YZ (AI) Sağlık Sektöründe Hemşirelerin Ürettiği Verileri Daha da Değersizleştirebilir

Sağlık sektörü, yapay zeka (YZ) teknolojilerinin hasta bakımı ve sonuçlarını devrim niteliğinde dönüştürmesiyle, büyük bir değişim eşiğinde. YZ’nin potansiyel faydaları inkar edilemezken, bu teknolojilerin hemşirelik ve veri kullanımındaki mevcut sistem sorunları ele alınmadan sağlık sistemlerine entegrasyonu, mevcut eşitsizlikleri artırma ve hemşirelerin ürettiği çok değerli verilerle ilgili yeni zorluklar yaratma riskini taşımaktadır.

Hemşirelerin Ürettiği Verilerin Durumu

Hemşireler, ön saflarda yer alan sağlık hizmeti sağlayıcıları olarak, hastalarla sürekli etkileşimleri sayesinde çok değerli veriler üretirler. Bu veriler, hastaların durumlarına dair ayrıntılı gözlemler, değerlendirmeler ve müdahaleler içerir ve hasta sağlığı, bakım koordinasyonu ve olası olumsuz olaylar hakkında eşsiz içgörüler sunar. Ancak, bu bilgi hazinesinin etkili bir şekilde kullanılmasını engelleyen birkaç sistem sorunu devam etmektedir:

1. Yetersiz Kullanım: Hemşirelerin ürettiği veriler, genellikle klinik karar alma süreçlerine tam olarak entegre edilmediği için hasta bakımını ve sonuçlarını iyileştirme fırsatları kaçırılmaktadır. Journal of Clinical Nursing dergisinde yayınlanan bir çalışma, bu sorunu şu şekilde vurgulamaktadır: “Hemşirelerin verileri kullanarak hasta sonuçlarını iyileştirme oranı, çeşitli engeller nedeniyle sınırlı kalmaktadır” (Bucknall ve ark., 2019).
2. Standartlaştırılmış Dokümantasyon Eksikliği: Sağlık hizmeti sunulan yerlerde standartlaştırılmış dokümantasyon uygulamalarının olmaması, verilerin bir araya getirilmesi ve analiz edilmesinde zorluklar yaratmakta ve anlamlı içgörülerin elde edilme yeteneğini sınırlamaktadır. International Journal of Nursing Practice dergisinde yayınlanan araştırma, bunu şu şekilde ifade etmektedir: “Hemşirelerin dokümantasyona dair engel ve kolaylaştırıcı deneyimleri, verilerin kalitesini ve kullanılabilirliğini önemli ölçüde etkilemektedir” (Darvish ve ark., 2014).
3. Teknolojik Engeller: Elektronik sağlık kayıtları (ESR) sistemleri, sağlık dokümantasyonu için hayati önem taşımasına rağmen, hemşirelik bakımının incelikli ve bütünsel doğasını yeterince yakalayamayabilir. Journal of the American Medical Informatics Association dergisinde yayınlanan bir sistematik inceleme, “ESR’lerle ilgili kullanılabilirlik sorunlarının eksik veya hatalı dokümantasyona yol açabileceğini ve veri kalitesini engellediğini” ortaya koymuştur (McBride ve ark., 2018).
4. Veri Okuryazarlığı ve Beceriler: Birçok hemşire, veri okuryazarlığı ve analitiği konusunda yeterli eğitim almadığından, verileri karar alma ve savunuculuk için etkili bir şekilde kullanma yetenekleri sınırlıdır. CIN: Computers, Informatics, Nursing dergisinde yayınlanan bir çalışma, “21. yüzyılda veri odaklı sağlık ortamını yönetmek için hemşireler için informatik yetkinliklerin” gerekliliğine dikkat çekmektedir (Gogia ve ark., 2018).
5. İşbirliği ve İnteroperabilite: Hemşireler ve diğer sağlık profesyonelleri arasındaki veri paylaşımı ve işbirliği, izole sistemler ve birlikte çalışabilirlik eksikliği nedeniyle engellenebilir, bu da hastaların ihtiyaçlarının ve bakım yollarının bütüncül bir şekilde anlaşılmasını zorlaştırır. 2020 HIMSS ABD sağlık siber güvenlik anketi, “veri paylaşımı ve birlikte çalışabilirliğin sağlıkta önemli zorluklar olmaya devam ettiğini ve etkili işbirliği ve bakım koordinasyonunu engellediğini” ortaya koymuştur (HIMSS, 2020).

