人工智能 (AI) 在护理中的应用

引言

人工智能（AI）确实正在改变世界各地的行业，尤其是在医疗保健领域。在医疗保健行业中，该领域可能已将技术技能与人类同情心融为一体，并在 AI 进步方面具有最大的潜力。日益复杂的患者病情，加上全球医疗专业人员短缺，凸显了 AI 通过利用创新解决方案来改善临床疗效和简化护理实践的重要性。

本文探讨了未来可能出现的变革、AI 在护理中带来的益处以及面临的挑战。展望未来，AI 在护理中的应用旨在为改变世界、重新定义患者护理和医疗服务提供方式的格局提供见解。

AI 在护理中的应用

1. 临床决策支持

这些临床决策支持系统为护士的生活开辟了新天地，因为它们提供了数据驱动的建议，可以补充临床判断。此类广泛的分析包括建立患者的生命体征、病史和检查结果，以确定风险并提供个体化干预措施的建议。预测算法还可以预见败血症的早期表现，使护士能够迅速采取行动以提高生存率。

2. 患者的早期检测和监测

与可穿戴设备和医院监测设备配合使用的高灵敏度 AI 系统可以对患者进行持续监测。此类系统旨在检测生命体征的微小偏差，在危机发生前提醒护士。Penya 是这项技术的一个应用示例，该技术可以预测重症监护室 (ICU) 中呼吸衰竭的发生，从而及早干预以获得更好的结果。

3. 行政效率

它们几乎完成了所有行政工作，例如维护各种患者的记录、为患者预约以及管理库存。通过 AI 自动化这些任务不仅可以改善行政任务，还可以腾出护士的时间来处理更多患者。智能文档处理系统甚至可以提高运营效率，因为它们已被证明可以提高记录保存的准确性。

4. 药物管理

AI 在用药安全方面发挥着非常重要的作用。护士使用这些工具来验证药物剂量、识别潜在的药物相互作用以及安排给药时间。使用此工具可以显着减少用药错误，尤其是在压力大的环境中。它提高了患者安全和护理质量。

5. 培训与教育

AI 和虚拟现实（VR）工具正在塑造护理教育体验。由 AI 驱动的模拟平台可以重现真实的临床场景，护士可以在其中练习关键技能，提高患者参与度，并在无威胁的环境中进行决策。这种创新的学习方式可以指导护士更好地适应复杂的现实环境。

6. 远程医疗和远程患者护理

人工智能通过实现虚拟咨询、症状分诊和远程患者监测，为远程医疗增加了价值。AI 虚拟助手负责处理预约安排、初步电话沟通，甚至在患者与医护人员联系前的初步症状评估，从而为医疗机构腾出更多患者床位。

AI 在护理中的优势

改善患者结局

在很大程度上，医疗保健提供者已经采纳了专注于技术如何真正改善患者结局的概念。预测分析是通过 AI 了解潜在的健康风险，即使在它们成为现实之前，护士也能借此识别患者的病情。例如，AI 制定符合患者特定需求的个性化治疗计划，可确保不同患者在生活方式和特定病情方面达到最佳状况。

AI 可以进行持续监测，确保如果患者的健康状况发生变化，能够及早发现，从而几乎立即采取纠正措施并减少死亡。此外，护理质量总体上得到了很大提高，因为护士可以专注于提供更具针对性的、更以患者为中心的解决方案。

提高效率

医疗保健的有效性在很大程度上取决于效率，而 AI 可以满足大多数关于轻松处理和管理工作的需求。通过自动化重复的数据输入、调度和库存管理等任务，AI 可以有效地减轻护士的工作负担。

这使他们能够花更多时间直接照顾患者，从而促进了与患者之间的健康关系和满意度。它赋能、实现自动化并最大限度地减少错误，从而实现了流程的顺畅运行，并在护理质量方面，使护理团队能够为更多患者提供持续的护理。

减少错误

医疗保健错误可能导致严重后果，而这些错误现在已被 AI 在医疗保健系统中大大减少。随着 AI 系统的引入，出现了许多新创新，例如自动检查患者的药物剂量、测试潜在的相互作用以及及时给药。

同样，AI 工具通过基于患者数据分析的证据支持建议，在诊断方面也提供了准确性改进。在关键领域这种更可靠的信心最终转化为患者因人为错误而可预防的并发症的安全性提高，以及对护士团队提供的实际护理的更强信心。

可操作的见解

AI 的一个应用是进行高级数据分析，为护士提供可操作的见解，以做出明智的临床决策。AI 系统可以挖掘海量数据，发现通常被忽视的趋势、相关性和模式。

一旦揭示了这些见解，护士就可以在更明智的决策过程中，通过有效的患者护理计划，根据患者需求优先安排干预措施。通过这种方式，AI 有助于确保医疗保健不仅高效，而且被认为是运用了最先进的医学知识。

成本节约

AI 在护理中的应用具有巨大的经济效益。通过优化资源利用、避免不必要的程序、减少再入院以及简化行政流程，医疗保健提供者可以节省成本。这些效率也使患者受益，因为系统指示了他们负担得起的治疗方案并预防了高成本并发症，从而降低了医疗保健支出的负担。总之，AI 创造了一个更可持续、更经济可行的医疗保健环境。

