国内最大の看護師組合であるナショナル・ナース・ユナイテッド（NNU）の調査によると、看護師の5人中3人は、雇用主が人工知能（AI）ツールを使用する際に患者の安全を最も重要な要素として位置付けていることを信頼していないと回答した。私たち
1 月 18 日から 3 月 4 日までに調査した 2,300 人以上の RN および NNU 会員のうち、60% が「雇用主が患者の安全を最優先に AI を導入すると信じている」という声明に同意しませんでした。詳細は報告書に記載されています。 プレスリリース 組合から。
看護師らは、人員配置の決定に使用される予測モデル、看護師間の引き継ぎに代わるコンピューター生成レポート、トリアージ看護師に代わるチャットボットなど、医療現場での規制されていないAIツールの流入が増えていることに警戒していると述べ、これらが臨床を弱体化させていると主張している。判断を下し、患者ケアに妥協をもたらす可能性があります。
「看護師はテクノロジーに反対しているわけではありません」とNNUの学長デボラ・バーガーRNは述べた。 最近のメディアブリーフィング。 「私たちは、患者ケアを強化するテクノロジーを採用しており、私たち自身の広範な教育と臨床経験と組み合わせて使用しています。しかし、私たちは、医療を苦しめるすべてのものに対する万能薬として、規制もチェックもされていない機器が行き交うこの未開の西部には反対しています。」
「私たちは一般の人々に一時停止ボタンを押してもらいたいのです」 [the] 「ビッグテック」とヘルスケア企業による現在の無謀な推進は、私たちの知識や同意なしに、患者、私たち、そして医療従事者にAI技術を押し付けようとしている」と付け加え、「私たちは患者がモルモットになることを許さない」と付け加えた。
NNU は最近、 看護師と患者の権利章典: 看護とヘルスケアにおける AI の正義のための指導原則、 これは、安全、プライバシー、透明性、質の高い対人ケアの必要性と、専門的な判断を行使する権利の必要性を強調しています。 「安全性を実証する責任は、患者とその介護者ではなく、開発者と導入者が負うべきである」と文書には記されている。
加えて、 何百人もの組合看護師が集まった 先月末、カイザー・パーマネンテ・サンフランシスコ・メディカルセンターの外で同センターへの抗議活動を行った。 統合ケア体験、高度な分析と AI の使用を強調しました。
NNUの調査では、看護師の40％が、雇用主が過去12カ月間に「新しい機器、ガジェット、電子医療記録の変更」を導入したと回答した。 調査対象者の半数は、雇用主が患者の重症度や介護の必要性を判断するために電子医療記録データに基づくアルゴリズムを使用していると述べた。
これらの回答者のうち、69% が、自分自身の評価が、リアルタイムのグラフ作成に依存するコンピューター生成の視力測定基準と衝突しており、患者数と慢性的な人員不足を考慮すると非現実的であると主張しており、教育的、心理社会的、または社会的観点からの評価を組み込んでいないと述べた。患者と家族の感情的なニーズ。
「アルゴリズムによる視力測定に頼った結果、毎日、病棟ごとに、視力が過小評価されている複数の患者がいることになりました。これは、タイムリーに最適なケアを提供するのに十分な看護師が不足していることを意味します。」 NNUの副学長であり、カイザー・パーマネンテのローズビル・メディカル・センターに勤めるカリフォルニア看護協会会長でもあるキャシー・ケネディ氏（RN）はプレスリリースでこう述べた。
調査から得られた追加の重要な調査結果は次のとおりです。
- 回答者の 12% は、従来は看護師間の直接コミュニケーションによって行われていた患者の引き継ぎが、コンピュータによるレポートに移行するのを見たことがあると回答しました。
- このような引き継ぎを行っている看護師の 48% は、自動レポートが個人の評価と一致していないと述べています。
- 看護師の 29% は、患者から画像や音声を取り込むデバイスを利用する施設では、AI によって生成された評価や分類を変更できないと報告しました。 たとえば、痛みのスコアや創傷の評価など
- 患者の転帰、合併症のリスク、退院の必要性を予測するために自動システムが使用されている施設の看護師の 40% は、自分自身の臨床判断を反映するためにそれらのスコアを修正できないと述べています
NNU 看護実践副部長のミシェル・マホン氏は次のように指摘しました。 合同委員会 はすでに、不適切な受け渡しが間違った部位の手術、治療の遅れ、転倒、投薬ミス、死亡につながる危険性について、一般の人々と臨床医に警告を発表している。
NNU の副学長であり、ランシングのミシガン大学ヘルス スパロー校に勤務するミシガン州看護協会の理事でもあるジェフ ブレスリン RN 氏は、これらのテクノロジーに関する直接の経験を共有しました。
「以前は、患者が救急部門から病院内の別の病棟に移送されるとき、その患者を担当する看護師は、患者の臨床状態について話し合い、追加の質問があればERの看護師に尋ねる機会がありました。 、” 彼は言った。
現在、看護師間の会話では見逃されるはずのない重要な患者ケア情報が自動レポートから欠落していることがあると同氏は説明した。 たとえば、ブレスリン氏は、患者が新型コロナウイルス陽性であることを知らされていなかったため、マスクもせず、個人用保護具も何もつけずに患者の部屋に入ったと述べた。
別の例では、ブレスリン氏が新型コロナウイルスとインフルエンザの患者も治療していたときに、自動レポートが新しい患者が免疫不全状態にあることをブレスリン氏に警告できなかった。
「この患者に最善のケアを提供できたのは、非常に重要な情報を見逃したコンピュータ生成の報告書ではなく、私の評価能力と、ほぼ30年間の看護師としての経験のおかげでした」とブレスリン氏は述べた。
AIに関する誇大宣伝にもかかわらず、AIは人間の知能を再現することはできない、とマホン氏は強調した。 「AI はデータのパターンを認識できますが、医療データは不完全または偏っていることがよくあります。そのデータを文脈から理解し、何が欠けているのかを特定し、個々の患者のニーズを総合的に評価するには、人間の看護師の経験と専門知識が必要です。」