患者とより多くの時間を過ごせるようになり、看護師不足の緩和に役立つかどうかを検討するために生成 AI の活用に取り組み始めています。
ジル・M・ラシェイは、ブキャナン・インガソル・アンド・ルーニー社の医療弁護士で、労働法と雇用法分野の管理を専門としています。 カーリー・バーンズはブキャナン・インガソール＆ルーニーのアソシエイトです。 どちらもクライアントがヘルスケア、テクノロジー、看護の課題に日常的に対処できるよう支援します。
ヘルスケアITニュース 両氏と対談し、病院や医療制度にとって看護師不足が何を意味するのか、ChatGPTのようなテクノロジーが労働力不足や医療従事者への需要増大への対処にどのように役立つのか、AIの将来と看護師不足についての予測について話し合いました。
Q. 今日の看護師不足の特徴を教えてください。
まつ毛： 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、患者の需要が予想外に急増しました。 その結果、看護師は圧倒されてしまい、リソースはさらに限られてしまいました。 新型コロナウイルス感染症が国家的な公衆衛生上の危機であると宣言されたとき、当初、看護師の対応と患者ケアへの取り組みは国民やメディアから称賛されました。 しかし、時間が経つにつれて、幸福は損なわれ、看護師はサポートされていないと感じるようになりました。
看護師不足の現状 米国ではこれまで以上に困難な状況になっています。 パンデミック前に退職年齢に近づいていた看護師たちは、2020年と2021年に史上最大の数で職業を離れることを選択した。
退職年齢が近くない看護師でも、病院で働き始め、その後外来勤務に移ることを選択することがよくあります。 病院に勤務する看護師の多くが現在の職に不満を感じており、2024 年には現在の職から退くことを検討している看護師も少なくありません。
彼らは、旅行看護師として働くこと、直接の患者ケア以外の仕事に就くこと、学校に戻ること、さらには職業を辞めることなど、他の選択肢を検討している。
バーンズ: 労働力人口が減少する一方、人口の高齢化は進んでいます。 その結果、医療に対する需要は今後も続くでしょう。 専門職に残り続ける看護師は、患者の負担が増え、患者と接する時間が減り、勤務時間が長くなるという問題に直面している。
これにより、患者の安全性と治療へのアクセスの問題が生じます。 医療システムの財政的安定も、適切な人員配置に依存します。
一部の病院では、看護師の採用を支援し、ひいては不足を緩和するために多額の契約ボーナスを提供しています。 しかし、全体として、看護師が精神的および感情的な健康サポートを受け続け、実践上の制限を軽減し、十分な技術的サポートを受けられるように有意義な機会を与えられることがますます重要になっています。
個別の介入により、体系的な改善と安定化につながる可能性があります。
Q. 病院や医療システムは、生成 AI やその他のテクノロジーの進歩をどのように利用して、これらの不足を軽減できるでしょうか?
まつ毛： ヘルスケア業界は100年に一度の革命の機が熟している AIの導入により。 患者は間もなく、標準医療の提供だけでなく、救命医療機器における AI の価値を理解するようになるでしょう。 この地殻変動は、看護師やその他の医療専門家の仕事のやり方に直接影響を与えるでしょう。
病院や医療システムでは、まず看護師教育や新人研修などの分野で AI を使用することになるでしょう。 この AI の使用により、現在の看護師教育者や指導医が実際の患者ケアや収益を生み出す業務により多くの時間を集中できるようになり、人材不足の影響が軽減される可能性があります。
「ChatGPT のような大規模言語モデル技術は、看護師にとって時間のかかる、または気が散る電子医療記録やその他のデータの管理を支援する可能性があります。」
ジル・M・ラシェイ、ブキャナン・インガソール、ルーニー
さらに、膨大な書類要件を伴う患者ケアは、看護師の燃え尽き症候群につながる可能性があります。 AI を使用して、看護師の臨床文書作成や管理業務を支援することで、看護師の勤務経験のストレスが軽減され、選択した職業である患者ケアにさらに集中できるようになります。 これにより、看護師の採用と定着率が高まる可能性があります。
バーンズ: AI を使用して看護師の臨床経験、精神的サポート、医学的判断を置き換えることはできませんが、患者に服薬のリマインダーを送信したり、スケジュール設定や請求を支援したり、医療上の質問に答えたりするためには使用できます。 テクノロジーの他の進歩は、医薬品の調剤や棚の在庫管理にも利用できます。
AI を導入すると、人材不足をより直接的に支援できます。 たとえば、企業は施設管理者が人員配置のニーズを投稿できるヘルスケア アプリを開発しています。 登録している看護師は自分の空き状況を投稿します。 人員が必要な場合、地元の看護師は通知を受け取り、シフトを受け入れるか拒否することができます。
受け入れられると、施設のスケジュールが更新されて、埋まったポジションが反映されます。 これにより、施設のニーズを満たすだけでなく、看護師がスケジュールをより柔軟に管理できるようになり、燃え尽き症候群が軽減されます。
