人工智能 （AI） 包括許多醫(yī)療保健技術，這些技術改變了護士的角色并增強了患者護理。在醫(yī)療保健領域，人工智能通常是指計算機將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識以指導決策或自主行動的能力。然而，精確定義人工智能可能具有挑戰(zhàn)性，因為它的應用范圍很廣，包括風險預測算法、機器人和語音識別——所有這些都增強了護理實踐，并正在快速改變整個醫(yī)療保健系統(tǒng)。護理人工智能包括臨床護理決策支持、移動健康監(jiān)測和基于傳感器的技術，以及語音助手和機器人技術等。

護理AI—臨床護理決策支持     

臨床決策支持工具（包括電子健康記錄 [EHR]、臨床實踐指南、醫(yī)囑集、報告和儀表板中的警報）增強了護士做出臨床決策的能力。他們可能會向最終用戶提供信息或根據(jù)數(shù)據(jù)提供可操作的選項。臨床決策支持也可以集成到其他工具中，包括EHR以外的移動健康應用程序。當與人工智能相結合時，臨床決策支持可以提供超出人類能力的準確性和特異性的預測和建議?；?AI 的臨床決策支持包括自動生成的護理診斷、跌倒風險預測和引導決策樹，以防止導管相關的尿路感染。

這些工具背后的概念并不新鮮。例如，跌倒風險預測涉及定期評估和跌倒預防措施的實施。然而，手動風險計算非常耗時，并且容易受到人為錯誤的影響，從而導致預測不準確。與傳統(tǒng)方法相比，人工智能具有三個優(yōu)勢：在風   險預測中快速考慮大量數(shù)據(jù)的能力，提高干預特異性（準確標記風險最高的患者）變量選擇和計算中的自動調(diào)整。

AI 通過考慮來自 EHR 和其他信息來源的更多樣化的患者信息，準確識別高?；颊摺?為了確?；?AI 的臨床決策支持工具補充護理工作流程并有利于護理服務和患者結果，護士必須參與其開發(fā)和部署。人工智能在決策支持方面的潛力包括幫助護士識別患者及病情，確定護理需求。

護理AI—移動健康監(jiān)測和基于傳感器的技術 

COVID-19 大流行改變了患者護理服務，包括遠程和在診所就診之間從患者那里檢索數(shù)據(jù)的需求增加。移動醫(yī)療（mHealth）和基于傳感器的技術的應用得以快速推廣。根據(jù)醫(yī)療保險和醫(yī)療補助服務中心的數(shù)據(jù)，這些技術對于管理慢性病特別有用，慢性病消耗了美國超過75%的醫(yī)療保健支出。  移動健康技術（智能手機、智能手機應用程序和可穿戴技術）通過在患者和提供者之間直接接收和發(fā)送數(shù)據(jù)來幫助管理慢性疾病，從而全面了解患者在日常環(huán)境中的健康狀況動態(tài)狀態(tài)。基于傳感器的技術，當放置在家庭或醫(yī)院環(huán)境中并結合使用時，可幫助護士收集健康信息，包括監(jiān)測身體運動，并收集體重，運動和環(huán)境（溫度，光，聲音，空氣質(zhì)量）數(shù)據(jù)。 這些技術可以在整個護理過程中使用，跟隨患者從住院護理過渡到門診護理。此外，監(jiān)測活動、睡眠、心率和節(jié)律的可穿戴傳感器越來越便宜。這些工具及其應用允許護士近乎實時地在人群健康水平上發(fā)送和接收來自個體患者的數(shù)據(jù)，以進行可擴展的無創(chuàng)診斷和監(jiān)測。 移動醫(yī)療技術會生成大量連續(xù)數(shù)據(jù)，需要軟件工具來匯總和分析以獲得可操作的見解。例如，如果糖尿病患者使用移動健康設備來監(jiān)測他們的病情，臨床醫(yī)生可以分析數(shù)據(jù)以進行模式識別。這允許反饋循環(huán)，提示患者根據(jù)數(shù)據(jù)趨勢改變行為。這些分析還可以識別可能需要額外護理和自我管理支持的患者。在門診就診期間，護士可以使用這些數(shù)據(jù)來說明患者的日常行為和生理變化。

