Abstrakt: Umelá inteligencia (AI) má potenciál zásadne transformovať ošetrovateľskú prax a zlepšiť kvalitu zdravotnej starostlivosti. Tento článok skúma využitie AI v ošetrovateľstve, pričom sa zameriava na jej aplikácie v klinickom rozhodovaní, monitorovaní pacientov a optimalizácii administratívnych procesov. Okrem toho sa analyzujú aj etické, právne a technologické výzvy, ktoré sprevádzajú implementáciu AI do ošetrovateľskej praxe, ako aj potrebné vzdelávacie programy pre zdravotnícky personál. AI poskytuje nové možnosti v oblasti predikcie a diagnostiky ochorení, avšak vyžaduje dôkladné riadenie ochrany osobných údajov a riešenie otázok zodpovednosti pri rozhodovaní podporovanom umelou inteligenciou. Záverom sa článok zameriava na perspektívy a výzvy, ktoré táto technológia prináša pre budúcnosť ošetrovateľstva, a zdôrazňuje dôležitosť jej zodpovedného a etického využívania.
Kľúčové slová: umelá inteligencia, ošetrovateľstvo, klinické rozhodovanie, zdravotná starostlivosť, etické výzvy, ochrana údajov, technológie v ošetrovateľstve, predikcia ochorení, automatizácia, AI systémy, vzdelávanie zdravotníckych pracovníkov.

Abstract:Artificial intelligence (AI) has the potential to fundamentally transform nursing practice and improve the quality of healthcare. This article explores the use of AI in nursing, focusing on its applications in clinical decision-making, patient monitoring, and optimization of administrative processes. Additionally, the ethical, legal, and technological challenges associated with implementing AI in nursing practice are analysed, along with the necessary educational programs for healthcare professionals. AI offers new opportunities for disease prediction and diagnosis; however, it requires careful management of data privacy and addressing responsibility issues in AI-supported decision-making. The article concludes by highlighting the prospects and challenges that this technology brings to the future of nursing and emphasizes the importance of its responsible and ethical use.
Keywords: artificial intelligence, nursing, clinical decision-making, healthcare, ethical challenges, data privacy, nursing technology, disease prediction, automation, AI systems, healthcare worker education.

Úvod

V posledných desaťročiach sme svedkami dynamického rozvoja technológií, ktoré menia spôsob poskytovania zdravotnej starostlivosti. Ošetrovateľstvo, ako integrálna súčasť zdravotníckeho systému, stojí pred novými výzvami, ale zároveň aj príležitosťami na zefektívnenie a zlepšenie svojej praxe. Jednou z najvýznamnejších inovácií súčasnosti je umelá inteligencia (AI – artificial intelligence), ktorá postupne preniká aj do klinickej sféry a mení tradičné prístupy k rozhodovacím procesom.

Klinické rozhodovanie je kľúčovou súčasťou práce sestier a lekárov. Zahŕňa schopnosť hodnotiť zdravotný stav pacienta, plánovať a vykonávať adekvátne ošetrovateľské intervencie a zároveň flexibilne reagovať na meniaci sa klinický obraz. V prostredí so zvýšeným pracovným tlakom, nedostatkom personálu a zvyšujúcim sa počtom pacientov s komplexnými diagnózami, sa však zdravotnícke a ošetrovateľské rozhodovanie môže stať náročným a rizikovým. Tu vstupuje do hry potenciál umelej inteligencie, ktorá môže slúžiť ako podporný nástroj pri hodnotení údajov, predikcii komplikácií či plánovaní intervencií.

Cieľom tohto článku je preskúmať možnosti aplikácie umelej inteligencie v ošetrovateľskej praxi so zameraním na jej potenciál v procese klinického rozhodovania. Budeme sa venovať teoretickým východiskám AI, jej súčasným implementáciám v zdravotníctve, konkrétnym prínosom pre prax lekárov a sestier, ako aj etickým a právnym aspektom, ktoré s jej využívaním nevyhnutne súvisia. Súčasťou analýzy budú aj praktické príklady a štúdie, ktoré ukazujú konkrétne výsledky zavádzania AI do ošetrovateľských systémov.

Táto téma je mimoriadne aktuálna najmä v kontexte neustále sa vyvíjajúcej technologickej podpory v zdravotníctve a zároveň s rastúcimi nárokmi na efektivitu, bezpečnosť a personalizáciu starostlivosti. Inovatívne nástroje, akými sú inteligentné algoritmy, prediktívna analytika či rozhodovacie systémy, môžu prispieť k zlepšeniu kvality poskytovanej starostlivosti, zvýšeniu spokojnosti pacientov, ale aj k podpore sestier a lekárov v ich každodenných úlohách.

