การขับเคลื่อนการจัดการเปลี่ยนแปลงด้วย AI เพื่อสมดุล ชีวิตการทำงานในวิชาชีพพยาบาล
DOI:
https://doi.org/10.55766/sjhsci-2025-02-e04352คำสำคัญ:
การจัดการการเปลี่ยนแปลงด้วย AI, สมดุลชีวิตการทำงาน, วิชาชีพพยาบาลบทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence; AI) ในการขับเคลื่อนการจัดการเปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงสมดุลชีวิตการทำงานในวิชาชีพพยาบาล องค์กรด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายด้านภาวะหมดไฟของพยาบาล อัตราการลาออกสูง และการขาดแคลนบุคลากร งานวิจัยนี้ใช้วิธีการทบทวนวรรณกรรมล่าสุดและศึกษากรณีตัวอย่างจากสถาบันชั้นนำ เพื่อวิเคราะห์วิธีการที่ AI สามารถเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมการทำงานของพยาบาลผ่าน 3 มิติหลัก ได้แก่ การจัดตารางงานอัจฉริยะที่ลดการทำงานล่วงเวลา 28% การจัดทำเอกสารอัตโนมัติที่ประหยัดเวลา 1.8 ชั่วโมงต่อกะ และการวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อป้องกันภาวะหมดไฟด้วยความแม่นยำ 83% บทความนำเสนอกรอบทฤษฎี AI-Driven Change Management (AIDCM) พร้อมตัวอย่างความสำเร็จจาก Mayo Clinic, Singapore General Hospital และ Cleveland Clinic ที่แสดงให้เห็นถึงการลดอัตราการหมุนเวียนของพยาบาล 18-41% และการปรับปรุงความพึงพอใจในการทำงาน นอกจากนี้ยังกล่าวถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การป้องกันอคติในอัลกอริทึม และแนวทางอนาคตสำหรับ AI แบบเฉพาะบุคคล ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่ยั่งยืนสำหรับพยาบาลในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพการดูแลผู้ป่วยระดับสูง
เอกสารอ้างอิง
Anderson, R. T., & Taylor, M. K. (2024). Digital capability development in nursing: A systematic approach. Journal of Nursing Education and Practice, 14(3), 45-58.
Chen, L., Wang, S., & Kim, J. H. (2024). Workload management in modern nursing: Technology-enabled solutions. International Journal of Nursing Studies, 142, 104485.
Cheng, L., & Roberts, K. (2023). AI-powered nurse scheduling: Impact on work satisfaction and retention in acute care settings. Journal of Nursing Management, 31(2), 178-192.
Davidson, P., & Wong, S. (2023). Organizational readiness for AI implementation in healthcare: A three-dimensional assessment framework. Health Technology Assessment, 27(3), 215-230.
Foster, J. L., & Kim, S. Y. (2024). Vision-driven change management in healthcare AI adoption. Healthcare Management Forum, 37(2), 89-95.
Haddad, L. M., Annamaraju, P., & Toney-Butler, T. J. (2022). Nursing shortage. StatPearls Publishing.
Hassan, A. M., & Al-Rashid, K. (2024). Technology resilience in AI-dependent healthcare systems. Journal of Healthcare Risk Management, 43(4), 12-24.
Johnson, K., Martinez, C., & Lee, S. (2024). Balancing technology and humanity: The nurse's perspective on AI integration. Nursing Ethics, 31(1), 45-62.
Kumar, R., & Johnson, P. (2022). Impact of AI documentation assistants on nursing workflow and job satisfaction. Journal of Healthcare Informatics, 18(3), 302-317.
Kumar, V., Patel, N., & Singh, R. (2024). IoT-AI convergence in healthcare environments: Opportunities and challenges. Smart Health, 31, 100402.
Lee, H. J., & Park, M. S. (2024). Flexible scheduling models in nursing: A comprehensive review. Journal of Advanced Nursing, 80(4), 1623-1635.
Liu, X., & Zhang, Y. (2024). Personalized AI systems for healthcare workforce management. Artificial Intelligence in Medicine, 148, 102763.
Martinez, A., Thompson, L., & Brown, K. (2024). The ripple effects of work-life imbalance in nursing. Nursing Management, 55(7), 22-29.
Moreno-Jiménez, B., Rodríguez-Carvajal, R., & Hernández, E. G. (2024). Work-life balance in nursing: A multidimensional approach. Applied Psychology: Health and Well-Being, 16(2), 445-467.
Morgan, T., Phillips, J., & Singh, A. (2024). Phased implementation of AI technologies in nursing units: A comparative case study. Health Informatics Journal, 30(1), 87-105.
Morrison, D. K., & Liu, C. (2024). AI-driven change management framework for healthcare organizations. Journal of Healthcare Management, 69(2), 112-128.
Park, S. H., & Lee, K. M. (2024). AI-enabled continuous learning systems for nursing professional development. Nurse Education Today, 134, 106089.
Patel, R., Kumar, S., & Williams, A. (2024). Managing resistance to AI adoption in nursing: Evidence-based strategies. Journal of Nursing Administration, 54(3), 156-163.
Patel, S., & Nguyen, T. (2023). Participatory design approaches for AI integration in nursing practice. International Journal of Medical Informatics, 171, 104918.
Peng, Y., Li, M., & Zhang, W. (2024). Predictive monitoring systems in nursing: Clinical outcomes and workflow implications. Journal of Medical Systems, 48(1), 67.
Ramirez, J., & Taylor, E. (2023). Addressing algorithmic bias in healthcare workforce management AI. Health Affairs, 42(5), 741-749.
Reddy, S., & Nemati, S. (2024). Artificial intelligence in nursing workflow optimization: Current applications and future directions. Computers, Informatics, Nursing, 42(4), 245-253.
Rodriguez, M., & Peters, A. (2023). Proactive burnout prevention: AI-driven approaches to nursing wellness. Journal of Healthcare Leadership, 15, 143-159.
Shah, M. K., Gandrakota, N., & Cimiotti, J. P. (2021). Prevalence of burnout and its relation to turnover in registered nurses. Journal of Advanced Nursing, 77(4), 1674-1684. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.36469
Singh, P., & Patel, M. (2024). Predictive analytics for nursing workforce wellness: Implementation strategies. Healthcare Analytics, 5, 100298.
Tan, S. L., & Ooi, K. G. (2023). AI-powered documentation systems in nursing: Implementation and outcomes at Singapore General Hospital. Asian Nursing Research, 17(1), 22-31.
Thompson, K. L., & Williams, J. R. (2024). Organizational support systems for nursing work-life balance: A systematic review. Journal of Nursing Management, 32(5), 1456-1468.
Whitaker, J., Jackson, P., & Montgomery, L. (2024). Leadership strategies for AI integration in nursing workforce management: The Mayo Clinic experience. Nursing Administration Quarterly, 48(1), 85-97.
Williams, T., & Chen, H. (2022). Data governance frameworks for AI applications in healthcare. Journal of Healthcare Leadership, 14, 85-97.
Zhang, Y., Thompson, R., & Garcia, M. (2024). Early detection of nurse burnout using machine learning algorithms: A longitudinal study. International Journal of Nursing Studies, 131, 104297.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
หมวดหมู่
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
