Het onderzoek richtte zich op gehospitaliseerde oudere volwassenen met longkanker, een aandoening die een zorgvuldige en complexe behandeling vereist. Longkanker is de op één na meest voorkomende vorm van kanker bij zowel mannen als vrouwen in de Verenigde Staten, met een totale vijfjaarsoverleving van minder dan 30% voor niet-kleincellige longkanker. Bovendien hebben patiënten vaak meerdere symptomen, vooral ademhalingsproblemen. Dergelijke complexiteiten vereisen een verhoogde aanwezigheid van verpleegkundigen bij symptoombestrijding, comfortzorg en documentatie van het zorgplan.
Om het onderzoek uit te voeren, ontwikkelden en valideerden onderzoekers een methode voor het structureren van ChatGPT-prompts die verpleegkundige zorgplannen van hoge kwaliteit opleveren. Prompts fungeren als de instructies die het AI-taalmodel gebruikt om antwoorden te genereren. Hun methode bestond uit het verstrekken van gedetailleerde patiëntinformatie en het opstellen van een lijst met vragen waarmee rekening moet worden gehouden bij het maken van het juiste plan. Ze verfijnden dit raamwerk voor de behoeften van de patiënt gedurende 10 ronden met behulp van 22 verschillende hypothetische patiëntcasussen om ervoor te zorgen dat de door ChatGPT gegenereerde plannen consistent waren en overeenkwamen met typische verpleegzorgplannen. Uit hun bevindingen bleek dat ChatGPT prioriteit kon geven aan kritieke aspecten van de zorg, zoals zuurstoftoevoer, infectiepreventie, valrisico en emotionele ondersteuning, terwijl het ook grondige uitleg gaf bij elke voorgestelde interventie, waardoor het een waardevol hulpmiddel werd voor verpleegkundigen.
Dit onderzoek betekent een stap in de richting van de integratie van AI in documentatiesystemen voor verpleegplannen, met de potentie om de manier waarop verpleegkundige zorg wordt geleverd te veranderen en patiëntresultaten te verbeteren.
Bronnen:
