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급성 골수성 백혈병 간호진단 3개 평가B괜찮아요

성명박00연령62성별F결혼상태기혼교육정도고졸종교없음직업없음경제상태중입원일2022.00.00병실XXX진단명급성 골수성 백혈병(acute myelogenous leukemia; AML)정보제공자본인1. 간호사정1) 주 호소 : 허리통증, 피로, 기력저하2) 발병시기 및 양상1달 전부터 general weakness 및 dizziness, epistaxis, DOE(Dyspnea on exertion, 활동 시 호흡곤란) 있어 내과에서 시행한 혈액 검사에서 acute leukemia 의심되어 본원 입원 후 BM Bx : AML 진단. 항암치료 위해 OPD통해 입원함.3) 과거 건강력 : 2018년 자궁근종으로 전자궁절제술4) 소화기계 : 오심5) 정서상태 : 치료에 대한 걱정과 불안6) 진단검사검사항목결과의미HD1HD2HD3HD5WBC▼0.7▼0.6▼0.5▼0.6바이러스 감염, 재생불량성 빈혈RBC▼2.67▼2.53▼2.91▼2.81용혈성 빈혈, 재생불량성빈혈Hgb▼8.4▼8.5▼9.1▼9.2빈혈, 신장, 간장질환, 암,관절염, 질 질환Hct▼24.0▼23.0▼26.3▼26.3감염증, 골수기능저하PLT▼51▼33▼25▼24골수에서 생성 저하, 골수의 악성침윤 (암전이), 문맥성 고혈압, 비장비대(1) CBC검사항목결과의미HD1HD2HD3HD5seg neutrophill▼7▼3▼1▼3독소적 항원, 혈액 질병Lymphocytes▲88▲95▲97▲97급성감염, 다발성골수증, 백혈병Monocytes2▼1▼1▼1부신피질호르몬제사용 시(2) Diff.Count검사항목결과의미HD1HD2HD3HD5CRP-▲7.05-▲5.89감염, 염증(3) 일반화학검사우선순위간호진단1정맥주사와 관련된 통증2면역 저하와 관련된 감염의 위험성3혈소판 감소와 관련된 출혈 위험성4녹사필(Noxafil Gastro-resistant Tab)과 관련된 무력증2. 간호진단간호진단 ①간호진단 : 정맥주사와 관련된 통증주관적 자료객관적 자료“ 주사 부위가 잘 붓고 아파요. 어제 뺀 곳은 멍들었어요. ”1. Fortum Injection, 포텀주 말초 정맥으로 약물 주입2. 급성골수성백혈병 진단3. Zantac Tab에 의한 오심4. Dexamethasone 복용으로 주사 부위 멍듦간호목표단기3일 이내 주사 부위 붓기가 없고 통증이 없다.장기대상자는 퇴원 시까지 말초정맥 주사 부위의 통증이 없다.간호중재간호계획이론적 근거① 진단적 간호계획- 대상자의 V/S을 8시간마다 측정한다.- NRS 통증 사정 척도를 이용하여 사정 한다.② 치료적 간호계획- IV를 제거한다.- heparin lock을 사용한다.③ 교육적 간호계획- 통증과 멍에 대한 정보를 제공한다.① 진단적 이론적 근거환자의 상태를 알아보기 위함이며, 대상자의 통증을 지속적으로 파악하여 적절한 치료에 적용할 수 있다.② 치료적 이론적 근거IV를 제거를 통해 정맥주사 부위의 염증 및 부종을 감소시켜 불편 및 증상을 완화하며 바로 사용할 수 있는 정맥혈관을 확보하고 잦은 채혈로 인한 통증 및 불편을 감소시킨다.③ 교육적 이론적 근거통증과 멍에 대한 정보를 제공한다.간호수행① 진단적 간호수행- 대상자의 V/S을 8시간마다 측정하였다.