Článok je určený predovšetkým odbornej verejnosti v oblasti ošetrovateľstva, pedagógom, študentom, ale aj vedúcim pracovníkom, ktorí sa podieľajú na implementácii nových technológií v zdravotníckych zariadeniach. Zároveň môže slúžiť ako základ pre ďalší výskum v oblasti integrácie umelej inteligencie do ošetrovateľskej praxe, najmä v prostredí slovenských a stredoeurópskych nemocníc.

Súčasný stav ošetrovateľskej praxe a výzvy v klinickom rozhodovaní

Ošetrovateľská starostlivosť prešla v posledných desaťročiach zásadnou transformáciou – od tradične vnímaného pomocného povolania k plnohodnotnému samostatnému odboru, ktorý je základným pilierom zdravotného systému. Súčasní ošetrovatelia zohrávajú aktívnu úlohu v manažmente pacientov, participujú na rozhodovacích procesoch a sú čoraz viac zodpovední za presnosť, rýchlosť a kvalitu poskytovanej starostlivosti. S tým však prichádzajú aj nové výzvy, ktoré si vyžadujú efektívne riešenia.

Jednou z kľúčových oblastí ošetrovateľskej praxe je klinické rozhodovanie. Tento proces je dynamický, závisí od aktuálneho zdravotného stavu pacienta, jeho anamnézy, výsledkov vyšetrení a mnohých ďalších premenných. Ošetrovatelia musia často reagovať v reálnom čase, rozhodovať sa na základe nedokonalých informácií a pod tlakom. Okrem toho musia zohľadňovať aj emocionálne, kultúrne a sociálne faktory, ktoré ovplyvňujú pacienta a jeho ochotu spolupracovať.

Súčasný stav zdravotníctva je však charakterizovaný niekoľkými zásadnými problémami:

• Nedostatok kvalifikovaného ošetrovateľského personálu, čo vedie k preťaženiu zamestnancov.
• Zvýšená záťaž administratívou, ktorá znižuje čas venovaný priamo pacientovi.
• Komplexnosť prípadov, najmä v oblasti geriatrie, intenzívnej starostlivosti a chronických ochorení.
• Tlaky na kvalitu a efektivitu, ktoré nútia nemocnice zavádzať systémy na meranie výkonu a výsledkov.
• Technologický pokrok, ktorý si vyžaduje neustále vzdelávanie personálu.

Tieto faktory majú priamy vplyv na kvalitu rozhodovania. Výskumy ukazujú, že chyby v ošetrovateľskom rozhodovaní môžu viesť k zhoršeniu zdravotného stavu pacienta, predĺženiu hospitalizácie, zvýšeniu nákladov na liečbu a v niektorých prípadoch až k úmrtiu. Práve preto je hľadanie nástrojov, ktoré by mohli podporiť kvalitu rozhodovania, kľúčovou výzvou súčasnosti.

Umelá inteligencia sa v tomto kontexte javí ako potenciálne veľmi prínosný nástroj. Vďaka schopnosti spracovávať veľké objemy dát v reálnom čase, identifikovať vzory a ponúkať odporúčania na základe analytických modelov, môže AI poskytnúť cennú podporu pre klinické rozhodovanie. V praxi to môže znamenať napríklad skorú identifikáciu rizika zhoršenia pacienta, návrh optimálnych ošetrovateľských intervencií či upozornenie na možné chyby v medikácii.

Zároveň je však dôležité zdôrazniť, že technológia sama o sebe nestačí. Potrebná je aktívna účasť ošetrovateľov na jej vývoji, testovaní a implementácii. Len vtedy bude možné zabezpečiť, aby AI systémy zodpovedali reálnym potrebám praxe a rešpektovali etické zásady profesie.

Základy umelej inteligencie v zdravotníctve

Umelá inteligencia (AI) je odvetvím informatiky, ktoré sa zaoberá vývojom algoritmov a systémov schopných vykonávať úlohy, ktoré by inak vyžadovali ľudskú inteligenciu. Zahŕňa široké spektrum technológií ako strojové učenie (machine learning), hlboké učenie (deep learning), neurónové siete, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), a expertízne systémy. V zdravotníctve sa AI čoraz častejšie využíva na analýzu veľkých súborov zdravotníckych údajov, rozpoznávanie obrazov, predikciu vývoja ochorení, či podporu klinických rozhodnutí.

V kontexte ošetrovateľstva je dôležité pochopiť, že AI nenahrádza ľudský prístup, ale dopĺňa ho. Hlavným cieľom aplikácie AI je podpora rýchlejšieho a presnejšieho rozhodovania, zníženie chýb a optimalizácia starostlivosti o pacienta. Na rozdiel od bežných softvérových riešení, ktoré fungujú na základe pevných pravidiel, AI sa učí z dát. To znamená, že čím viac údajov systém spracuje, tým presnejšie dokáže predikovať výsledky alebo navrhovať opatrenia.

