ローラ・ロイ、タンパ総合病院 昨会計年度、私たちの神経ICUではカテーテル関連感染症はゼロでした。 医療現場で働いている方なら、特に私たちの部署のように頻繁にカテーテルを使う部署では、それがほとんど聞かれないことだとご存知でしょう。 20年前、ICUでは感染者数が二桁に達していました。それは普通のことだった。むしろ予想通りだった。 では、どうやってゼロになったのでしょうか? 大きな変化ではなかった。それは千の小さな問題でした――正しい情報を適切なタイミングで手に入れたからこそ可能になったのです。 毎朝、32床のユニットの全患者が映る画面を表示します。誰がフォーリーカテーテルをつけているか、誰が中心静脈ラインを使っているか、誰が人工呼吸器を使っているのか、すぐにわかります。それよりも重要なのは、なぜ彼らが持っているのか、そしてどれだけ長い間そこにあるのかが分かるということです。 この後半の部分が非常に重要です。初日には医療的に必要なカテーテルが、3日目には不要な感染リスクになる可能性があるからです。しかし、その情報に簡単にアクセスできておらず、手動のチャートレビューや散在したドキュメントに埋もれていれば、リアルタイムでそうした会話をすることはできません。 このツールが登場する前は、その情報を得るには何時間もかかりました。整理したり、ノートを整理したり、さまざまなシステムから詳細を引き出したりするでしょう。終わった時には、すでに遅れていました。 今では数分で済む。つまり、1日に何度も「この患者さんはまだこのデバイスが必要かどうか?」と問いかけます。まだ有効な適応はありますか?必要のないところでリスクを生み出しているのでしょうか? そうした会話は、データがあるからこそ起こるのです。そして時間はあります。 医療におけるAIについて語るときに人々が見落としがちなのは、それです。彼らはそれが何に取って代わるかに焦点を当てます。彼らはそれが可能にするものを見逃しています。 感染症だけではありません。滞在期間が短くなった。品質指標も上がりました。問題になる前に早めに捉えているのです。問題が起こる前に、後からではなく。 指示書が書かれる前に患者がICUを出られるほど安定しているかどうかは判断できます。これは重要なことです。なぜなら、病院の収容能力は現在私たちが直面している最も重大な課題の一つだからです。もし誰かの母親が脳卒中で救急外来に来たら、ICUのベッドを空けておきたい。私は彼女が必要なケアをすぐに受けてほしいのであって、退職する準備ができている人がいなかったからといって待つべきではありません。 臨床的な判断を下すのはAIではなく、私のチームが行っています。しかし、このツールは私たちがそれらをうまく、そして迅速に作るために必要な情報を提供してくれています。 そして、管理業務に追われるのではなく、本来のリーダーとして振る舞う余裕ができてくれます。今では看護師たちのことも知っています。名前だけでなく、彼らの人生も知っている。医療は厳しいです。ストレスは現実です――家庭でも職場でも。もしそのストレスの一部でも減らせ、誰かが支えられ、価値を感じられる理由を与えられたら、その人がこの分野に留まるかどうかが変わります。...