Q. ChatGPT のようなテクノロジーは、労働力不足や医療従事者への需要の増大にどのように対処できますか?
バーンズ： 初め、 ChatGPTを使用する、プロバイダーはさまざまなトピックに関する情報にアクセスできます。 医療従事者は、医学文献や治療ガイドラインにリアルタイムでアクセスして、診断や治療の推奨を支援できるため、最終的にはより多くの情報に基づいた意思決定が可能になり、患者の転帰が改善されます。
ChatGPT は、臨床検査や検査を推奨したり、医療提供者が処方時に薬物相互作用に関する知識を確認したりするためにも使用できます。 医療従事者は、メモを口述筆記し、ChatGPT を使用して、徴候、症状、診断を正確に要約することもできます。 その後、貴重な時間がスタッフに返され、患者ケアにさらに集中できるようになります。
それを打つ： さらに、ChatGPT のような大規模言語モデル テクノロジーは、単に患者のケアに集中したい看護師にとって、時間がかかったり、気が散ったりする電子医療記録やその他のデータの管理を支援する可能性があります。 これにより、記録管理の責任が軽減され、看護スタッフの増員の必要性が軽減される可能性があります。
データの抽出には多くの時間と注意が必要です。 医療従事者は AI を活用して、EHR やその他のシステムから臨床データを抽出できます。 AI テクノロジーは、複数のシステムから情報を取得し、一元化することができます。
この技術は、名前や生年月日などの標準化された情報や構造化された情報を見つけることができるだけでなく、臨床医のメモやその他のレポートにある「非構造化」情報を引き出すのにも役立ちます。 情報は一元化されていますが、元のソースにリンクして戻すこともできるため、医療提供者は情報を元のコンテキストで読んで解釈し、結果や推奨される次のステップについて自信を持って患者と話し合うことができます。
Q. 2024 年の看護師不足と AI についての予測は何ですか?
それを打つ: 看護師不足が2024年に緩和するとは予想されていない。2023年の看護学校入学率は例年より低下しており、新人看護師の多くは上級看護師に比べて一時的なものである。
若い看護師は、病院や医療制度が提供する採用ボーナスだけでなく、旅行の機会や代理店の経済的メリットを認識しています。 このため、採用と定着が課題となっています。
AI は若い看護師にとってより魅力的かもしれませんが、50 歳を超える看護師はテクノロジーを敬遠し、退職に向かう可能性があります。 AI には費用もかかり、病院や医療が直面している現在の財政的課題が、看護師不足を解消するために AI 製品を購入して導入する際の障害となる可能性があります。
バーンズ: 不足に対処するために、医療システムは仮想看護チームの開発を検討するかもしれません。 バーチャル プログラムには人材採用とテクノロジーのための初期費用が必要ですが、訓練を受ければ、看護師は現場の指揮センターで勤務したり、在宅勤務で患者の入院、退院、搬送、病歴の確認、現在の症状の評価を処理したりすることができます。
バーチャル看護師はベッドサイドでのケアを提供しませんが、患者を直接監視および教育し、対面の臨床チームや家族と連絡を取り合って必要な最新情報を提供することで、重要な継続的なケアの役割を担うことができます。 バーチャルナースは、追加の安全監視レイヤーの提供にも役立ちます。
結局のところ、医療業界はイノベーションを受け入れ続ける必要があります。 看護師の燃え尽き症候群を軽減するテクノロジーを導入できるかどうかは、業界のリーダー次第です。 これにより、キャリアの満足度が向上し、才能ある人材を惹きつけて維持することができます。
さらに、プロバイダーは、ここでの不足に対処するのに役立つ可能性のある方法について、国際的な対応者との対話を開始することを検討する可能性があります。 最後に、学術機関とのパートナーシップを模索することは、2025 年以降もこれほど高いレベルで人材不足の問題が続くことのないよう、専門職の成長に役立つ可能性があります。
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