ÉlőUtoljára: 17 perceMa: 30
Alkalmazásokfrissítve: 17:16

Nővérkiváltást okozhat a HCA-nál a Palantir AI-ja

Az amerikai HCA Healthcare kórházlánc nővérei szerint a Palantirrel közösen fejlesztett Timpani AI-szoftver hibái veszélyeztetik a betegellátást és növelik a kiégést.

Nővérkiváltást okozhat a HCA-nál a Palantir AI-ja
Fotó: Navy Medicine / Unsplash
forrás: Wired·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

Amber Retzloff, egy floridai intenzív nővér szerint a Timpani, a Palantir által támogatott ütemezési szoftver gyakran a kértől eltérő műszakokba osztja be, ami mentálisan kimeríti. Retzloff tapasztalata hasonló más nővérek panaszaihoz az Egyesült Államok legnagyobb kórházláncánál, a HCA Healthcare-nél. Az AI-eszközt 2023 óta vezették be a HCA 190 helyszínéből mintegy 130-ban.

A WIRED-nek nyilatkozó nővérek szerint a Timpani potenciálisan károsította a betegeket azáltal, hogy az ellátócsapatokat aluldimenzionálták, kiegyensúlyozatlanok és kimerültek voltak. A szoftver gyakran túl kevés nővért vagy nem elegendő tapasztalt szakembert oszt be, különösen vasárnapokon. Emellett figyelmen kívül hagyja a nővérek preferenciáit a műszakok elosztásával, éjszakai és hétvégi munkavállalással, vagy konkrét napok szabadságával kapcsolatban. Emiatt a nővérek szerint több időt kell tölteniük műszakcserékkel vagy fellebbezésekkel, mint a szoftver bevezetése előtt.

Harlow Sumerford, a HCA szóvivője szerint a végső ütemezési döntéseket a nővérek vezetői hozzák meg, nem a Timpani. Az állításokat, miszerint az eszközt „a betegellátás rovására csökkentené a létszámot”, félrevezetőnek nevezte. A HCA célja, hogy „megfelelő készségekkel és tapasztalattal rendelkező gondozók álljanak rendelkezésre a betegek igényeinek kielégítésére, miközben figyelembe veszik kollégáik ütemezési preferenciáit is” – tette hozzá, megjegyezve, hogy a vállalat a visszajelzések alapján továbbfejleszti a Timpanit.

Átlagosan a Timpani a nővérek kérésének mindössze 1 százalékát teljesíti a kért napok tekintetében, amelyeket „piros napoknak” neveznek. Lee Barker, egy missouri-i HCA nővér szerint, bár ez a szám viszonylag alacsony, korábban nem volt példa arra, hogy a létesítményben bárkit is piros napon osztottak be. Barker egy régóta tervezett orvosi időpontját is elhalasztotta, miután küzdött egy hozzá beosztott piros nap lecseréléséért.

A Timpani körüli panaszok arra késztették a HCA vezetőségét, hogy kisebb frissítéseket hajtson végre a szoftveren, de a problémák továbbra is fennállnak az Egyesült Államok nővérei szerint. A HCA mintegy 10 000 nővérét képviselő National Nurses United szakszervezet vezetői szerint a vállalat elutasította kéréseiket a technológiával kapcsolatos információkról.

Néhány részlet júliusban derült ki, amikor egy volt HCA adat tudományi menedzser, Angelique Russell beperelte a vállalatot, amiért állítólag elbocsátotta őt, mert aggályokat fogalmazott meg a Timpanival kapcsolatban. Azt állította, hogy a HCA rendszeresen törölte az adatokat, amelyeket az eszköz az ütemezések létrehozásához használ, ami megakadályozta az auditálást, és szerinte több egészségügyi törvényt is megsérthetett.

A Timpani a Palantir Foundry platformra épült, amely a vállalat működéséből származó különböző adatok tárolására és elemzésére szolgál. Az algoritmusok előrejelzéseit használja a betegforgalom és a létszükséglet alapján az ápolói ütemezések automatikus létrehozásához.

A HCA szerint a szoftver drasztikusan csökkentette a vezetők által a havi ütemezésre fordított órák számát, csökkentette a költséges szerződéses nővérekre való támaszkodást a műszakok betöltéséhez, és növelte a megtartást. A HCA felelős AI-politikája hangsúlyozza az egyének védelmét a „fizikai” vagy „érzelmi” károsodásoktól, és a vezetők elmondták, hogy nővérekkel beszéltek, és empatikus megközelítést alkalmaztak a Timpani fejlesztése során.

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·Wired

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

☕ Támogatom