数字医疗中的技术压力

数字医疗环境中的技术压力

功能

XRDS•春季 2020 •第26 •卷 第3期

组织和社会 [2]

许多关注医疗领域数字化工作环境的研究,都聚焦于电子病历实施和使用相关的方面,例如信息过载、非用户友好的信息系统、隐形工作以及变化。
Healthcare managers 报告称,使用信息与通信技术(ICT)有助于完成许多工作职责。
但另一方面,医疗管理者是否会面临技术压力风险增加,从而可能导致与压力相关的疾病和因病缺勤?医疗管理者通常面临较高的工作要求,而数字通信的负面因素、非用户友好的信息系统以及数字素养的缺乏,可能使管理层级的医疗专业人员比其他医疗专业人员承受更大的压力。

医疗领域的数字化带来了诸多益处。它有助于提高效率,并加强医疗专业人员之间以及医疗专业人员与患者之间的沟通和信息交换。然而,数字化工作环境中也存在许多可能成为压力源的特征,例如挫败感和技术压力,即终端用户因工作场所使用信息与通信技术而产生的压力体验[1]。在瑞典,与压力相关的疾病是导致病假缺勤的主要原因。采取针对性措施以减少工作相关压力(在此情况下为技术压力)的发生,可以降低个人以及组织和社会的成本。

信息技术和沟通技术的引入改变了医疗管理者的工作方式,常常导致压力。本文讨论了数字化的不同影响,并提出了一些关于可持续技术的想法。

作者:玛格达莱娜·斯塔丁
DOI: 10.1145/3383367

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XRDS•春季 2020 •第26 •卷 第3期

许多医疗管理者在工作日的大部分时间里都用于参加各种会议(通常通过视频会议系统)、操作不同的信息系统(主要是行政类)以及通过电子邮件或其他数字渠道进行沟通。因此,医疗管理者需要依赖信息与通信技术才能正常开展工作,但其数字化工作环境中也存在可能导致技术压力的因素。例如,总体高工作要求、缺乏时间提升信息系统中的数字技能、遇到非用户友好的信息系统,以及大量 incoming messages 伴随没有足够时间回复这些电子邮件。

在工作角色和职业地位方面,以及与患者访问数字病历相关的职业和伦理困境方面。然而,关于与信息与通信技术需求相关的技术压力(即与电子邮件管理、信息过载以及非用户友好或故障的信息系统相关的工作要求),信息系统在担任管理职务的医疗专业人员中比其他医疗岗位更为普遍。医疗管理者面临更高的信息与通信技术需求,其背后的原因部分源于情境因素,反映了与管理职位相关的工作职责和工作要求。通常情况下,管理非用户友好型信息系统。

用户友好型信息系统是一个主观性术语,指的是对终端用户友好、易于使用和理解的软件。从系统开发者的角度来看,用户友好型界面具有简单性(直接明了且不过于复杂)、整洁性(组织良好且便于定位不同工具)、直观性(几乎无需解释即可使用)以及可靠性(无故障和系统失灵)[3]。相反,非用户友好型信息系统则指缺乏或不具备易用性。

根据前述相同的访谈数据,非用户友好的信息系统是医疗管理者产生技术压力的重要来源,尤其是当终端用户(在此情况下为医疗管理者)的数字素养不足时。医疗管理者认为,非用户友好的信息系统在逻辑上存在问题,因为操作这些系统所需的步骤复杂且不直观,导致整体上需要花费更多的时间和精力来管理该信息系统。顺序式信息系统有时被认为难以操作,正如以下引述所示:

“在这个模块中,事情必须按顺序完成,但有可能以错误的顺序操作,一旦发生这种情况,整个案例就会被锁定。因此,问题在于操作可能出错,且必须以特定的、按顺序的方式进行,这非常耗时,因为很难修复。”

如果这些系统使用频率较低,则与非用户友好的信息系统相关的体验问题尤为突出。

另一个被提出的问题与登录、双因素认证以及用户在一段时间未活动后系统发生意外退出登录有关。这些问题耗费了大量时间,也是它们被认为具有压力感的主要原因。例如,信息系统中出现的非预期更新被视为技术压力的来源,因为这些更新要求终端用户学习并适应新技术。然而,这具有挑战性,因为总体上高强度工作量阻碍了医疗管理者提升其数字素养以及适应新技术。

来自通知的干扰被描述为一种压力源,因为它们会打断注意力,而且一些通知无法关闭,或者终端用户不知道如何关闭这些通知。

此外,医疗保健与信息系统界面之间的不匹配被视为一种职业危害和挫败感的来源。以下引述说明了这一点:

“在医疗领域,我们已经改变了医学术语以适应电子病历,而不是让电子病历适应我们的术语。我们被迫改变工作流程以适应数字化,而不是让数字化适应我们的工作流程。仔细想想,这简直是荒谬的。”

医疗术语不匹配的一个例子是,“转诊”这一公认的医疗术语在瑞典常用的电子病历系统中被改为“医疗请求”。系统开发人员必须调整信息系统中的术语,使其与终端用户所在组织所使用的术语保持一致。

信息系统的故障也被视为一种压力源,许多医疗管理者描述了在使用视频会议系统时遇到的困难。然而,大多数与视频会议系统相关的问题都源于互联网接入受限以及使用此类系统时数字素养不足。大型信息系统故障显然给医疗管理者带来了极大的压力,因为这些故障不仅会给临床医疗专业人员带来压力,在最坏的情况下还可能影响患者安全。

