你可能不知道的“AI+临床护理”应用新领域！

人工智能（AI）技术在医疗领域的应用，特别是在临床护理中的应用，已经成为医疗服务创新的重要推动力。AI通过大数据分析、机器学习、自然语言处理等技术，极大地提高了诊疗效率，优化了医疗服务质量，改善了患者的就医体验。人工智能技伴随着不断进步和深度应用，AI在临床护理中的潜力日益凸显，尤其在病情监测、个性化护理计划、药物管理、心理疏导等方面取得了显著成效。

一、AI医疗在临床护理中的主要应用

1. 护理文档与科研撰写

AI在病历系统中的应用，可以大大提升护理工作效率，减轻护理人员的负担。传统的病历记录通常依赖人工输入，既费时又容易出现遗漏或错误。AI技术通过自动化记录和分析患者数据，提供了智能化解决方案。AI可以通过语音识别或自动填写功能，帮助护理人员快速录入患者的基本信息、病历历史、检查结果、护理记录等内容。对于复杂的病历，AI还可以基于患者的临床情况，自动生成个性化的护理计划，并结合标准化的护理操作流程，指导护理人员进行具体护理操作。另外，AI可以实时监测患者的生理数据，自动更新病历，避免了人工记录中的延迟和错误。对于多项检查结果、药物使用等信息，AI能够自动核对，确保信息的准确性，从而提高医疗护理的安全性和质量。AI在智能病历系统中的应用，不仅提高了护理人员的工作效率，还能够减少人为错误，提升护理质量，使护理人员有更多时间专注于患者的实际照护和情感支持，推动护理行业的数字化转型。【1】

2、个性化护理方案制定

AI系统可以为患者量身定制个性化的护理计划，以满足他们在治疗和康复过程中不同的需求。这些个性化护理方案不仅关注传统的药物治疗、康复训练等方面，还拓展到心理疏导、营养指导等全方位的关怀，确保患者得到全面的护理体验。AI系统能够通过分析患者的历史病历、基因信息、生活习惯等多维度数据，综合评估患者的身体状况、疾病特点和心理需求，为其制定最适合的护理方案。比如，对于慢性病患者，AI可以根据其病情变化调整药物使用方案，确保治疗的精准性；对于术后患者，AI会根据个体的恢复速度和情况，调整康复训练的强度和周期。在心理疏导方面，AI通过自然语言处理技术，能够与患者进行简单的互动，了解患者的情绪变化并及时反馈给护理人员，帮助护理团队提供更有针对性的心理支持。而在营养指导方面，AI可以根据患者的健康状况和饮食偏好，设计合理的饮食方案，帮助患者实现更好的康复和健康管理。通过AI的辅助，护理人员可以更精确地制定和调整每个患者的护理计划，使得护理服务不仅关注身体治疗，还包括心理和生活方面的关怀。这种全方位的个性化护理，不仅提高了患者的满意度，也有助于改善他们的治疗效果和生活质量。【2】

3、疾病风险管理

在临床护理中，AI通过智能设备对患者的生命体征进行实时监测，并对数据进行持续分析，能够有效提高护理效率和质量。智能设备通常会监测如心率、血压、体温、呼吸频率等关键生命体征，这些数据会实时上传至系统。AI利用机器学习和大数据分析技术，能够从这些数据中识别出潜在的异常模式，比如心率异常、血压升高等，及时发出预警通知护理人员。通过这种实时监测和预警机制，护理人员能够在患者的健康状况发生变化之前及时采取干预措施，避免病情进一步恶化。AI还能够帮助护理人员根据患者的生命体征变化，优化护理决策和治疗方案，使护理工作更加精准和个性化。【3】

4、护理人员调度

AI在护理人员调度中的应用能够显著优化排班系统。通过分析患者的就诊数据、病情变化和护理需求，AI可以预测不同时间段的护理工作量，从而合理安排护理人员的工作班次。这不仅确保了在高需求时段有足够的护理人员提供服务，还能减少过度安排，避免人力资源浪费。AI系统还可以根据护士的专业技能和工作负荷，智能调整排班，提升工作效率和护理质量，减轻护士的工作压力，改善整体医疗服务。【4】