Praktickým príkladom aplikácie AI v zdravotníctve sú:

• Diagnostické algoritmy, ktoré rozpoznajú patológiu na zobrazovacích snímkach (napr. AI rozpozná pneumóniu na RTG snímke pľúc).
• Prediktívne modely, ktoré identifikujú pacientov s vysokým rizikom zlyhania orgánov, infekcií alebo komplikácií.
• Systémy na manažment liekov, ktoré upozorňujú na možné kontraindikácie alebo chyby v dávkovaní.
• Virtuálni asistenti pre pacientov, ktorí odpovedajú na otázky týkajúce sa liečby a plánovania starostlivosti.

Vo vyspelých zdravotníckych systémoch (napr. USA, Kanada, Nemecko, Švédsko) sa AI využíva nielen na úrovni lekárov, ale aj v oblasti ošetrovateľstva. Príkladom sú:

• AI systémy, ktoré hodnotia skóre bolesti na základe výrazu tváre pacienta (napr. u pacientov s demenciou).
• Monitorovacie nástroje využívajúce senzory, ktoré zbierajú vitálne funkcie a upozorňujú ošetrovateľa na abnormality.
• Ošetrovateľské plánovacie nástroje, ktoré automaticky generujú návrhy intervencií podľa údajov v elektronickej zdravotnej dokumentácii.

Zásadnou výhodou AI je jej schopnosť neustále sa učiť a zlepšovať. To však zároveň kladie vysoké nároky na kvalitu vstupných dát, transparentnosť algoritmov a ich validáciu v reálnom prostredí. V tomto bode zohrávajú dôležitú úlohu samotní zdravotnícki pracovníci, ktorí by mali aktívne participovať na vývoji a pripomienkovaní týchto systémov.

Umelá inteligencia ako nástroj v rozhodovaní lekárov a sestier

Klinické rozhodovanie je jedným z najzložitejších aspektov ošetrovateľskej praxe. Zahŕňa proces analýzy informácií, vyhodnotenie rizík, zohľadnenie preferencií pacienta a výber najvhodnejších intervencií. V prostredí, kde sa denne prijímajú stovky rozhodnutí na základe meniacich sa údajov, môže AI slúžiť ako oporný pilier pre presnosť a bezpečnosť týchto rozhodnutí.

AI v rozhodovaní ošetrovateľov sa najčastejšie využíva v týchto oblastiach:

a) Monitorovanie vitálnych funkcií a predikcia rizika
Vďaka senzorom a algoritmom strojového učenia môžu systémy v reálnom čase spracúvať údaje ako krvný tlak, tep, saturáciu kyslíka, telesnú teplotu či dychovú frekvenciu. AI dokáže na základe zmien v týchto parametroch identifikovať včasné príznaky zhoršovania zdravotného stavu (napr. sepsy, hypoxie, šoku) ešte pred tým, ako ich rozpozná ľudské oko. Ošetrovateľ je vďaka tomu schopný rýchlejšie reagovať a predísť závažným komplikáciám.

b) Plánovanie ošetrovateľskej starostlivosti
Niektoré nemocničné informačné systémy už dnes využívajú AI na automatické návrhy plánov starostlivosti na základe diagnóz, laboratórnych výsledkov a hodnotení pacienta. Napríklad, ak je pacient identifikovaný ako rizikový z hľadiska dekubitov, systém navrhne preventívne opatrenia ako častejšie polohovanie, použitie anti-dekubitných pomôcok a pravidelné kontroly kože. Tieto návrhy sú vždy dostupné ošetrovateľovi, ktorý ich môže prijať, upraviť alebo zamietnuť.

c) Identifikácia rizika pádu a úrazov
Pády pacientov patria medzi najčastejšie nežiaduce udalosti v nemocničnej starostlivosti. AI systémy dokážu analyzovať kombináciu faktorov (vek, užívané lieky, pohyblivosť, predchádzajúce pády) a určiť pravdepodobnosť ďalšieho incidentu. Sestra tak vie presne, u ktorých pacientov je potrebné zvýšiť dohľad alebo zmeniť prostredie.

d) Podpora rozhodovania v intenzívnej starostlivosti
Na jednotkách intenzívnej starostlivosti (JIS) je rýchle rozhodovanie kľúčové. AI môže pomáhať identifikovať zmeny v stavu pacienta na základe kontinuálneho monitorovania a historických dát. Systém môže napríklad upozorniť na riziko akútneho respiračného zlyhania ešte pred klinickými príznakmi, čím sa umožní skorý zásah.

e) Zber a analýza ošetrovateľských dát
Mnohé nemocnice využívajú elektronické zdravotné záznamy (EZZ), ktoré zhromažďujú množstvo údajov z práce ošetrovateľov. AI môže tieto údaje analyzovať a vytvárať správy o kvalite starostlivosti, efektivite zásahov a identifikovať miesta na zlepšenie. Tieto prehľady sú neoceniteľné pre manažment, ale aj pre samotných ošetrovateľov v rámci sebareflexie a rozvoja.

