Tudi na straneh našega časopisa pogosto opozarjamo na kadrovsko stisko v našem zdravstvu, ki je še posebno pereča v zdravstveni negi. Številke o kadrovski podhranjenosti negovalnega osebja so neizprosne: v slovenskih bolnišnicah, kar vključuje splošne in specialne ter psihiatrične bolnišnice, naj bi primanjkovala dobra petina oziroma nekaj manj kot 1700 izvajalcev zdravstvene in babiške nege, pravijo v Zbornici zdravstvene in babiške nege Slovenije – Zvezi strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije (v nadaljevanju Zbornica – Zveza).
Kot dodajajo, bi za kakovostno in varno obravnavo pacientov v slovenskih bolnišnicah potrebovali dodatno 595 diplomiranih medicinskih sester/diplomiranih zdravstvenikov in 1068 zdravstvenih tehnikov/tehnic zdravstvene nege. Pomembno je še vedeti, da navedeni podatki ne vključujejo primarne ravni zdravstva in socialnovarstvenih zavodov, hkrati pa gre za podatke iz leta 2022, zato v Zbornici – Zvezi ocenjujejo, da so aktualne kadrovske razmere še bolj skrb vzbujajoče.
Ali lahko pogosto preobremenjenemu kadru pomaga sodobna tehnologija? Odgovor je pritrdilen. In ne, ne gre za to, da bi negovalno osebje nadomestili roboti, kar ob današnjem tehnološkem razvoju ni nikakršna znanstvena fantastika. V Nedeljskem dnevniku smo že pred tremi leti poročali o humanoidni robotki z imenom Frida, ki je v sklopu pilotnega projekta pomagala pri bolnišnični oskrbi bolnikov.
Zdravstvenemu osebju tokrat niso priskočili na pomoč takšni ali drugačni roboti, ampak danes vseprisotna orodja umetne inteligence. V Splošni bolnišnici Jesenice so namreč s pomočjo orodij umetne inteligence razbremenili negovalno osebje in, kar tudi ni zanemarljivo, hkrati prihranili denar.
Manj administracije, več časa za bolnike
Anton Justin, magister zdravstvene nege in vodja delovne skupine za digitalizacijo v zdravstveni in babiški negi pri Zbornici – Zvezi, ter diplomirana medicinska sestra in članica omenjene delovne skupine Anja Novak sta takoj poudarila, da resnega problema pomanjkanja kadra v zdravstveni negi uvedba umetne inteligence ne bo rešila, bo pa pripomogla k boljši organizaciji obstoječih kadrovskih virov.
Sistem omogoča učinkovitejše in pravičnejše razporejanje, kar zmanjšuje obremenitve zaposlenih, s tem pa tudi število nadur, obenem pričakujejo, da tudi izgorelost. Učinkovitejša organizacija dopustov prav tako prispeva k večjemu zadovoljstvu zaposlenih in dolgoročni ohranitvi zaposlenih v bolnišnici, kažejo izkušnje Splošne bolnišnice Jesenice, kjer so razvrščanje osebja zdravstvene nege z uporabo umetne inteligence vpeljali marca. Šlo je za pilotni projekt v internistični službi, sistem pa je bil zasnovan za optimizacijo razporeditve osebja, pri čemer upošteva kompetence zaposlenih, delovne izmene, zakonske zahteve in posebne potrebe posameznikov, na primer zdravstvene omejitve in odsotnosti.
»Pokazale so se bistvene prednosti uporabe razvrščanja osebja: večja prilagodljivost pri organizaciji dela, enakomernejša uravnoteženost obremenitev zaposlenih in zmanjšanje napak pri ročnem načrtovanju. Sistem omogoča tudi enakomernejšo razporejenost zaposlenih glede na število opravljenih delovnih ur. Po drugi strani smo naleteli na nekatere pomanjkljivosti, kot so potreba po natančni prilagoditvi sistema specifičnim delovnim procesom in začetne težave pri prilagoditvi zaposlenih na spremembe.«
Za katere naloge se je sistem umetne inteligence v danih razmerah izkazal za najbolj koristnega? Administrativne, kot je razporejanje osebja, vodenje evidenc odsotnosti (na primer bolniških odsotnosti, dopustov, izobraževanj) ter mentoriranje dijakov in študentov. Uvedba sistema je razbremenila kader, saj je razbremenila vodje administrativnih nalog, kar jim omogoča, da več časa posvetijo delu z bolniki. Poenostavila je vključevanje in mentoriranje študentov, saj je zagotovila boljšo preglednost pri razporejanju dijakov, študentov in novozaposlenih.
