การเปลี่ยนผ่านการพยาบาลผู้ป่วยวิกฤตสู่ยุคดิจิทัล : แนวทางการพัฒนา
คำสำคัญ:
การพยาบาลผู้ป่วยวิกฤต, ทฤษฎีการเปลี่ยนผ่าน, การเปลี่ยนผ่านทางการพยาบาล, เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์, ระบบสารสนเทศทางสุขภาพบทคัดย่อ
การพยาบาลผู้ป่วยวิกฤตในยุคดิจิทัลกำลังเผชิญการเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญจากการดูแลแบบดั้งเดิมที่อาศัยประสบการณ์และการตัดสินใจให้การพยาบาลจากการสังเกตและวิเคราะห์ข้อมูลจากการจดบันทึกด้วยระบบกระดาษ และวิจารณญาณส่วนบุคคลไปสู่การดูแลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์แนวทางการพัฒนาในการบูรณาการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และระบบสารสนเทศทางสุขภาพสู่กระบวนการพยาบาลผู้ป่วยวิกฤต โดยอาศัยทฤษฎีการเปลี่ยนผ่านของเมลิสเป็น กรอบแนวคิดในการอธิบาย
ผลการวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่า การบูรณาการเทคโนโลยีมิใช่เพียงการเพิ่มเครื่องมือทางคลินิก แต่เป็นกระบวนการเปลี่ยนผ่านในระดับบุคคลและองค์กร พยาบาลต้องปรับสมดุลระหว่างการดูแลที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและแนวทางการดูแลแบบองค์รวมที่เน้นความเป็นมนุษย์ ทฤษฎีของเมลิสช่วยอธิบายกระบวนการดังกล่าวผ่านองค์ประกอบสำคัญ ได้แก่ การตระหนักรู้ การมีส่วนร่วม การปรับตัว และการได้รับการสนับสนุนจากระบบ โดยมีสมรรถนะดิจิทัลและจริยธรรมวิชาชีพเป็นเงื่อนไขสำคัญของความสำเร็จ บทความนี้เสนอให้พยาบาลที่รับผิดชอบผู้ป่วยวิกฤตทำหน้าที่เป็น “ผู้อำนวยการเปลี่ยนผ่าน” ที่สามารถบูรณาการเทคโนโลยีอย่างมีจริยธรรมและวิจารณญาณ เพื่อยกระดับคุณภาพและความปลอดภัยของการดูแลผู้ป่วย ตลอดจนเป็นแนวทางในการพัฒนานโยบายและการศึกษาพยาบาลให้สอดคล้องกับความท้าทายของยุคเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
เอกสารอ้างอิง
โบตั๋น บุญฮู้, ทิพา ต่อสกุลแก้ว, และศากุล ช่างไม้. (2563). ผลของโปรแกรมการส่งเสริมการเปลี่ยนผ่านต่อความมั่นใจและการเผชิญปัญหาในการเปลี่ยนผ่านของภาวะสุขภาพในผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองตีบที่เป็นครั้งแรก. วารสารพยาบาลโรคหัวใจและทรวงอก, 31(2), 187-204.
พิชญา หุยากรณ์. (2562). การเปลี่ยนผ่านบทบาทและการเรียนรู้ตลอดชีวิตหลังเกษียณอายุของอาจารย์มหาวิทยาลัย [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต ไม่ได้ตีพิมพ์]. มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
อัจฉราวดี ศรียะศักดิ์, พัชรี ชูกันหอม, ฉวีวรรณ ศรีดาวเรือง, และหทัยรัตน์ ขาวเอี่ยม. (2563). การประยุกต์ใช้ทฤษฏีการเปลี่ยนผ่านกับการเป็นพ่อแม่วัยรุ่น. วารสารพยาบาลทหารบก, 21(2), 1-8.
Al Aseri, Z. (2025). Artificial intelligence-assisted prediction models in intensive care: Applications and outcomes. Journal of Critical Care Research, 51(3), 201–210.