Prínosy umelej inteligencie pre ošetrovateľskú prax
Zavedenie umelej inteligencie (AI) do ošetrovateľskej praxe predstavuje jednu z najvýznamnejších technologických inovácií posledných rokov. AI nenahrádza profesionálny úsudok ošetrovateľa, ale ho posilňuje, čím zvyšuje kvalitu, bezpečnosť a efektivitu starostlivosti. Prínosy umelej inteligencie možno rozdeliť do viacerých oblastí, ktoré majú priame aj nepriame dopady na prax, pacientov i celý zdravotnícky systém.

a) Zvýšenie presnosti klinického rozhodovania
Jedným z najzásadnejších prínosov je podpora presnejšieho a rýchlejšieho rozhodovania. AI systémy dokážu v reálnom čase spracovať obrovské množstvo dát – od laboratórnych výsledkov, cez vitálne funkcie až po anamnestické údaje. Na základe identifikovaných vzorcov poskytujú odporúčania, ktoré pomáhajú ošetrovateľovi rozhodnúť sa efektívnejšie. Napríklad systém môže upozorniť na začínajúcu infekciu skôr, ako sa prejaví klinicky, čo umožní predchádzať zhoršeniu stavu pacienta.

b) Zníženie chybovosti
V hektickom nemocničnom prostredí sú chyby, ako zle podaná medikácia či prehliadnutie dôležitého symptómu, pomerne časté. AI pomáha tým, že upozorňuje na odchýlky od štandardov, nesprávne kombinácie liekov, alebo zmeny v stave pacienta, ktoré by mohli byť ľahko prehliadnuté. Systémy typu CDS (Clinical Decision Support) dokážu identifikovať rizikové situácie a navrhnúť nápravné kroky.

c) Úspora času a zníženie administratívnej záťaže
Ošetrovatelia trávia značnú časť pracovného dňa zaznamenávaním údajov, vypĺňaním dokumentácie a reportovaním. Inteligentné systémy dokážu automatizovať mnohé z týchto úloh – napríklad diktovanie zápisov do zdravotnej dokumentácie pomocou rozpoznávania hlasu, automatické vyhodnocovanie skórovacích systémov (napr. Glasgow, Braden), či generovanie individuálnych plánov starostlivosti. Tým sa ošetrovateľ môže viac venovať pacientovi a menej rutinným administratívnym činnostiam.

d) Zvýšenie spokojnosti pacientov
Presnejšia a rýchlejšia starostlivosť sa priamo premieta do väčšej spokojnosti pacientov. Vďaka personalizovanejšiemu prístupu, včasnejším zásahom a lepšej komunikácii medzi ošetrovateľmi a pacientmi dochádza k budovaniu dôvery a spokojnosti. Navyše, pacienti čoraz častejšie očakávajú, že zdravotnícke zariadenia budú technologicky moderné, čo AI napĺňa.

e) Podpora rozhodovania menej skúsených sestier a lekárov
Začiatočníci a študenti často nemajú ešte dostatočne vybudovaný klinický úsudok. AI im môže poskytnúť istotu a usmernenie v náročných situáciách, čím sa znižuje stres a zvyšuje kvalita starostlivosti. Napríklad systém môže upozorniť študenta na nutnosť vyhodnotenia rizika dekubitov alebo poskytnúť odporúčanie na intervenciu pri zaznamenaných abnormalitách.

f) Zlepšenie manažmentu a plánovania starostlivosti
Manažment ošetrovateľskej starostlivosti je zložitý proces, najmä pri veľkom počte pacientov a obmedzenom personálnom pokrytí. AI nástroje môžu pomôcť predikovať potrebu personálu, optimalizovať rozvrh služieb, alebo odhadnúť dĺžku hospitalizácie. To umožňuje efektívnejšie využitie ľudských aj materiálnych zdrojov.

