کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص و تصمیم گیری بالینی فرصتها و چالشها برای پرستاری

مقدمه پیشرفتهای اخیر در هوش مصنوعی (AI) سیستمهای مراقبتهای بهداشتی را متحول کرده است. هوش مصنوعی با بهره گیری از یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل کلان داده ها و سیستمهای پشتیبانی تصمیم گیری بالینی، مراقبت های پرستاری را بهبود می بخشد. با وجود فرصت های گسترده، ادغام هوش مصنوعی با چالش هایی از جمله نگرانی های اخلاقی، امنیت داده ها و نیاز به آموزش تخصصی همراه است. روش کار این بررسی روایی با جستجوی پایگاه های داده از جمله Web of Science، Scopus، PubMed با استفاده از کلمات کلیدی "هوش مصنوعی، تصمیم گیری بالینی، مراقبت پرستاری، یادگیری ماشین" و "تشخیص" انجام شد. مطالعات اصلی و تمام متن انگلیسی منتشر شده بین سال های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ انتخاب شدند. پس از حذف مقالات تکراری و نامرتبط، ۱۲ مطالعه انتخاب شده به صورت توصیفی و طبقه بندی شده مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. نتایج مطالعات نشان داد که هوش مصنوعی با بهبود دقت تشخیصی، کاهش خطاها و افزایش عملکرد پرستاری و پیامدهای بیمار، از تشخیص زودهنگام بیماری، پیش بینی، پیامد، تصمیم گیری بالینی و کیفیت مراقبت پرستاری پشتیبانی می کند. علیرغم قابلیت اطمینان امیدوارکننده، هوش مصنوعی باید مکمل قضاوت حرفه ای پرستاران باشد. در آموزش پرستاری هوش مصنوعی استدلال بالینی، تصمیم گیری اخلاقی، تفکر انتقادی و پذیرش فناوری را تقویت کرده و در عین حال بر لزوم ادغام هوش مصنوعی با آموزش سنتی، اعتبارسنجی داده ها و توسعه مداوم مهارت های تفکر انتقادی تاکید دارد. چالش های کلیدی شامل نگرانی هایی در مورد دقت، حریم خصوصی، سوگیری الگوریتمی، پاسخگویی قانونی، هزینه های اجرا، حجم کار و کاهش تعامل انسانی بود. ادغام موثر هوش مصنوعی نیاز به زیرساخت های قوی، چارچوب های اخلاقی، آموزش کاربر و حفظ نقش های نظارتی و تصمیم گیری پرستاران دارد. نتیجه گیری هوش مصنوعی پتانسیل بهبود کیفیت، ایمنی و اثربخشی مراقبت های پرستاری را با افزایش تشخیص، پیش بینی و تصمیم گیری بالینی دارد. با این حال باید به عنوان یک ابزار حمایتی و نه جایگزین برای تخصص پرستاری عمل کند. ادغام موفقیت آمیز آن به یک رویکرد انسان محور، پشتیبانی شده توسط چارچوب های اخلاقی مناسب، آموزش دیجیتال و مشارکت فعال پرستار در توسعه و اجرای هوش مصنوعی بستگی دارد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تصمیم گیری بالینی ، مراقبت پرستاری ، یادگیری ماشین ، تشخیص