AI-assistert hudvurdering for forebygging av trykkskader hos intensivsykepleiere (IT-PIP)

Trykkskader forblir en betydelig og i stor grad forebygbar komplikasjon blant kritisk syke pasienter, med intensivpopulasjoner spesielt utsatt på grunn av immobilisering, hemodynamisk ustabilitet og komplekse medisinske behov. På KFSHRC-Jeddah oppsto mer enn halvparten av alle sykehuserhvervede trykkskader rapportert i 2024 i intensivsettinger, noe som understreker pågående utfordringer i tidlig oppdagelse og konsistent stadieinndeling. Selv om organisasjonen følger evidensbaserte praksiser og bruker verktøy som Braden-skalaen og NPIAPs stadieringsretningslinjer, påvirker variasjon i sykepleieres kunnskap, ferdigheter og selvtillit fortsatt forebyggingskvalitet og nøyaktighet av vurdering.

Tradisjonell hudvurdering er hovedsakelig avhengig av visuell inspeksjon og klinisk skjønn, noe som kan føre til inkonsistent tolkning av tidlige vevsendringer, spesielt ved mørkere hudtoner, dypt vevsskade og fuktighetsrelatert hudskade. Disse begrensningene fremhever behovet for innovative tilnærminger som støtter mer konsistent og objektiv stadieinndeling.

Kunstig intelligens (AI)-assistert bildegjenkjenning har dukket opp som et potensielt verdifullt supplement til standard sykepleiervurdering. Ved å analysere hudegenskaper som farge, tekstur og kontur, kan AI-verktøy hjelpe sykepleiere med å identifisere tidlige stadieendringer og gi beslutningsstøtte i tråd med NPIAP-kriterier. Integrering av AI i rutinemessig praksis har potensial til å forbedre tidlig oppdagelse, øke nøyaktigheten i stadieinndeling og redusere praksisvariasjon.

Denne randomiserte kontrollerte studien evaluerer bruken av en AI-assistert mobilapplikasjon sammenlignet med standard manuell hudvurdering utført av intensivsykepleiere. Intervensjonen bruker et bildegjenkjenningsverktøy som analyserer standardiserte fotografier av hudområder med høy risiko og gir stadieringsanbefalinger basert på NPIAP-definisjoner. Sykepleiere i kontrollgruppen vil fortsette å utføre tradisjonelle visuelle og palpasjonbaserte vurderinger i henhold til eksisterende sykehusprotokoller.

Alle deltakende sykepleiere vil motta før-intervensjons opplæring i forebygging av trykkskader, omfattende hudvurdering og NPIAP-stadiering for å etablere et konsistent utgangspunkt. Intervensjonsgruppen vil gjennomgå ekstra opplæring i standardisert bildeopptak for å sikre riktig belysning, avstand og posisjonering. En blindet sårpleiespesialist vil uavhengig gjennomgå alle vurderinger og bilder; denne eksterne gjennomgangen fungerer som referansestandard for å evaluere nøyaktighet og pålitelighet mellom vurderere.

I tillegg til å undersøke nøyaktigheten i stadieinndeling, vil studien vurdere endringer i sykepleieres kunnskap og selvtillit før og etter intervensjonen ved hjelp av validerte instrumenter. Den vil også utforske gjennomførbarheten og aksepten av å integrere AI i intensivavdelingens arbeidsflyter. Funnene forventes å bidra til informasjon om hvordan AI-teknologi kan støtte sykepleiepraksis, forbedre klinisk beslutningstaking og bidra til å redusere forekomsten av sykehuserhvervede trykkskader i intensivsettinger.