Etické a právne aspekty využívania AI v ošetrovateľstve

Zavádzanie umelej inteligencie do zdravotnej starostlivosti prináša okrem technických a praktických prínosov aj dôležité etické a právne výzvy. Ošetrovateľská profesia je postavená na hodnotách ako dôvera, rešpekt k autonómii pacienta, empatia a profesionálna zodpovednosť. Implementácia technológie, ktorá zasahuje do rozhodovacích procesov, musí preto rešpektovať tieto princípy.

a) Otázka zodpovednosti
Jednou z najdiskutovanejších tém je otázka zodpovednosti pri využití AI. Kto je zodpovedný za chybu, ak rozhodnutie bolo ovplyvnené alebo navrhnuté AI systémom? Je to ošetrovateľ, ktorý konal na základe odporúčania? Výrobca softvéru? Zdravotnícke zariadenie? Tieto otázky zatiaľ nemajú jednoznačné odpovede a sú predmetom právnych diskusií. Vo všeobecnosti platí, že AI by mala slúžiť ako podpora, nie ako náhrada ľudského rozhodnutia – teda finálnu zodpovednosť nesie vždy človek.

b) Ochrana osobných údajov
Systémy umelej inteligencie pracujú s obrovským množstvom citlivých dát – zdravotné záznamy, anamnézy, genetické informácie, správanie pacienta. Zabezpečenie týchto údajov pred zneužitím, únikom alebo neoprávneným sprístupnením je nevyhnutné. Legislatíva, ako napríklad GDPR v Európskej únii, stanovuje prísne pravidlá spracovania zdravotných údajov. Zdravotnícke zariadenia musia zabezpečiť, aby všetky AI riešenia boli v súlade s týmito predpismi.

c) Zachovanie ľudského prístupu
Jedným z hlavných rizík zavádzania technológií do starostlivosti je strata ľudského kontaktu. Ošetrovateľstvo je však odbor, ktorý je postavený na vzťahu s pacientom, empatii a komunikácii. Preto je nevyhnutné, aby AI bola používaná ako nástroj na zefektívnenie práce, nie ako náhrada medziľudskej interakcie. Napríklad: automatické monitorovanie vitálnych funkcií nemôže nahradiť ošetrovateľské hodnotenie bolesti či emocionálneho stavu pacienta.

d) Zaujatosti a neobjektivita algoritmov
Algoritmy AI sa učia na základe historických dát. Ak sú tieto dáta neúplné alebo obsahujú systematické odchýlky (napr. nedostatočné zastúpenie menšín), môžu byť aj samotné rozhodovania AI zaujaté. V praxi to môže znamenať, že systém bude menej presne predikovať riziká u určitých skupín pacientov. Preto je dôležitá transparentnosť algoritmov, ich auditovanie a pravidelná kontrola.

e) Vzdelávanie a pripravenosť personálu
Zavedenie AI do praxe vyžaduje, aby ošetrovatelia rozumeli, ako tieto systémy fungujú, aké majú limity a ako ich správne používať. Odborná príprava a kontinuálne vzdelávanie v oblasti digitálnych kompetencií sa tak stávajú nevyhnutnou súčasťou profesijného rastu. Vzdelávacie inštitúcie by mali AI zaradiť do osnov ošetrovateľských programov, aby budúci profesionáli boli pripravení na jej efektívne a etické využitie.

Vzdelávanie lekárov a sestier v oblasti technológií a umelej inteligencie

Zavádzanie umelej inteligencie (AI) do klinickej praxe je neoddeliteľne spojené s potrebou rozvíjať digitálne kompetencie zdravotníckych pracovníkov. Pre ošetrovateľov to znamená nielen schopnosť používať nové technológie, ale aj rozumieť ich princípom, limitom a dopadom na prax. Vzdelávanie sa tak stáva jedným z pilierov bezpečnej a efektívnej integrácie AI do ošetrovateľskej starostlivosti.

a) Digitálna gramotnosť ako súčasť odbornej spôsobilosti
Digitálna gramotnosť v ošetrovateľstve už dávno neznamená len schopnosť pracovať s počítačom či elektronickými záznamami. V kontexte AI ide o schopnosť porozumieť základným princípom fungovania algoritmov, identifikovať ich limity, vedieť ich správne interpretovať a integrovať výstupy do klinického rozhodovania. Ošetrovateľ by mal byť schopný pochopiť, prečo AI navrhuje určitú intervenciu a na základe čoho bola vyhodnotená rizikovosť pacienta.

b) Vzdelávanie na univerzitnej úrovni
Vysoké školy ošetrovateľstva by mali do svojich študijných plánov zaradiť kurzy zamerané na základy umelej inteligencie, dátovú analytiku, digitálnu bezpečnosť a etické aspekty využívania technológií. Takéto predmety môžu byť vedené formou interdisciplinárnej výučby v spolupráci s odborníkmi z oblasti informatiky či biomedicíny. Dôležitou súčasťou je aj praktická výučba v simulovaných podmienkach, kde si študenti môžu vyskúšať prácu s AI systémami.

c) Kontinuálne vzdelávanie v klinickej praxi
Aj v prostredí zdravotníckych zariadení je potrebné zabezpečiť priebežné školenia pre personál. Zavádzanie nových technológií by malo byť vždy sprevádzané jasnou edukáciou, školeniami a podporou používateľov. Mnohé chyby pri implementácii AI vznikajú práve pre nedostatočné zaškolenie personálu alebo nedorozumenie funkcie systémov.