Berkhout, W. E. M., Smith, R., & Chen, J. (2025). Operationalization of artificial intelligence applications in the intensive care unit: A systematic review. JAMA Network Open, 8(4), e2836754.https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.2836754
Baraka, A. A. E., Hassan, R., & Omar, F. (2025). Acceptance and readiness of critical care nurses to use artificial intelligence. International Nursing Review, 72(1), 55–67. https://doi.org/10.1111/inr.13025
Cecconi, M., Duane, B., & Rhodes, A. (2025). Implementing artificial intelligence in critical care medicine: A consensus of 22 experts. Critical Care, 29(1), 5532. https://doi.org/10.1186/s13054-025-05532-9
El-Ashry, A. M., Hassan, R., Baraka, A. E., & Said, N. (2025). Artificial intelligence integration in critical care nursing: An evidence synthesis. Evidence-Based Nursing, 28(1), 45–53. https://doi.org/10.1136/ebnurs-2024-103612
Gaur, R., Mahajan, A., & Singh, S. (2024). Data ethics and patient privacy in AI-driven healthcare systems. Journal of Nursing Ethics, 31(2), 145–156. https://doi.org/10.1111/jne.12345
Hassan, E. A., Baraka, A. E., & Said, N. (2024). Leading with AI in critical care nursing: Challenges, opportunities, and the human factor. BMC Nursing, 23(2), 2363–2372. https://doi.org/10.1186/s12912-024-02363-2
Hassanein, A. M., El-Sayed, S. M., & Nassar, H. A. (2025). Ethical and professional challenges of artificial intelligence integration in nursing practice: A systematic review. Journal of Nursing Ethics, 32(2), 215–229. https://doi.org/10.1177/09697330241234567
Kleib, M., & Nagle, L. (2024). The digital transformation of nursing: Policy frameworks and readiness assessments. Journal of Nursing Management, 32(1), 101–114. https://doi.org/10.1111/jonm.13965
Kotp, M. H., Ismail, H. A., & Basyouny, H. A. (2025). Empowering nurse leaders: Readiness for AI https://doi.org/10.1186/s12912-024-02653-x
Meleis, A. I., Sawyer, L. M., Im, E.-O., Hilfinger Messias, D. K., & Schumacher, K. (2000). Experiencing transitions: An emerging middle-range theory. Advances in Nursing Science, 23(1), 12–28. https://doi.org/10.1097/00012272-200009000-00006
Meleis, A. I. (2010). Transitions theory: Middle-range and situation-specific theories in nursing research and practice. Springer.
Meleis, A. I. (2025). Afaf Meleis’s transition theory. In M. C. Smith (Ed.), Nursing theories and nursing practice (6th ed., pp. 289–307). F. A. Davis Company.
Miskelly, P., Hooper, S., & Adams, K. (2025). Building data reasoning competency for nurses in AI-enabled healthcare environments. Nurse Education Today, 136, 106774. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2025.106774
Park, Y., Kim, J., & Choi, S. (2025). Artificial intelligence in critical care nursing: A scoping review. Australian Critical Care, 38(2), 95–107. https://doi.org/10.1016/j.aucc.2025.01.003
Pinsky, M. R., Held, N., & Gajic, O. (2024). Critical care and artificial intelligence: Promise, pitfalls, and the path forward. Intensive Care Medicine, 50(11), 1201–1210. https://doi.org/10.1007/s00134-024-07102-5
Porcellato, E., Nguyen, T., & D'Amico, L. (2025). Exploring applications of artificial intelligence in critical care nursing: A systematic review. Nursing Reports, 15(2), 55–67. https://doi.org/10.3390/nursrep15020055
Rajkomar, A., Hardt, M., & Howell, M. (2024). Ensuring fairness in machine learning for healthcare.Nature Medicine, 30(1), 12–20. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02517-9
Ramadan, O. M. E. (2024). Facilitators and barriers to AI adoption in nursing practice: A qualitative study of registered nurses’ perspectives. BMC Nursing, 23, Article 245. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11654280/
Schumacher, K. L., & Meleis, A. I. (1994). Transitions: A central concept in nursing. Image: The Journal of Nursing Scholarship, 26(2), 119–127. https://doi.org/10.1111/j.1547-5069.1994.tb00929.x
Smith, L., Torres, C., & Daly, B. (2024). Transition of ICU patients and families: Applying Meleis’ theory of transition. AACN Advanced Critical Care, 35(2), 97–106. https://doi.org/10.4037/aacnacc2024324
You, H., Docherty, S. L., Ashana, D. C., & Oyesanya, T. O. (2024). Transition of intensive care unit patients and their families to home after acute hospital care. AACN Advanced Critical Care, 35(2), 97-108.