(1) V/S: BT(36.7℃), P(98/min), R(18/min), BP(120/80mmHg)(2) V/S: BT(36.9℃), P(90/min), R(20/min), BP(110/90mmHg)- NRS 평가를 매일 8시간마다 실시하였다.HD1: 5, HD2: 3, HD3: 2, HD4:1, HD5: 1② 치료적 간호수행- 즉각적으로 IV를 제거하였다- IV 후 heparin lock을 연결하여 약물을 투여하고 약물을 투여하지 않을 때는 잠그며, heparin lock은 보통 48-72시간마다 교환하며, 주기적으로 개통성을 확인하였다③ 교육적 간호수행어제 생긴 멍은 1-2주 내로 사라진다고 설명하며, 가늘고 얇은 바늘로 다시 IV함을 설명하였다.간호평가1. 대상자는 3일이내 주사 부위 붓기가 없고 통증이 없다고 보고하였으므로 단기목표1이 달성되었다.2. 대상자는 심한 통증이 경감되어 휴식을 취하였다.3. 대상자는 퇴원시까지 말초정맥 주사 부위의 통증이 없다고 보고하였다.간호진단 : 면역 저하와 관련된 감염의 위험성주관적 자료객관적 자료“ 피가 섞인 가래가 나와요.. ”1. 급성골수성백혈병 진단2. 창백하고 기운이 없어 보임3. 1달 전부터 DOE(활동 시 호흡곤란)4. seg neutrophill(호중구) 감소5. 혈액검사결과 :검사항목결과HD1HD2HD3HD5WBC▼0.7▼0.6▼0.5▼0.6Hgb▼8.4▼8.5▼9.1▼9.2PLT▼51▼33▼25▼24CRP-▲7.05-▲5.89간호목표단기- 정상 범위의 WBC, Hgb, PLT, CRP를 유지한다.- 3일 이내에 대상자는 감염과 관련된 증상을 호소하지 않는다.장기대상자는 퇴원 시까지 감염의 위험성을 보이지 않는다.간호중재간호계획이론적 근거① 진단적 간호계획감염지표가 되는 임상검사를 사정한다.(WBC, RBC, ANC, CRP 등)② 치료적 간호계획침습적 삽입 부위의 감염증상을 사정한다.③ 교육적 간호계획대상자와 가족들에게 감염관리의 목적을 교육한다.① 진단적 이론적 근거백혈구 수치를 통해 감염 여부와 골수억제 상태를 확인할 수 있다.② 치료적 이론적 근거- 감염 치료보다 예방이 효과적이다.- 침습적 치료는 감염에 취약하다.③ 교육적 이론적 근거감염은 백혈병 대상자에게 치명적이므로 감염관리의 목적을 알고 이를 잘 수행하도록 하기 위함이다.간호수행WBCHgbPLTCRP7000 /1ul14 /dl2700.7mg /dl① 진단적 간호수행② 치료적 간호수행대상자의 침습적 삽입 부위에 감염증상이 있는지 사정하였다.-> 감염증상 : 발열, 발적, 부종③ 교육적 간호수행- 생화, 꽃병, 과일 등이 감염원이 될 수 있음을 설명하고 금하였다.- 대상자와 가족들에게 손 씻기 교육을 시행하였다.간호평가1. WBC, Hgb, PLT, CRP는 각 순서대로 1ul당 7000개, 14/dL, 270, 0.7mg/dL로 정상범위를 유지하였다.2. 3일 이내 대상자는 감염과 관련된 증상을 호소하지 않았다.3. 대상자는 퇴원 까지 감염의 위험성을 보이지 않는다.간호진단 ②간호진단 ③간호진단 : 혈소판 감소와 관련된 출혈 위험성주관적 자료객관적 자료“ 혈압을 몇 번 재고 나면 혈관이 터져요. ’1. 주사 부위의 멍 자국을 관찰할 수 있었다.2. Dexamethasone에 의한 멍3. 혈액검사결과 :검사항목결과HD1HD2HD3HD5PLT▼51▼33▼25▼24간호목표단기대상자는 2일 이내 빈혈 증상 발생 시 적절한 대처방안을 수행한다.장기대상자는 퇴원 시까지 출혈이 발생하지 않는다.간호중재간호계획이론적 근거① 진단적 간호계획혈소판 검사를 시행하고 결과를 확인한다.