AI 在护理中面临的挑战

现有系统集成

将 AI 引入护理系统本质上需要与医院和现有的电子健康记录 (EHR) 系统建立直接的基础设施连接。技术和操作上的挑战在于，遗留系统可能无法接受新的人工智能解决方案。此外，许多医疗设施，尤其是小型医院，缺乏必要的资源、时间和专业知识。

道德与隐私

AI 系统处理大量敏感的患者数据。因此，确保数据隐私和保护对于数据安全至关重要。此类数据的泄露或滥用可能会导致灾难，并且确实会引发围绕同意、问责制以及 AI 在决策中的滥用的伦理问题。所有这些都需要严格遵守严格的法规并纳入严格的网络安全措施，以确保患者的信任。

依赖技术

由于过度依赖 AI 启用的自动化系统，护士可能会逐渐停止批判性思考，甚至可能对临床决策表现出糟糕的判断。因此，至关重要的是要取得平衡，使 AI 成为一个支持性元素，它增强而不是取代人类在决策中的专业知识。持续的培训可以真正帮助护士有效地使用 AI 系统，并将其用于自身利益，而不会放弃专业技能。

算法偏差

通过在特定和特殊条件下测试 AI，可以看出算法会出于各种原因存在偏见。并且，用于训练算法的数据集如果倾向于针对特定社群群体，则可能存在偏差，从而导致患者接受不公平的待遇。理论上，解决算法偏差的关键在于确保数据的多样性、彻底的验证和持续的监控，以确保每个患者都能获得公平的治疗。

可负担性和可及性

简单地说，AI 的实施通常价格不菲：购买系统、升级基础设施和人员培训的费用对大多数医疗机构来说都是一笔巨款。大多数小型医院和诊所，尤其是在资源匮乏地区，将很难采用 AI；因此，这可能会加剧资金充足的机构与资源匮乏的机构之间的医疗保健差距。

抵制变革

护士和医护人员可能会因为害怕失业而抵制这项技术，并且由于他们不熟悉这项技术，这会扰乱他们的工作流程。因此，对相关人员进行充分的教育可以消除他们的担忧，从而增加对 AI 的合理接受度和热情。

案例研究：AI 在护理实践中的应用

慢性病管理

对糖尿病和心力衰竭等疾病进行研究和治疗；对患有这些疾病的患者进行持续监测；预测分析提供有关任何可能并发症的早期预警，从而使护士能够及时干预。例如，此类工具可以显示血糖水平或心脏功能的细微变化，从而减少再入院，从而改善患者结局。

虚拟护理助手

这些基于 AI 的护理助手彻底改变了患者进行一些日常任务的方式，例如咨询护士和安排预约。它们可以协助学习和其他行政工作——它们承担了这些工作，从而使护士能够专注于他们热爱的工作：直接照顾患者。此外，它们还能提供答案并对消费者做出个性化回应，从而全面改善患者体验。

ICU 监测

AI 系统现在可以分析重症监护室所有监测设备的最新数据，并预测危及生命的并发症，例如败血症或呼吸衰竭。由于早期识别，护士能够采取最快的行动进行干预，并采取适当的措施来确保患者的快速稳定。这不仅可以挽救生命，还可以缩短患者在重症监护室的停留时间并优化资源利用。

AI 在护理中的未来方向

个性化护理

AI 将通过融合遗传学、生活方式和临床病史等数据类型来实现医疗保健的个性化。这将使护士能够最完整地制定个性化护理计划，以解决每位患者的特定需求，从而提高治疗效果并提高患者满意度。

AI 驱动的机器人

机器人 AI 将在抬起和定位患者、运送药物以及确保遵守感染控制措施等方面为护士提供实际帮助，从而减轻护理的体力负担并提高整体效率，同时腾出更多时间进行以患者为中心的活动。

远程医疗创新

毫无疑问，AI 在远程医疗方面有着光明的未来。然而，某些远程医疗类型将包括远程监测、虚拟咨询和增强的决策支持。由于远程医疗中的实时数据处理，护士将受益于 AI，即使在偏远地区也能实现准确的诊断和患者护理干预。

跨专业合作

AI 还应通过增强的医疗系统内接口来促进更好的沟通，从而实现多学科护士、医生和其他专业人员的合作，以及数据洞察。跨学科协作护理可以减少重复，并改善患者结局的整体质量。

持续教育与适应

持续教育使护士能够了解如何使用不断变化的最新工具和技术。Nepad 专业发展计划，例如 AI 集成计划，将有助于护士在 AI 增强的医疗保健环境中有效使用高级系统。

影响全球医疗保健能力

AI 可以通过将优质护理带到地球上最服务不足的角落来填补全球优质护理的空白。AI 将提供远程诊断、远程医疗解决方案以及自动化系统，以解决资源贫乏地区及其人口和结局的差异。

结论

人工智能的力量正在改变护理的面貌。随着创新正在彻底改变患者护理、效率和护理质量的提供，AI 技术也面临着伦理问题、集成挑战和融资问题。然而，事实上，潜在的好处确实超过了成本因素。例如，通过负责任地采用 AI 并为护士提供最佳使用 AI 所需的知识和工具，医疗保健将建立一个技术与人类工作和谐共存的未来。在这种情况下，它将使护士能够拥有更多时间来从事其崇高的使命：为全球患者提供富有同情心、高效和个性化的护理。