d) Rozvoj kritického myslenia
Vzdelávanie ošetrovateľov v oblasti AI by nemalo byť len technické, ale aj hodnotové. Cieľom je rozvíjať schopnosť kriticky analyzovať odporúčania systému, klásť otázky, preverovať ich relevantnosť a rozhodovať sa zodpovedne. AI nesmie byť vnímaná ako „neomylná autorita“, ale ako nástroj, ktorý podporuje – nie nahrádza – ľudský úsudok.

e) Príklady dobrej praxe
Niektoré krajiny už systematicky zaraďujú výučbu AI do zdravotníckych profesií. V Holandsku, Dánsku či Kanade sa študenti ošetrovateľstva učia nielen používať zdravotnícke informačné systémy, ale aj základy algoritmického rozhodovania a interpretácie dát. Vzdelávacie programy sú často podporované aj nemocnicami, ktoré poskytujú stáže a praktické skúsenosti v prostredí využívajúcom moderné technológie.
Pre Slovensko a Českú republiku predstavuje integrácia AI do vzdelávacích plánov významnú príležitosť modernizovať kurikulum a pripraviť budúcich lekárov a sestier na prax 21. storočia.

Praktické príklady implementácie umelej inteligencie v nemocniciach

Implementácia AI v klinickej praxi už nie je otázkou budúcnosti – mnohé nemocnice na celom svete už dnes využívajú pokročilé technológie na podporu rozhodovania, monitorovania a manažmentu pacientov. Nižšie uvádzame niekoľko reálnych príkladov, ktoré ilustrujú možnosti AI v ošetrovateľstve.

a) Projekt Sepsis Watch – Duke University Hospital, USA
Nemocnica Duke University v Severnej Karolíne zaviedla systém umelej inteligencie s názvom Sepsis Watch, ktorý pomáha identifikovať skoré príznaky sepsy. AI analyzuje vitálne funkcie, laboratórne výsledky a elektronické zdravotné záznamy v reálnom čase. Ošetrovateľ je upozornený, ak existuje riziko, že pacient rozvíja sepsu, čo umožňuje okamžitý zásah a zníženie mortality. Pilotná štúdia ukázala, že vďaka systému sa podarilo znížiť čas do podania antibiotík o viac ako 30 %.

b) Systém predikcie pádov – Mount Sinai Hospital, New York
Nemocnica Mount Sinai implementovala AI algoritmus, ktorý na základe pohybových senzorov, záznamov o chôdzi a medikácie predpovedá riziko pádu pacientov. Ak systém identifikuje vysoké riziko, ošetrovateľský tím dostane upozornenie a sú prijaté preventívne opatrenia. Počas prvého roka používania klesol počet pádov o 25 %.

c) Inteligentné plánovanie starostlivosti – Fínsko
V Helsinkách bola testovaná AI platforma, ktorá na základe anamnézy, vitálnych znakov a stavu pacienta automaticky generuje návrhy individuálneho plánu ošetrovateľskej starostlivosti. Ošetrovateľ má možnosť návrh upraviť, doplniť alebo zamietnuť. Výsledky ukázali zníženie duplicity záznamov a zrýchlenie plánovania o viac než 40 %.

d) Virtuálny zdravotnícky asistent – Kanada
Niektoré kanadské zdravotnícke zariadenia začali používať AI chatboty, ktoré komunikujú s pacientmi po prepustení z nemocnice. Tieto systémy pomáhajú sledovať dodržiavanie liečby, odpovedajú na bežné otázky a upozorňujú ošetrovateľa, ak sa objavia príznaky komplikácií. Tento prístup výrazne znížil počet rehospitalizácií, najmä u pacientov s chronickými diagnózami ako srdcové zlyhávanie.

e) AI v slovenských a českých podmienkach – potenciál a prekážky
Hoci v krajinách strednej Európy zatiaľ nie sú AI riešenia v ošetrovateľstve plošne rozšírené, pilotné projekty už prebiehajú. Niektoré fakultné nemocnice spolupracujú s IT firmami na vývoji nástrojov na predikciu preťaženia pacientov na oddeleniach, zatiaľ čo iné testujú senzory a nositeľné zariadenia pre vzdialené monitorovanie vitálnych funkcií.

Prekážkou zostáva nedostatok investícií, legislatívne obmedzenia a odpor personálu voči novým technológiám. Napriek tomu je zrejmé, že dopyt po inovatívnych riešeniach rastie a AI má reálny potenciál zlepšiť kvalitu starostlivosti aj v našom regióne.