»Na področju vodenja evidenc odsotnosti je uvedba sistema prinesla večjo natančnost in zmanjšanje števila napak, kar je olajšalo izračunavanje ur in nadur. V bolnišnici je bila za uspešno implementacijo sistema potrebna priprava pravil in navodil, kjer smo opredelili vključevanje dijakov in študentov v delovne izmene na podlagi osvojenih veščin, ki so jih pridobivali poleg šolskega učnega procesa tudi v bolnišnici. Za vsakega dijaka in študenta smo pripravili individualni načrt oziroma matriko znanj,« pove Justin.
Optimizacija urnikov pomaga zmanjšati število nadur in izboljšati kakovost delovnih procesov. Kljub velikemu potencialu umetna inteligenca predstavlja tudi izziv za zdravstvene delavce na področju diagnostike, načrtovanja zdravljenja, spremljanja pacientov v realnem času in avtomatizacije administrativnih nalog, kot sta razporejanje in obračunavanje.
Zadržanosti je sledilo zadovoljstvo
Kako so novost sprejeli zaposleni? Prvi odzivi zaposlenih so bili mešani, pravita sogovornika, saj so bili nekateri skeptični, ker so se bali izgube ugodnosti in nadzora nad urniki. »Po nekaj mesecih uporabe so prepoznali prednosti sistema, kot so prihranek časa, pravičnejša razporeditev in zmanjšanje nadur. Danes je odziv večinoma pozitiven, saj zaposleni vidijo, da sistem izboljšuje delovne procese in zmanjšuje administrativne obremenitve.« Neenakomeren razpored pri urnikih, kar v zdravstvu pomeni zaporedne delovne dni brez prostega dneva, se je občutno zmanjšal, umetni inteligenci je uspelo sestaviti urnik tako, da so zaposleni imeli v mesecu dva prosta konca tedna. Poudariti velja, da je prav priprava razporedov dela zlasti v bolnišnicah izredno kompleksna in upošteva triizmensko delo, omejitve zaposlenih zaradi invalidnosti, materinskih pravic in podobno.
Ideja za začetek projekta je izhajala iz potrebe po optimizaciji delovnih procesov in obremenitev kadra. Glavni izziv je bil prilagoditev sistema specifičnim potrebam bolnišnice. Gre za dolgotrajen, vendar nujen proces, ki omogoča uspešno implementacijo novosti. Pri tem je bilo pomembno tudi sodelovanje z zaposlenimi in natančno načrtovanje faz uvedbe.
Večina zaposlenih je naklonjena novim tehnologijam, saj vidijo, da jim olajšajo delo in zmanjšajo administrativne obremenitve. Pri nekaterih se pojavlja nelagodje, predvsem zaradi strahu pred neznanim ali pomanjkanja tehničnih veščin. Da bi zmanjšali odpor in zaposlenim olajšali prehod na digitalizacijo, pri Zbornici – Zvezi izvajajo tudi redna usposabljanja.
Tudi v prihodnje se bodo na Jesenicah zanašali na pomoč umetne inteligence. Kratkoročno načrtujejo širitev njene uporabe tudi na druge oddelke – kirurgijo, enoto intenzivne nege in specialistično diagnostično enoto. Dolgoročno si prizadevajo za popolno integracijo umetne inteligence v vse kadrovske procese, vključno z načrtovanjem izobraževanj, napredovanj in dolgoročnih kadrovskih potreb.
Naklonjeni tudi zdravniki
Mnenje o prenosu določenih nalog na umetno inteligenco smo preverili še med zdravniki. V Zdravniški zbornici Slovenije zadržkov pri vključevanju umetne inteligence v zdravstvo nimajo. »Verjamemo, da lahko umetna inteligenca predstavlja koristno orodje pri optimizaciji delovnih procesov, vključno z administrativnimi nalogami ter raziskovalnim in akademskim delom, kot je pregled strokovne literature. Trenutne raziskave kažejo, da sistemi umetne inteligence še ne omogočajo dovolj velikega standarda za neposredno obravnavo pacientov.«
Kot dodajajo, je pri razporejanju osebja s pomočjo umetne inteligence ključnega pomena, da sistemi upoštevajo kompleksnost zdravstvenih procesov, specifične potrebe pacientov ter individualne kompetence in obremenitve zdravstvenega osebja. Pri implementaciji teh tehnologij je pomembno zagotoviti, da so sistemi zanesljivi in varni ter tako dopolnjujejo delo zdravnikov in drugega zdravstvenega osebja.