为了应对用户不友好的信息系统、应对潜在的系统故障以及数字素养不足的问题,医疗管理者采用了不同的策略。那些数字素养不足的医疗管理者通常通过向他们认为能更好地操作信息系统的同事求助,或直接将自己无法处理的工作任务委派出去来应对他们自己。尽管医疗机构通常会提供有关如何使用信息系统的培训,但对许多同事而言,这种培训往往以在线指导或讲座的形式进行。据报道,人们需要持续的实践性信息系统培训,并增加从“超级用户”(例如,在特定信息系统方面具备良好素养的同事)获得支持的机会。挑战在于,由于整体工作负荷较高,缺乏时间来提升数字技能。然而,许多医疗管理者通过边做边学或试错法提高了他们在信息系统方面的技能。

不同的管理职位在信息系统中的用户影响力各不相同,但许多医疗管理者希望拥有更大的用户影响力。

处理数字通信的负面问题

根据对医疗管理者的访谈数据,与数字通信(主要是电子邮件)的负面特征相关的问题被描述为技术压力的主要来源。

由于持续不断收到大量电子邮件而导致的高工作负荷被认为极具压力,因为许多管理者没有足够的时间充分回复这些邮件。一些医疗管理者表示,他们每天会收到30到100封电子邮件,而由于许多医疗管理者大部分工作时间都用于参加会议,因此管理这些邮件可能是一项艰巨的任务。一位管理者解释说,只要她一离开办公室,同事就会立即询问她是否看到了他们之前发送的电子邮件。因此,同事要求快速回复的压力也可能加剧因收到大量 incoming 邮件而产生的压力。

管理人员在工作时间之外通过信息通信技术保持可联系性的要求或期望,也因无限制的工作、对私人生活的侵扰以及缺乏工作后的心理恢复而成为技术压力的来源。数字沟通的另一个负面影响是心理社会层面的问题,例如数字沟通中的误解(如大写字母和问号的使用容易被接收者误解)以及沮丧或愤怒的表达。

医疗管理者还分享了应对数字通信负面影响的不同策略。许多人描述了与电子邮件管理相关的某种日常惯例,这种惯例有时包括提前30分钟到岗工作以处理邮件。管理电子邮件,例如在上班途中乘坐火车时发送邮件,或在闲暇时间(如周日晚上)留出时间进行电子邮件管理,以避免周一上午收到大量电子邮件。其他医疗管理者则试图通过尽快回复邮件来减少收件箱中的邮件数量,例如在两次会议之间发送邮件。然而,由于可能缺乏工作后的心理恢复,这种策略也被认为是不可持续的。另一种减少电子邮件数量的策略是将某些讨论话题留到计划会议中进行。

为了应对通过信息与通信技术保持可及性和快速回复的期望,以及减少误解和冲突,许多医疗管理者采用了沟通策略,以与其同事建立可持续的邮件文化。良好的邮件文化包括高效发送邮件,例如邮件内容简短明了、避免不必要的电子邮件(抄送、群发邮件等),以及在数字通信中保持良好的语气。

然而,如果医疗管理者总体上工作要求较少,包括花在会议上的时间更少,他们可能不会对电子邮件管理感到如此大的压力。因此,许多医疗管理者表示希望在行政事务(如电子邮件管理)方面获得更多支持,以减轻他们的工作要求,并降低技术压力的职业危害。

为了应对潜在系统故障的策略

为了应对用户不友好的信息系统、应对潜在的系统故障以及数字素养不足的问题,医疗管理者采用了不同的策略。那些数字素养不足的医疗管理者通常通过向他们认为能更好地操作信息系统的同事求助,或直接将自己无法处理的工作任务委派出去来应对他们自己。尽管医疗机构通常会提供有关如何使用信息系统的培训,但对许多同事而言,这种培训往往以在线指导或讲座的形式进行。据报道,人们需要持续的实践性信息系统培训,并增加从“超级用户”(例如,在特定信息系统方面具备良好素养的同事)获得支持的机会。挑战在于,由于整体工作负荷较高,缺乏时间来提升数字技能。然而,许多医疗管理者通过边做边学或试错法提高了他们在信息系统方面的技能。

不同的管理职位在信息系统中的用户影响力各不相同,但许多医疗管理者希望拥有更大的用户影响力。

在系统开发中纳入终端用户

医疗管理者表示,希望增强用户影响力,以改进医疗与信息系统在医疗术语方面以及易用性方面的适配性。终端用户与开发人员之间的协作符合社会技术系统的理念。当系统开发人员与终端用户进行互动时,信息系统的预期效益更容易实现,因为终端用户与系统开发者之间的互动有助于相互理解彼此的视角。

这将增加在信息系统[3]开发过程中同时考虑技术和社交因素的可能性。然而,对信息系统所需更新的用户影响力往往需要很长时间才能实现,部分原因是医疗机构在实施变革时较为笨重。应对潜在系统故障的策略涉及不同的备份流程,包括在没有特定系统的情况下如何完成临床实际工作以及备用系统的使用。

尽管许多医疗管理者支持数字化,且信息与通信技术的使用有助于解决许多工作职责,但仍存在其他潜在的职业危害,可能引发技术压力,从而导致巨大的组织和个人成本。有必要制定可持续策略,以应对数字通信带来的负面影响、非用户友好的信息系统以及数字素养不足的问题,从而改善医疗工作环境中的数字化状况。这些策略可涉及组织和个人两个方面,同时应增强用户影响力,以提升医疗与数字化之间的契合度。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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