Budúcnosť umelej inteligencie v ošetrovateľstve

Vývoj umelej inteligencie (AI) v zdravotníctve sa nachádza v dynamickej fáze rastu, a ošetrovateľstvo nie je výnimkou. Budúcnosť naznačuje zásadné posuny nielen v spôsobe, ako sa starostlivosť poskytuje, ale aj v samotnej identite ošetrovateľského povolania. AI ponúka potenciál zmeniť paradigmu poskytovania starostlivosti – od reaktívneho prístupu k prediktívnemu, personalizovanému a dátovo riadenému modelu.

a) Prediktívne ošetrovateľstvo
V budúcnosti sa očakáva, že AI systémy budú schopné predpovedať zdravotný vývoj pacienta s vysokou presnosťou. Ošetrovatelia budú môcť identifikovať riziká ešte pred tým, než sa prejavia symptómy, čím sa zmení zameranie ich práce – z liečby následkov na prevenciu a udržiavanie zdravia. Takýto prístup zlepší prognózu pacientov a zároveň zníži náklady na zdravotnú starostlivosť.

b) Integrácia AI do mobilného a domáceho prostredia
So stúpajúcim trendom digitalizácie sa očakáva presun AI nástrojov z nemocníc do domácností. Inteligentné monitory, hlasoví asistenti či nositeľné zariadenia budú v reálnom čase komunikovať s ošetrovateľskými platformami. Ošetrovatelia budú môcť diaľkovo sledovať zdravotný stav pacienta, konzultovať intervencie a reagovať bez nutnosti fyzickej prítomnosti. To podporí rozvoj domácej starostlivosti a zníži tlak na nemocničné lôžka.

c) Rozšírená realita (AR) a virtuálna realita (VR) v edukácii
Výučba v oblasti ošetrovateľstva prejde transformáciou vďaka VR/AR nástrojom, ktoré umožnia realistické simulácie klinických situácií, vrátane reakcie AI systémov. Budúci ošetrovatelia sa budú môcť učiť v bezpečnom, no realistickom prostredí, čo prispeje k rýchlejšiemu zvládnutiu náročných klinických zručností a zlepšeniu pripravenosti na reálnu prax.

d) Eticky senzibilné AI
Budúce systémy budú musieť reflektovať nielen klinické dáta, ale aj sociálne a etické kontexty. AI bude čoraz viac integrovaná s hodnotovými princípmi ošetrovateľstva – ako empatia, úcta k pacientovi či kultúrna kompetencia. Vývoj tzv. „eticky senzibilnej“ AI bude prioritou, pretože sa ukazuje, že dôvera pacientov a personálu je podmienená transparentnosťou a rešpektom k ľudským právam.

e) Spolupráca medzi profesiami
Budúcnosť si vyžaduje intenzívnejšiu spoluprácu medzi zdravotníckymi profesiami, vývojármi AI, bio-etikmi, právnikmi a výskumníkmi. Ošetrovatelia by mali byť aktívne zapojení do vývoja technológií, testovania prototypov a hodnotenia ich dopadov na klinickú prax. Iba tak môže byť zabezpečené, že systémy budú v súlade s reálnymi potrebami praxe.

Záver a odporúčania pre prax

Zavádzanie umelej inteligencie do ošetrovateľskej praxe predstavuje historickú výzvu, ale aj obrovskú príležitosť. AI mení spôsob, akým sa rozhodujeme, komunikujeme, učíme i plánujeme starostlivosť. Aby však tieto zmeny viedli k skutočnému zlepšeniu starostlivosti o pacienta, je potrebné konať strategicky, eticky a interdisciplinárne.

Kľúčové zistenia:

• AI má potenciál zvýšiť kvalitu, bezpečnosť a efektivitu ošetrovateľskej starostlivosti.
• Ošetrovateľské rozhodovanie môže byť AI podporované, ale nemá byť nahradené.
• Etické a právne otázky sú neoddeliteľnou súčasťou každého kroku zavádzania AI do praxe.
• Vzdelávanie ošetrovateľov v oblasti technológií je nevyhnutným predpokladom úspechu.
• Ošetrovateľská profesia si musí zachovať svoj ľudský rozmer aj v digitálnom veku.

Odporúčania pre prax:

1. Zabezpečiť kontinuálne vzdelávanie v oblasti AI pre všetky úrovne lekárskeho a ošetrovateľského personálu.
2. Vytvoriť multidisciplinárne tímy, ktoré budú testovať a implementovať AI nástroje v praxi.
3. Podporovať legislatívne a etické rámce, ktoré chránia pacienta aj profesionála.
4. Zapojiť lekárov a sestier do vývoja AI riešení, aby boli v súlade s ich potrebami a hodnotami.
5. Nezabúdať na ľudskú stránku starostlivosti a rešpektovať, že technológia má slúžiť človeku, nie ho nahradiť.