Eski Hemşirelik Çerçeveleri ve Sistemleri: Sorunun Kökü

Hemşirelerin ürettiği verilerin kullanımındaki bu zorluklar, eski hemşirelik çerçeveleri ve sağlık sistemleriyle derinden iç içe geçmiştir:

1. Görev Odaklı Yaklaşım: Geleneksel hemşirelik çerçeveleri, genellikle bütünsel hasta değerlendirmesi yerine görevlerin tamamlanmasını önceliklendirir ve bu da hemşirelik bakımının tam spektrumunu yakalayamayan parçalı ve eksik verilere yol açar.
2. Sınırlı Karar Verme Yetkisi: Sağlık örgütlerindeki hiyerarşik yapılar, hemşirelerin özerkliğini sınırlar ve proaktif veri toplanmasını ve analiz edilmesini caydırır, hemşirelerin bilgi işçileri yerine görev icracıları olarak algılanmalarını sürdürür.
3. Eski Politika ve Yönetmelikler: Eski politika ve yönetmelikler, hemşirelerin araştırma ve kalite iyileştirme girişimleri için veri erişimi ve kullanımını engelleyebilir, kanıta dayalı uygulamaları ve yeniliği engelleyebilir.
4. Yatırım Eksikliği: Birçok sağlık sistemi, veri odaklı hemşirelik uygulamalarını desteklemek için modern teknoloji ve eğitime yatırım yapacak kaynaklara veya istekliliğe sahip değildir, bu da hemşirelerin ürettiği verilerin yetersiz kullanımı ve değersizleştirilmesi döngüsünü devam ettirir.

YZ Entegrasyonu: Bir Felaket Tarifi mi?

YZ’nin bu temel sorunlar ele alınmadan sağlık alanına entegrasyonu tehlikeli bir yoldur. YZ algoritmaları geçmiş verilere dayanarak eğitilir ve eğer hemşirelerin ürettiği veriler yukarıda bahsedilen sorunlar nedeniyle eksik ya da yanlıysa, YZ teknolojileri mevcut eşitsizlikleri sürdürebilir ve sağlık eşitsizliklerini kötüleştirebilir.

Ayrıca, YZ, hemşireler tarafından geleneksel olarak gerçekleştirilen görevleri otomatikleştirmek için uygunsuz bir şekilde kullanılabilir ve bu da iş kaybına, memnuniyetsizliğe ve hasta bakımında çok önemli olan insan bağlantısının aşınmasına yol açabilir. Bazı YZ algoritmalarının “kara kutu” doğası, hemşirelerin YZ tarafından üretilen önerileri yorumlaması ve güvenmesi konusunda zorluklar yaratabilir, bu da klinik yargı ve karar verme yeteneklerini zayıflatabilir.

YZ’nin bu kusurlu ortama entegrasyonu, ciddi riskler taşır:

1. Önyargıları ve Eşitsizlikleri Sürdürme: YZ algoritmaları geçmiş verilere dayanarak eğitilir. Hemşirelerin ürettiği veriler, mevcut sistem sorunları nedeniyle eksik ya da yanlıysa, YZ teknolojileri mevcut eşitsizlikleri artırabilir ve sağlık eşitsizliklerini kötüleştirebilir.
2. Veri Açığını Genişletme: Hemşirelerin ürettiği verilerin yetersiz kullanımı, YZ algoritmalarını kritik hasta içgörülerinden mahrum bırakır, bu da daha az etkili araçlara yol açar ve hemşirelerin katkılarını daha da marjinalleştirir.
3. Hiyerarşik Yapıları Güçlendirme: YZ, hemşireler tarafından geleneksel olarak gerçekleştirilen görevleri otomatikleştirebilir ve bu da iş kaybına ve memnuniyetsizliğe yol açarken, karar verme gücünü birkaç kişinin elinde toplayabilir.
4. Verilerin Yanlış Yorumlanması ve Yanlış Kullanımı: Eksik veya yanlı veriler, hatalı YZ kaynaklı içgörülere yol açabilir ve bu da yanlış tanı ve uygunsuz tedavilere neden olabilir.
5. Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik Eksikliği: Birçok YZ algoritmasının “kara kutu” doğası, önerilerinin yorumlanmasında ve güvenilmesinde zorluklar yaratır.

Eylem Çağrısı

YZ’nin sağlık alanında gerçek potansiyelinden yararlanmak ve hemşirelik mesleğini geliştirmek ve hasta bakımını iyileştirmek için bir araç olarak hizmet etmesini sağlamak amacıyla acil eylem gerekmektedir:

Hemşire Enformatiği ve Veri Okuryazarlığına Yatırım Yapın: Hemşirelere, verileri etkili bir şekilde toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için kapsamlı eğitim ve kaynaklar sağlayın, YZ tarafından üretilen iç görüler dahil.

Veri Eşitliği ve Kapsayıcılığını Önceliklendirin: YZ eğitimi için kullanılan veri setlerinde çeşitli temsiliyetleri sağlayın ve veri toplama ve analizindeki önyargıları aktif olarak ele alın.

3. Hemşireleri Karar Verme Süreçlerinde Güçlendirin: Hemşirelerin uzmanlıklarını ve veri içgörülerini hasta bakım kararlarında kullanma özerkliğine sahip olduğu işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortamı teşvik edin.
4. Etik ve Şeffaf YZ Gelişimini Savunun: YZ algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanmasının şeffaflık, hesap verebilirlik ve etik dikkate alınarak yapılmasını sağlayın.
5. Hemşirelik Çerçevelerini ve Sistemlerini Modernize Edin: Hemşirelik çerçevelerini, bütünsel bakımı, veri odaklı karar vermeyi ve profesyoneller arası işbirliğini vurgulayacak şekilde güncelleyin. Sorunsuz veri toplama, analiz ve paylaşımı desteklemek için teknoloji ve altyapıya yatırım yapın.

Sonuç

Sağlıkta YZ entegrasyonu hem büyük fırsatlar hem de önemli zorluklar sunmaktadır. Temel sistem sorunlarını ele alarak ve hemşirelerin benzersiz veri içgörülerinden yararlanmalarını sağlayarak, YZ’nin olumlu değişim için bir katalizör olarak hizmet etmesini, hasta bakımını iyileştirmesini, hemşirelik mesleğini ilerletmesini ve herkes için daha adil ve etkili bir sağlık sistemi oluşturmasını sağlayabiliriz.

Referanslar:

• Anthony, M. K. (2018). Big data in nursing research: Opportunities and challenges. Annual Review of Nursing Research, 36, 3-15.
• Bucknall, T., Fossum, M., Hutchinson, A., Botti, M., & Considine, J. (2019). Nurses’ use of data to improve patient outcomes: A scoping review. Journal of Clinical Nursing, 28(1-2), 3-17.
• Darvish, A., Bahramnezhad, F., Keyhanian, S., & Montazeralfaraj, R. (2014). Nurses’ experiences of barriers and facilitators to documentation. International Journal of Nursing Practice, 20(3), 274-282.
• Gogia, S., Thede, L. Q., & Harvey, J. (2018). Informatics competencies for nurses in the 21st century: A systematic review. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 36(7), 316-324.
• HIMSS. (2020). 2020 HIMSS U.S. healthcare cybersecurity survey.
• McBride, S., Tietze, M., Hanley, D., & Thomas, L. (2018). Usability of electronic health records: A systematic review of systematic reviews. Journal of the American Medical Informatics Association, 25(11), 1422-1429.