Обучение расчёту дозировок лекарств в сестринском деле с помощью искусственного интеллекта

Ошибки при введении лекарственных препаратов представляют собой серьёзную проблему в сестринской практике, особенно в условиях высокого риска, таких как кардиологические и реанимационные отделения. Это исследование оценивает эффективность образовательного вмешательства на основе искусственного интеллекта, разработанного для преодоления разрыва между теоретическими знаниями и клиническим применением в расчётах доз лекарств.

Дизайн исследования

В этом исследовании использовался смешанный дизайн, включающий квазиэкспериментальный подход с предварительным и последующим тестированием и контрольной группой, дополненный качественным компонентом фокус-группы. Участники были распределены либо в экспериментальную группу, получавшую обучение с помощью искусственного интеллекта, либо в контрольную группу, получавшую традиционное обучение.

Вмешательство (Исследовательская группа)

Участники экспериментальной группы использовали программное обеспечение для обучения с помощью искусственного интеллекта, предназначенное для улучшения их образовательного опыта за счёт нескольких передовых функций. Программное обеспечение предоставляет Адаптивные траектории обучения, которые регулируют сложность расчётов в соответствии с результатами работы медсестры. Кроме того, оно предлагает Обратную связь в реальном времени, обеспечивая немедленные исправления и пошаговое руководство по сложным расчётам доз лекарств. Наконец, программное обеспечение включает Клинические симуляции на основе искусственного интеллекта, которые создают сценарии принятия клинических решений в условиях высокого давления для обучающихся.

Контрольная группа

Участники контрольной группы получали традиционные методы обучения, включающие стандартные лекции и практические занятия на бумажных носителях, специально направленные на расчёты доз лекарств. Этот подход охватывал ту же основную учебную программу, что и экспериментальная группа, но не включал никакой помощи искусственного интеллекта.

Исследование оценивало три ключевые области до и после вмешательства:

Знания медсестёр, оцененные с помощью стандартизированного экзамена по расчёту доз лекарств.

Клиническое принятие решений, измеренное с помощью валидированной шкалы принятия сестринских решений.

Самоэффективность, оцененная с помощью стандартизированной шкалы самоэффективности для оценки уверенности в клинических расчётах.

Данные были проанализированы с использованием Статистического пакета для социальных наук для сравнения средних баллов между экспериментальной и контрольной группами.

Качественный компонент (Исследование фокус-группы)

Для дополнения количественных результатов было проведено качественное исследование фокус-группы с участием участников экспериментальной группы. Цель заключалась в изучении принятия медсёстрами платформы искусственного интеллекта, воспринимаемой полезности, удобства использования, видимости прогресса обучения и общих мнений относительно стратегий обучения с помощью искусственного интеллекта.

Обсуждения в фокус-группах были записаны на аудио, расшифрованы и проанализированы с помощью тематического анализа для выявления повторяющихся паттернов и тем, связанных с пользовательским опытом, воспринимаемой образовательной ценностью и готовностью интегрировать обучение на основе ИИ в клиническое образование. Этот качественный компонент дал более глубокое представление об отношении участников к интеграции ИИ в сестринское образование и обогатил интерпретацию количественных результатов.