護理AI—語音助手和機器人     

語音助手可能在EHR應用中有未來，在家里收集患者數(shù)據(jù)并提供干預措施以增強護理。想象一下護士使用Alexa提醒老年人服藥并測量血壓的場景。然后，Alexa 將患者數(shù)據(jù)記錄在 EHR 中，供護士查看。對于老年人和某些殘疾（例如視力不佳）的患者，鑒于他們基于語音的交互，這些工具可能特別有用。語音助手的好處取決于護士參與技術選擇及其在實踐中和患者護理中的應用。 隨著機器人技術的進步，它被用于提供護理伴侶和創(chuàng)建遠程控制工具，例如遠程呈現(xiàn)機器人（護士可以使用語音和視頻應用程序駕駛輪式機器人）來提供護理。醫(yī)院越來越多地使用遠程呈現(xiàn)機器人來增強面對面的患者護理。 在COVID-19大流行期間，護士經(jīng)常通過語音助手和機器人與患者進行遠程互動，以減少個人防護設備的使用和反復接觸病毒。這些技術還可以減少護士每次訪問在數(shù)據(jù)收集和記錄上花費的時間。但是，它們僅限于視頻和語音交互。李及其同事正在進行的研究可能會導致帶有手臂的機器人，護士可以遠程駕駛以操縱環(huán)境中的物品，例如按下輸液泵按鈕以及協(xié)助喂養(yǎng)和藥物輸送 。

在護理中實施人工智能 

當護士實施人工智能（例如臨床決策工具）時，他們可以快速處理大量數(shù)據(jù)以識別風險、推薦干預措施并簡化工作流程。然而，要使人工智能真正改變護理實踐，必須通過護士的投入來解決局限性。 了解人工智能與傳統(tǒng)工具相比的功能可以幫助護士根據(jù)特定的護理情況選擇最佳選擇。例如，在評估壓力性損傷或跌倒風險時，人工智能工具會考慮一段時間內(nèi)的風險，并可能改變它們執(zhí)行計算的方式以提高準確性。傳統(tǒng)的風險評估工具在單個時間點考慮有限數(shù)量的變量，并且無法解釋單個差異。換句話說，人工智能工具“學會”更加具體和準確，識別否則會被忽視的高危患者。

人工智能工具還可以分析比傳統(tǒng)工具更多的數(shù)據(jù)點，包括EHR中不容易獲得的數(shù)據(jù)，例如購買的消費者和公開報告的數(shù)據(jù)。這些附加信息與 EHR 數(shù)據(jù)的子集相結合，可以產(chǎn)生比傳統(tǒng)時間點風險評估工具更可靠的可能性或風險分析。其中一個例子是藥物研究。麥肯錫公司與醫(yī)療保健系統(tǒng)合作，將其數(shù)據(jù)與縱向EHR數(shù)據(jù)相結合，以開發(fā)腫瘤藥物。護理科學也將受益于將多個數(shù)據(jù)源（包括患者報告的結果、患者偏好和社會經(jīng)濟考慮）與 EHR 相結合。 為了幫助做出有關人工智能工具使用的最佳決策，護士應參與所有項目開發(fā)階段，從定義工具要解決的問題到評估其影響。了解使用AI臨床決策支持的差異以及AI識別的風險因素的護士對于開發(fā)和使用可靠的解決方案至關重要   。

未來的挑戰(zhàn)     

盡管人工智能為護理提供了有前途的解決方案，但它并非沒有缺點。例如，僅僅因為您可以使用AI工具，并不意味著您應該這樣做。根據(jù)應用的不同，許多傳統(tǒng)工具實際上表現(xiàn)相似（或優(yōu)于）人工智能工具，例如預測接受過髖部骨折治療的老年患者的死亡率。數(shù)據(jù)質(zhì)量和來源以及建模驗證顯示出不同的結果。新型機器人技術可能會遇到阻力。在引入新事物時，文化變革始終是一個因素，但如果不謹慎實施，機器人技術可能會被誤解或被認為是侵入性的。醫(yī)療保健專業(yè)人員也可能擔心人工智能會導致失業(yè)。這在未來可能是正確的，但當前的工具和正在開發(fā)的工具和正在開發(fā)的工具并不能取代人類的工作;它們旨在作為增強功能。此外，許多人擔心與人工智能使用相關的機密性和隱私性。與處理敏感信息的技術一樣，風險也存在。但是，通過仔細規(guī)劃和實施，可以減輕這些風險。

（楊磊）

參考文獻：

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