간호 부족 - 다음 단계
다음 단계 - 주제 전문가의 연구
간호 인력 부족 문제를 해결하기 위한 모든 답에 맞는 하나의 크기는 없지만, 다음은 전국의 주제 전문가들이 고려해야 할 몇 가지 아이디어입니다.
인공 지능
인공 지능(AI)과 자동화를 통해 간호사의 부담을 덜어주고 최고 면허 관리에 집중할 수 있도록 도와주는 실제적이고 아직 개발되지 않은 기회가 있습니다. 리더는 현재 인력 자원 하에서 간호 수요를 따라잡으려면 간호사의 시간을 최적화하기 위해 기술을 사용하기 시작해야 합니다.
- 자동화는 효율성을 높이고 수동 오류를 줄이기 위해 반복적인 관리 작업을 수행합니다.
- AI는 간호사가 더 빠르고 똑같이 정확한 임상 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 자동화된 분류는 간호사가 높은 예민 사례에 집중하는 데 도움이 됩니다.
추천 독서
- AI가 간호사를 도울 수 있는 3가지 방법 by 앨리슨 파이원스키, MPH, 선임 연구 분석가
공연 간호
공연 간호? 뭐야? 어쩌면 당신은 이제 막 공연 경제에 대해 배우고 있고 이제 당신은 공연 간호에 대해 듣게 될 것입니다. Gig 간호는 단순히 기술과 AI를 사용하여 간호 일정과 위치에 유연성을 제공하는 방법입니다. 자신의 간호 위치를 모든 간호사가 액세스할 수 있는 앱에 넣는 의료 시스템을 상상해 보십시오. 앱에 접속해 열린 교대조를 보는 간호사에게 요일과 시간이 맞으면 자신에게 맞는 교대조를 클릭해 가입한다.
물론 해당 간호사는 앱을 유지 관리하는 조직에 등록되어 있으며 이를 통해 심사를 받습니다. 그러나 간호사가 시설이나 시스템에 익숙해지면 그들은 자신을 위해 일하는 교대조에 등록하는 무료 에이전트입니다. 아무런 혜택이 없는 계약직이지만, 원하는 시간과 장소에서 일정을 정하고 일할 수 있는 능력이 있다. 이러한 유형의 고용에 대한 직원 만족도는 명백하며 만족하고 참여하는 간호사는 더 나은 환자 치료를 의미합니다. Gig 간호에 대해 자세히 알아보려면 Mercy Health를 확인하십시오. 직원 및 재정적인 관점에서 그들은 작년에 엄청난 결과를 보았습니다.
추천 독서
- 간호계에 긱 이코노미가 도래했습니다 Chris Caulfield, RN, NP-C
- 아르바이트의 미래가 바뀌었습니까? Lillee Gelinas, DNP, RN, CPPS, FAAN 작성
- 간호사를 찾기 위해 고군분투하는 Mercy, Uber의 'Gig Worker' 모델 실험 아니카 메릴리스.
고려해야 할 몇 가지 GIg 앱
Shift키 Uber가 운전자에게 제공하는 것과 같이 근로자 또는 공급자가 독립 계약자로서 의료 시설과 직접 연결할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. ShiftKey의 CEO인 Tom Ellis는 약 300,000명의 간호사와 기타 의료 종사자들이 출시 이후 이 플랫폼을 사용했다고 말했습니다.
쉬프트메드 내부 리소스 관리 기술과 온디맨드 인력 마켓플레이스를 결합한 완벽한 의료 인력 솔루션으로, 조직이 내부 리소스를 효율적으로 관리하고 인력을 외부 인력으로 원활하게 보완할 수 있도록 지원합니다.
케어레브 유연한 교대 근무를 위해 공인 간호사, 공인 간호 조무사, 의료 보조원, 외과 및 방사선 기술자를 지역 의료 시설과 연결합니다. 원하는 시설에서 일정을 정하고 계약이나 장기 약정 없이 재정적 미래를 계획할 수 있는 자유.
인텔리케어 선도적인 의료 인력 관리 플랫폼입니다. 당사의 AI 기반 플로트 풀 관리 및 일당 매칭 기술을 통해 의료 시설은 안심하고 직원을 배치할 수 있으며 당사 앱은 간호 전문가에게 일정 유연성을 제공합니다. 모든 의료 전문가를 위한 더 나은 작업 환경을 만들기 위해 우리는 간호사 인력 위기를 끝내고 환자가 최적의 치료를 받을 수 있도록 돕고 있습니다.
누사 의료 고용주와 면허가 있는 전문가는 관련 연결을 만들고 채팅을 통해 직접 소통하며 고용에 대해 더 나은 결정을 내립니다. 전반적으로 모든 사람이 보다 효과적이고 안전하게 환자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 병원, 클리닉, 장기 요양 및 기타 의료 시설은 Nursa를 통해 필요한 간호사 및 조수와 쉽게 연락할 수 있습니다. 환자 관리가 개선되고 의료 인력 비용이 절감되며 장단기적으로 소진 가능성이 적기 때문에 의료 시설과 임상 전문가 모두에게 윈윈입니다.