▼51▼33▼25▼24② 치료적 간호계획외상을 예방하고 침습적인 절차를 최소화하여 점막과 피부 통합성을 유지한다.③ 교육적 간호계획- 소변이나 대변에서 피가 보이면 바로보고하도록 교육한다.- 대상자에게 출혈을 예방하기 위해 안전교육 을 실시한다.① 진단적 이론적 근거혈소판 검사를 통해 출혈 가능성과 빈혈 증상을 알 수 있다.② 치료적 이론적 근거혈소판 감소에 의한 증상으로 피하 출혈, 점막 출혈, 잇몸 출혈 등이 있다.③ 교육적 이론적 근거소변과 대변의 피는 위장관계 및 장기 내부 출혈의 지표이므로 출혈이 확인될 시 검사 및 치료의 기준이 될 수 있다.간호수행① 진단적 간호수행혈소판 검사 결과 30/ul 정상범위인 1-35/ul안으로 출혈 시 정상 기능을 할 수 있다.시진 결과 육안으로 보이는 증상 및 출혈 징후가 없다.② 치료적 간호수행정맥천자의 빈도를 줄이고 바늘이나 카테터 제거 후 심장보다 높게 팔을 신전시킨 후 올리고 정맥천자 부위를 지혈하였다.③ 교육적 간호수행

의/약학| 2023.03.28| 5페이지| 2,500원| 조회(1,199)

백혈병, 간호진단, 급성골수성백혈병, 성인간호학, 간호학과

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인공지능(AI)과 의료 평가A+최고예요

인공지능(AI) 과 의료인공지능 기술은 이미 제조업 및 서비스업과 융합되어 상용화가 시작되었으며, 인공지능의 확산은 대대적인 고용구조의 변화, 새로운 사회규범 및 질서 체계 확립 등을 초래할 것이다. 인공지능은 가져올 이점도 있지만, 부정적인 측면도 있으나, 인공지능은 더 이상 미룰 수 없는 시대의 흐름이다. 이와 같이 인공지능과 의료의 관계에 대해 알아보기로 한다.인공지능(Artificial Intelligence ; AI)은 인간의 인지, 추론, 학습 등 사고능력을 모방한 기술을 컴퓨터 기술을 이용하여 구현하는 것을 의미한다. 사람의 뇌가 하는 인지와 학습 그리고 추론 기능을 컴퓨터 프로그램으로 구현하고, 센서로 측정한 환경 정보를 바탕으로 패턴 학습을 통해 새로운 환경에서 최적의 솔루션을 제시하는 추론을 수행하게 된다. 인공지능은 1956년 존 매카시 (John Maccarthy)가 그 정의와 개념을 정립하면서 인간의 지능을 대체할 학문 분야로 인정받았으며, 인공지능의 높은 잠재성은 이미 다양한 분야와 산업에서 발휘되고 있으며 의료분야 또한 예외가 아니다. 웨스트 몬로 파트너스 (West Monroe Partners)에 따르면, 인공지능은 의료 서비스 분야 종사자들에게 가장 매력적인 8가지 기술 중 하나이다. 특히 인공지능은 눈에 보이는 하나의 하드웨어가 아닌 무형적인 기술이므로 다양한 하드웨어 기기나 장비에도 결합될 수 있어 활용 분야가 무궁무진하다고 볼 수 있다.의료, 법률, 투자 서비스와 같이 지식 집약적인 직종에 있어서는 아직까지 인공지능은 완전히 인간의 업무를 대체하지는 못하지만 인간의 업무를 효율적으로 처리하는 데 도움을 줄 수 있는 다양한 지식과 정보를 제공하여 줌으로써, 과거 고비용과 오랜 시간이 걸렸던 업무를 좀 더 신속하고 정확하게 오류를 줄여주어 처리할 수 있게 도움을 주었고 최초의 전문가 시스템 역시 의료분야에서 질병 진단을 위해서 개발된 MYCIN이라는 시스템이다. 