Điều khoản “tự chăm sóc” được cải tiến trong Bộ quy tắc đạo đức của ANA năm 2025 là một trong nhiều biện pháp giải quyết tình trạng kiệt sức trong lực lượng ĐD của chúng ta. Từ các đề xuất chính sách đến đầu tư vào lực lượng lao động, các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe đang giải quyết trực tiếp những thách thức hàng ngày của ĐD, như mệt mỏi và kiệt sức.

Hơn một-phần-ba số ĐD được khảo sát nêu tên gánh nặng hành chính là yếu tố kiệt sức hàng đầu và 40% thậm chí cân nhắc việc từ bỏ vai trò của mình, chúng ta phải tạo ra sự thay đổi từ dưới lên, giải quyết trực tiếp các vấn đề ảnh hưởng đến tình trạng kiệt sức trong các cơ sở cấp cứu và chăm sóc tại chỗ.

Vậy, các nhà lãnh đạo nên chuyển hướng điều dưỡng từ việc tập trung vào lượng bệnh nhân luân chuyển lớn sang tập trung vào tác động có ý nghĩa ở đâu?

Câu trả lời có thể nằm ở AI.

Công nghệ này có thể hợp lý hóa quy trình làm việc lâm sàng và giảm gánh nặng hành chính đè nặng lên ĐD, từ đó thúc đẩy khối lượng công việc giảm và cải thiện sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống.

Tăng cường ra quyết định lâm sàng.

Việc sử dụng AI để chẩn đoán y tế đang được tranh luận rất nhiều trong chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, AI có thể giúp đẩy nhanh và tăng cường nhiều nhiệm vụ giúp ĐD duy trì các tiêu chuẩn về chất lượng và an toàn cho bệnh nhân.

Ví dụ, các mô hình Machine Learning (ML), có thể sử dụng một lượng lớn dữ liệu và dự báo xu hướng, rất thành thạo trong việc phân tích thông tin sức khỏe của bệnh nhân và thông tin quan trọng để cảnh báo ĐD về các yếu tố rủi ro tiềm ẩn và phát hiện tình trạng xấu đi của bệnh nhân.

Những khả năng này có lợi trong các bối cảnh chăm sóc phân loại, chẳng hạn như phòng cấp cứu quá tải, để giúp đánh giá tình trạng của bệnh nhân, xác định mức độ can thiệp và thậm chí dự đoán thời gian nằm viện. Với sự hỗ trợ ra quyết định lâm sàng do AI thúc đẩy, ĐD giảm tải nhận thức của họ trong các bối cảnh áp lực cao trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn chăm sóc và an toàn cho bệnh nhân thuận lợi.

Giảm gánh nặng về ghi chép hồ sơ.

HRSA ước tính tình trạng thiếu hụt 10% ĐD đã đăng ký trên toàn quốc cho đến năm 2037, giảm xuống còn 6% trong những năm tới. Mặc dù khoảng cách về nhân tài sẽ khác nhau giữa các khu vực, nhưng nhu cầu chăm sóc có xu hướng tăng lên. Những yếu tố này làm nổi bật nhu cầu về các công cụ dễ tiếp cận, thân thiện với người dùng để giúp ĐD quản lý khối lượng công việc lớn.

Nhiệm vụ ghi chép hồ sơ chăm sóc, bao gồm ghi chú tiến độ, báo cáo đánh giá và nhật ký dùng thuốc, chiếm 40% ngày làm việc trung bình của một điều dưỡng.

Trách nhiệm này đã chín muồi để chuyển đổi AI. Các công cụ AI được hỗ trợ bởi xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể là trợ lý kỹ thuật số, ghi lại và phiên âm các ghi chú bằng lời nói và tự động hóa biểu đồ bệnh nhân theo thời gian thực. Các công cụ này diễn giải dữ liệu bệnh nhân để tự động điền thông tin chính vào các trường, do đó ĐD tốn ít thời gian hơn để nhập văn bản lặp lại hoặc nhấp vào các biểu mẫu mở rộng.

Các nền tảng tiên tiến hơn có thể sử dụng AI tạo sinh để tóm tắt lịch sử bệnh nhân và làm nổi bật các chi tiết có liên quan, giúp chúng tôi nhanh chóng xác định nhu cầu quan trọng nhất của bệnh nhân và tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giao hợp lý hơn.

Tối ưu hóa lịch trình và nhân sự

Một hậu quả khác của tình trạng thiếu hụt điều dưỡng là những thách thức về lịch trình không bao giờ kết thúc. Những trở ngại này làm tăng gánh nặng hành chính và cản trở hiệu quả cung cấp dịch vụ chăm sóc khi các đơn vị thiếu nhân sự. Đối với các nhà quản lý điều dưỡng, tình trạng thiếu hụt lao động đòi hỏi họ phải phối hợp các ca làm việc giữa một nhóm nhân tài hạn chế trong khi cân bằng nhiệm kỳ, bộ kỹ năng và chứng chỉ giữa các nhân viên trực.

Theo dữ liệu nội bộ của symplr, các nền tảng lập lịch thông minh do AI điều khiển có thể giảm thời gian lập lịch xuống 40-50%. Các công cụ này sử dụng các mô hình tiên tiến để điều chỉnh lịch dựa trên các tiêu chí được xác định trước, đảm bảo các ca làm việc được phân bổ công bằng giữa các nhóm và dự đoán nhu cầu nhân sự trong tương lai. Lập lịch bằng AI có thể phát hiện ra các xu hướng cơ bản, chẳng hạn như khoảng cách phạm vi và các thành viên trong nhóm bị sử dụng quá mức – một yếu tố quan trọng dẫn đến tình trạng mệt mỏi. Khi ngành chăm sóc sức khỏe tập trung vào việc giữ chân người lao động, lập lịch do AI điều khiển sẽ là một công cụ quan trọng để đáp ứng danh sách mong muốn hàng đầu của nhân viên chăm sóc sức khỏe: lịch trình linh hoạt. Rốt cuộc, tính không linh hoạt trong lịch trình là nguyên nhân đáng kể gây ra tình trạng kiệt sức và làm giảm sự hài lòng của ĐD.

Xây dựng quan hệ đối tác với AI

Mỗi ngày, các ĐD đưa ra các quyết định chăm sóc quan trọng có thể thay đổi mãi mãi cuộc sống của bệnh nhân. Vai trò của họ là người ủng hộ bệnh nhân và chuyên gia chăm sóc không được coi nhẹ, vì vậy các ĐD có xu hướng tiếp cận các công nghệ mới một cách thận trọng.

Tuy nhiên, khi khối lượng công việc ngày càng tăng, tình trạng thiếu nhân sự tràn lan và nhu cầu chăm sóc mới làm thay đổi hệ thống chăm sóc sức khỏe, các ĐD có nguy cơ bị đẩy quá khả năng thể chất và tinh thần của mình.

Khi AI được coi là đối tác chứ không phải là sự thay thế, các ĐD sẽ được trao quyền làm việc hết khả năng của mình, duy trì hợp đồng vốn là nền tảng của nghề nghiệp – nghĩa vụ của họ đối với bệnh nhân và đối với chính bản thân họ.

Tác giả Ali Morin

Chief Nursing Informatics Officer at symplr.

Trích https://www.dailynurse.com/ai-lightens-nurses-workloads-restoring-work-life-balance/