AI-teknologi til understøttelse af patientmonitorering: Kliniske og etiske perspektiver fra sygeplejersker på danske akutmodtagelser
Oversat titel
AI Technology for Supporting Patient Monitoring: Clinical and Ethical Perspectives from Nurses in Danish Emergency Departments
Forfattere
Baghbanian, Aida ; Helstrand, Mathilde Caroline Agri
Semester
4. semester
Udgivelsesår
2025
Afleveret
2025-06-02
Abstract
Baggrund: Nuværende tærskelbaserede alarmsystemer i akutmodtagelser bidrager til alarmtræthed og risiko for overset forværring; i litteraturen ses fx, at få alarmer ændrer behandling, mens mange ignoreres. Formål: at undersøge, hvordan en AI-baseret løsning til patientmonitorering kan integreres i danske akutmodtagelser, og hvilke kliniske og etiske forhold der påvirker en mulig implementering. Metode: metodetriangulering med systematisk litteraturgennemgang, kvalitative semistrukturerede interviews og en kvantitativ spørgeskemaundersøgelse blandt sygeplejersker fra geografisk varierede akutmodtagelser; interviewene gav praksisnære erfaringer, og spørgeskemaet afdækkede generelle tendenser og behov. Resultater: Den nuværende monitorering er ofte ikke tilpasset den enkelte patient, hvilket bidrager til alarmtræthed og øget arbejdspres; over halvdelen vurderede de nuværende systemer som utilstrækkelige. På tværs af data peges der på behov for teknologi, der kan filtrere irrelevante alarmer, samle og anvende patientdata og understøtte – ikke erstatte – klinisk dømmekraft. Etiske og praktiske krav omfatter brugervenlighed, gennemsigtighed og kompatibilitet med eksisterende arbejdsgange. Konklusion: AI-teknologi rummer potentiale for bedre patientmonitorering i akutmodtagelser, hvis løsninger udvikles med afsæt i kliniske behov, respekterer faglig dømmekraft og integreres meningsfuldt i daglige rutiner.
Background: Current threshold-triggered alarm systems in emergency departments contribute to alarm fatigue and the risk of missed deterioration; prior studies show few alarms change care while many are ignored. Aim: to examine how an AI-based patient-monitoring solution could be integrated into Danish emergency departments and which clinical and ethical factors shape its potential implementation. Methods: methodological triangulation combining a systematic literature review, qualitative semi-structured interviews, and a quantitative questionnaire among nurses from geographically diverse emergency departments; interviews provided practice-based insights and the survey identified general trends and needs. Results: Current monitoring is often not individualized, contributing to alarm fatigue and workload; more than half of participants judged existing systems inadequate. Across interview and survey data, there is a need for technology that filters irrelevant alarms, integrates patient data, and supports—without replacing—clinical judgment. Ethical and practical requirements include user-friendliness, transparency, and alignment with existing workflows. Conclusion: AI technology can strengthen patient monitoring in emergency departments if solutions are built on clinical needs, preserve professional judgment, and are meaningfully integrated into routine practice.
[Dette resumé er genereret ved hjælp af AI]