5、系统培训与教育

AI在智能培训系统中的应用为护士技能提升提供了全新的方式。通过虚拟模拟技术，护士可以在无风险的环境中练习各种操作，如静脉注射和心肺复苏等，并获得实时反馈和改进建议。AI还能根据护士的学习进度和薄弱领域，制定个性化培训计划，确保其在专业技能上得到有效提升。此外，AI还通过语音识别技术模拟与患者沟通，帮助护士提高沟通能力，处理复杂情绪问题。整体来看，AI帮助护士提升技能和沟通能力，最终提高护理服务质量。【4】

二、AI在临床护理中的局限性

1. 缺乏情感理解和人文关怀

AI技术虽然可以处理大量的数据并作出决策，但它无法具备人类的情感和同理心。护理工作不仅仅是提供技术性支持，还需要给予患者情感上的关怀和心理支持。尤其是在面对重病患者时，患者的情感需求和心理需求需要护士进行细致的观察和安慰，而这些是AI无法做到的。患者与护士之间的沟通、理解和信任建立，是医疗过程中至关重要的一部分，AI技术无法替代这一人际互动。

2. 对复杂病例的处理能力有限

AI系统的学习和决策依赖于大量的历史数据和模式识别，但对于一些复杂、罕见的病例，AI的处理能力仍然有限。临床护理过程中，很多患者的病情复杂，可能涉及多种病症和个体差异。AI虽能在标准化的治疗方案中提供帮助，但对于个性化的护理和临床判断，依然需要依赖有经验的护理人员的专业判断和灵活应变。

3. 数据隐私和安全问题

AI技术在临床护理中的应用需要依赖大量患者的健康数据，这就引发了数据隐私和安全问题。如何保护患者的隐私、确保数据的安全性，成为了AI医疗应用的一个重要挑战。如果AI系统的安全性无法得到保障，患者的敏感信息可能会遭受泄露，影响其隐私和安全。

4. 技术普及和操作困难

虽然AI技术在医学领域不断取得突破，但其应用仍然受到技术普及的制约。在一些发展中国家或基层医疗机构，由于技术设备不足、资金短缺和技术人才匮乏，AI在临床护理中的普及面临一定的困难。此外，护士和医生需要接受专业培训才能熟练使用这些新技术，但现有的教育培训体系尚未完全跟上技术发展的步伐。【5】

结语

AI技术的引入，为临床护理注入了新的活力，使得护理工作在效率、精准性和个性化方面取得了显著进步。虽然AI的应用面临着技术局限性、人文缺失、隐私安全、推广难题等挑战，但在将来AI与护理实践的深度融合需要在技术发展与人性化关怀之间取得平衡。未来的护理工作，可能是一种"技术+人文"的新模式：AI负责重复性、高强度的数据处理工作，护理人员则关注患者的情感支持与复杂性判断，这种分工将进一步提升护理质量。随着AI在临床护理中的作用将进一步扩大，从优化护理流程到促进精准护理，再到提升患者满意度，AI将成为现代医疗服务的重要支柱。未来的临床护理将在AI赋能下更加智能化、人性化和高效化，为患者提供全方位的医疗服务和关怀。

参考文献

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[2] Ng Z Q P , Ling L Y J , Chew H S J ,et al.The role of artificial intelligence in enhancing clinical nursing care: A scoping review[J].Journal of Nursing Management, 2021.DOI:10.1111/jonm.13425.

[3] 王远.人工智能在护理实践中的应用：现状、挑战与未来趋势. (2024). 环球护理学杂志, 1(1).（https://cn.sgsci.org/nursing/article/view/144）

[4] 刘纳，王青，丁晓彤，等.人工智能在护理管理领域应用的研究进展与展望[J].中华现代护理杂志，2023，29（19）：2521-2525. DOI：10.3760/cma.j.cn115682-20220324-01143.

[5] 王青,丁晓彤,罗忠琛,等.人工智能在护理质量管理中的应用进展[J].中华护理杂志, 2024, 59(23):2933-2939.DOI:10.3761/j.issn.0254-1769.2024.23.019.