Tóm tắt

Đặt vấn đề: Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực trong y tế, giúp giảm tải công việc hành chính và hỗ trợ điều dưỡng ra quyết định lâm sàng – một kỹ năng sống còn giúp đảm bảo an toàn cho người bệnh. Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ cũng tiềm ẩn nguy cơ làm thui chột tư duy phản biện nếu sinh viên có nhận thức sai lệch, coi AI là công cụ thay thế tư duy thay vì hỗ trợ. Do đó, việc lượng hóa và phân tích mối liên quan của nhận thức về ứng dụng AI đến kỹ năng ra quyết định lâm sàng ở sinh viên Điều dưỡng (giai đoạn chuyển tiếp lâm sàng) là cực kỳ cấp thiết. Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng khoa học để điều chỉnh chương trình đào tạo, hướng tới thế hệ điều dưỡng làm chủ công nghệ.

Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu 1: Khảo sát thực trạng nhận thức về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và kỹ năng ra quyết định lâm sàng của sinh viên Điều dưỡng trường Đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng.

Mục tiêu 2: Tìm hiểu các yếu tố liên quan đến kỹ năng ra quyết định lâm sàng của sinh viên Điều dưỡng trường Đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng.

- Đối tượng nghiên cứu: * Sinh viên đại học chính quy đang theo học chuyên ngành Điều dưỡng đa khoa tại Trường Đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng trong năm học 2026-2027.

+ Tiêu chuẩn lựa chọn: Sinh viên năm thứ 3 và năm thứ 4; đã đi thực tập lâm sàng tại bệnh viện ít nhất một học kỳ; tự nguyện đồng ý tham gia nghiên cứu.

+ Tiêu chuẩn loại trừ: Sinh viên vắng mặt trong thời gian thu thập số liệu, từ chối tham gia hoặc rút lui trong quá trình nghiên cứu, có phiếu trả lời không hợp lệ

- Phương pháp nghiên cứu:

+ Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang.

+ Công cụ thu thập số liệu: Sử dụng bộ câu hỏi khảo sát tự điền có cấu trúc, bao gồm: Đặc điểm chung của đối tượng; Thang đo nhận thức về ứng dụng của AI phiên bản tiếng Việt (12 câu); và Thang đo kỹ năng ra quyết định lâm sàng NDMI-R14 phiên bản tiếng Việt rút gọn (24 câu).

- Xử lý số liệu:

Số liệu thu thập được làm sạch, mã hóa và phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0.

+ Thống kê mô tả: Trình bày dưới dạng tần số, tỷ lệ phần trăm (đối với biến định tính) và điểm trung bình, độ lệch chuẩn (đối với biến định lượng).

+ Thống kê phân tích: Sử dụng các kiểm định T-test, ANOVA (F) để so sánh điểm trung bình ; hệ số tương quan (r) để đánh giá mối tương quan giữa các biến số ; và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để xác định các yếu tố dự báo kỹ năng ra quyết định lâm sàng. Mức ý nghĩa thống kê được xác định khi p < 0,05.