최근에는 빅데이터, 기계학습, 그리고 영상처리 기술을 이용하여 의료진의 진단에 도움을 주는 정보를 제공하여 의료 서비스의 품질을 크게 향상시키고 있다. AI 기술을 이용하여 임상현장에서 의료진이 수행하여야 하는 진단 지원, 치료방법 결정 지원, 처방 결정 지원, 의료 영상분석 지원 등의 업무를 보 하고 있으며 그 밖에도 환자의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후 발생 시 병원에 연락을 자동적으로 해 줄 수 있는 AI 기반의 의료기기 역시 출시되고 있다. 의료분야에 가장 널리 알려진 지능형 서비스의 예로는 앤더슨 암 센터에서 사용하고 있는 IBM의 Watson 컴퓨터이다. 이는 환자의 상태와 치료법 등을 조언해 준다. 수백만 건의 진단 소견, 환자 기록, 의료 서적 등의 데이터를 토대로 ’Watson’은 스스로 판단해 가장 확률 높은 병명과 성공 가능성이 큰 치료법 등을 알려준다. 더욱 놀라운 점은 암 진단 정확도가 96%에 달하여, 전문의보다도 높은 정확도를 보이고 있다는 점이다. 또한 국내에서도 가천대 길병원에서 Watson 컴퓨터를 도입하여 의료진의 암 진 단과 치료를 보조한다. 이 밖에도 Enlitic (www.enlitic.com) 사는 딥러닝 기술을 이용하여 CT, MRI, 현미경, 방사선 사진 등과 같은 영상 자료 를 자동적으로 분석하여 종양의 특성을 분석하고, 더 나아가서 환자의 유전자 정보를 결합하여 암을 진단하고, 치료 방법을 제안하여 주는 지능형 서비스를 제공하고 있다.인공지능은 통계적인 분석과 판단을 많이 하는 예방의학 분야에서도 인공지능의 활용은 더욱 활발해질 것이다. 질병의 진단에 인공지능이 활용될 경우 진단의 성과는 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 이상 절감이 가능하다는 연구는 인공지능이 결코 허상이 아님을 보여준다고 할 수 있다. 다른 사례로는 구글의 인공지능 기반 시스템을 들 수 있다. 구글의 시스템은 입원환자의 사망률을 예측할 수 있는데, 24시간 내 사망 예측률의 경우 95%에 이른다고 한다. 실례로 폐에 물이 차서 입원한 환자의 경우 의사는 9.3% 정도로 사망률을 예측한데 반해, 구글 시스템은 19.9%로 사망률을 예측하였고 실제로 며칠 뒤 해당 환자는 사망을 한 경우가 있다. 이처럼 이미 구글 시스템은 의사의 예측률을 두 배 이상 정확하게 예측을 해내고 있으며, 데이터가 누적되어 감에 따라 학습을 통한 예측력은 보다 높아질 것으로 보인다. 미래의 의료 환경을 한마디로 표현하는 단어는 4P 의학이다. 생명과학자인 히로이 후드 (Leroy Hood) 박사가 제창한 말로 4P란 각각 ‘Predictive’,’Preventive’,’Personalized’,’Participatory’를 의미하며 우리말로 예측, 예방, 맞춤 및 참여 의학이다. 이는 유전 정보 분석을 기반으로 암, 심장병 등 대부분의 질환 발생 위험을 통계적으로 예측한다. 상용화된 Cue, GoBe, Tellspes 등의 서비스는 먹는 음식, 소모 칼로리, 혈압, 맥박, 혈당 등 개인의 일상 데이터를 모니터 하여 분석하고 이를 기반으로 적절한 시기에 검진 및 조기 발견 시스템을 가동하여 질환 발생을 예방할 수 있다.이러한 인공지능은 우리의 생활에 긍정적인 영향을 미치는 것과 동시에 부정적인 영향을 동시에 미치게 된다. 긍정적인 영향으로는 정밀 의료 및 수술, 이미징 및 진단, 어시스턴스, 신약 개발, 전문성의 대체 등이 있으며 사람이 처리할 수 있는 능력의 수천수만 배의 속도로 데이터 처리가 가능하여 전문가 수천수만 명이 하는 일을 동시에 해낼 수 있다. 