Autor: PhDr. Bc. Mgr. Marcel Tóth, PhD. MPH,
Spoluautorky článku:
Mgr. Adriana Vasiková
Bc. Iveta Kalúsová
Natália Wengová, Dipl. s

Použitá literatúra

Amann, J., & Krittian, S. (2021). Artificial Intelligence in Nursing: Current Trends and Future Prospects. International Journal of Nursing Studies, 115, 103843. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2020.103843

Bessis, N., & Riecke, M. (2021). AI and Machine Learning Applications in Healthcare: A Survey. Healthcare Informatics Research, 27(1), 1-10. https://doi.org/10.4258/hir.2021.27.1.1

Elhoseny, M., & Sarker, R. (2021). Artificial Intelligence and Machine Learning in Healthcare: Applications, Challenges, and Future Directions. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.01.008

Zhang, Y., & Gao, X. (2021). Artificial Intelligence and Data Analytics for Health and Healthcare Decision Support Systems. Journal of Healthcare Engineering, 2021, 1-16. https://doi.org/10.1155/2021/8257456

Cresswell, K., & Sheikh, A. (2021). Implementing Clinical Decision Support Systems in Healthcare: Challenges and Opportunities. Journal of Health Informatics Research, 5(3), 197-211. https://doi.org/10.1007/s41666-021-00059-5

Gallego, S., & Ortega, F. (2020). The Role of Artificial Intelligence in Personalized Healthcare. Frontiers in Public Health, 8, 366. https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.00366

Hasan, M. R., & Hussain, S. (2020). AI-Based Decision Support Systems for Healthcare: The Future of Medical Data Analytics. Future Generation Computer Systems, 112, 144-155. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.06.026

Krittian, S., & Amann, J. (2020). Artificial Intelligence in Nursing: An Innovative Approach for Improving Healthcare Services. Nursing Informatics, 27(2), 73-83. https://doi.org/10.1016/j.jhin.2020.06.018

Batra, R., & Garg, N. (2020). AI and Healthcare: The Role of Artificial Intelligence in Enhancing Patient Care. Journal of AI in Medicine, 45(3), 110-119. https://doi.org/10.1016/j.aiq.2020.06.004

Reddy, S., & Fox, D. (2020). Artificial Intelligence and Its Ethical Implications for Healthcare. Journal of Medical Ethics, 46(2), 99-106. https://doi.org/10.1136/medethics-2019-105860

Sorokin, R., & Fernandez-Luque, L. (2020). Ethical and Legal Considerations of AI in Healthcare: A Comprehensive Review. Journal of Medical Ethics, 46(4), 214-221. https://doi.org/10.1136/medethics-2020-106585

Wang, F., & Casalino, L. P. (2021). AI in Healthcare: Advances, Challenges, and Opportunities for Future Innovation. Health Management Review, 9(1), 1-10. https://doi.org/10.1002/hmr.2375

Li, Y., & Xu, Z. (2021). AI for Predictive Analytics in Healthcare: Use Cases, Technologies, and Applications. Journal of AI in Healthcare, 2(4), 345-358. https://doi.org/10.1016/j.jaic.2021.07.010

Shickel, B., & Tighe, P. (2021). Deep Learning for Healthcare: Opportunities and Challenges. Journal of Healthcare Engineering, 2021, 1-22. https://doi.org/10.1155/2021/8231054

Greco, L., & Gubbi, J. (2021). Artificial Intelligence in Nursing: An Innovative Approach to Improving Care Delivery and Efficiency. Journal of Nursing Informatics, 33(5), 312-327. https://doi.org/10.1186/s11746-021-00302-3

McMillan, K., & Plummer, T. (2020). Artificial Intelligence in Health Informatics: Impact on Clinical Care and Practice. Health Information Science and Systems, 8(1), 12. https://doi.org/10.1186/s13755-020-00253-5

Chauhan, R., & Yadav, A. (2020). The Future of Healthcare: Artificial Intelligence, Blockchain, and Robotics in Clinical Practice. International Journal of Medical Informatics, 142, 104215. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104215

Chen, M., & Zhang, M. (2021). AI-Driven Healthcare: Transforming the Medical Landscape. Healthcare Management Review, 46(2), 91-104. https://doi.org/10.1016/j.hmr.2021.01.004

Lee, S. H., & Kim, J. H. (2021). Artificial Intelligence in Nursing: From Diagnosis to Treatment. Journal of Advanced Nursing, 77(5), 1425-1438. https://doi.org/10.1111/jonm.13295

Siegel, J., & Jacobson, L. (2021). AI in Nursing: Current Uses, Ethical Issues, and Future Potential. Journal of Nursing Ethics, 28(2), 1-12. https://doi.org/10.1177/0969733021990081