첫 번째, 정밀 의료 및 수술은 다양한 정보 혹은 빅데이터를 기반으로 개별 특성에 적합한 방식을 찾아내는 정밀 의료의 영역에 활용이 가능하며, 수술 로봇을 통해 직접 수술을 진행하거나 수술 방식에 대한 안내 등을 할 수 있다. 두 번째, 어시스턴스는 주로 환자와 의료진 사이의 소통을 원활하게 하고, 건강 관리 전반이나 체계적인 치료 관리를 하기 위한 일련의 모든 활동을 포함하여, 세부 기능 또한 매우 광범위하다고 하므로 담당 의료진 및 병원 전반의 안내나 환자의 모니터링과 같은 환자 맞춤형 관리나 정신건강이나 영양 상태와 같은 건강 관리 기능의 구현도 할 수 있다. 이처럼 의료진과 환자와의 간극을 줄이고 의료인에게는 보다 진단과 치료에 집중할 수 있는 환경을, 환자에게는 맞춤형 관리를 받을 수 있는 환경을 제공해 준다. 마지막으로 이미징 및 진단은 기존의 이미지 관련 의료기기에 판단과 진단의 기능이 부과되는 것을 의미한다. 진단방사선 이미지, 심혈관 진단, 유방 진단과 폐, 뇌 등을 장비를 통해 판단하는 영역으로 인공지능은 의료진이 육안으로 판단하기 힘든 영역의 표식을 찾아내는 정밀 판독과 기존의 판독 자료와 질환 관계 등을 분석하여 해당 이미지를 통해 질환을 진단하는 것으로 나눌 수 있다. 특히 진단의 경우 기존 의료진의 오진율을 낮추거나 보기 힘들어 판단에 어려움을 겪을 수 있는 희귀질환 등을 발견하는 데에 큰 도움을 줄 수 있다. 이 때문에 가장 경험이 많은 의사보다 훨씬 많은 경험을 학습한 AI는 장소와 시간의 제약 없이 무제한 복사와 실행이 가능하므로 인공지능을 사용하는 의료기관이 더욱 많아질 것이며 인간보다 인공지능에 대한 신뢰가 높아질 것 같다.반면에 인공지능이 의료에 미치는 문제점도 있다. 첫 번째, 인공지능과 의사면허이다. 인공지능이 정확도가 높아 앞으로 의료 행위의 많은 부분에 활용된다면, 전문 의료진인 의사의 면허와 논란이 발생할 가능성이 있다는 것이다. 의사는 의학이라는 전문 과목을 이수하고, 국가시험을 통해 통과를 해야만 면허가 부여되고 의료법에 의해 면허와 관련된 의무와 책임을 지게 한다는 의미 또한 내포하고 있지만 인공지능은 전적인 판단으로 환자를 진단한다면 그것은 누구의 진단이 될지 생각해 봐야 한다. 두 번째, 수집된 정보의 부정확성이다. 인공지능의 진단 과정은 많은 수집된 정보를 토대로 의학적 근거에 따라 진료를 하게 된다. 이는 인공지능을 개발한 주체에 따라 모집한 수집된 데이터의 양이나 처리 방식이 다를 수 있다는 의미이므로, 이러한 정보를 기반으로 환자의 질병을 진단한다면 보편적으로 판단이 안 될 가능성이 높다. 더 나아가 인공지능의 의료 행위의 안정성과 이를 확인하기 위한 임상 검증은 매우 부족하는 것이 공통된 의견이며 실제 국내 대학병원에서 도입하여 활용하고 있는 Watson의 진단과 담당의의 의견이 다른 경우가 종종 있다고 알려져 있다. 마지막으로 풀어나가야 하는 과정이다. 많은 사람들이 인공지능의 의료 행위에 기대감을 보이고 있지만, 현시점에서는 결코 다양한 경험과 전문성을 발휘하여 진료행위를 하는 의사를 인공지능이 대체함에 있어서는 여러 가지 법적, 윤리적, 현실적인 문제가 따른다는 점을 명확히 인식해야 한다.

인문/어학| 2021.12.22| 3페이지| 2,000원| 조회(534)

인공지능, 의료, AI와 코딩, 인공지능과 의료, AI와 의료

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