综述：人工智能在促进积极护理实践环境中的作用：混合方法系统评价

　　本综述系统评价了人工智能（AI）在护理实践环境中的应用效果，涵盖其对专业人员、患者及医疗机构的积极影响与挑战。文章指出，AI通过优化决策（如临床决策支持系统CDSS）、提升患者安全（如减少用药错误）及改善工作效率（如自动化行政任务），能有效促进积极的护理环境。然而，其成功实施需应对数据隐私、技术整合及专业培训等挑战。推荐相关领域研究者及政策制定者阅读。

　　

人工智能（AI）在护理实践环境中的影响与应用

引言

护理实践通常在动态且充满挑战的环境中进行，工作量、工作满意度、护理质量及患者安全等因素直接影响患者、专业人员及医疗机构的结局。人工智能（AI）技术的快速发展显示出变革医疗服务的巨大潜力，尤其在护理领域，AI不仅提高了诊断和操作效率，还优化了工作负载管理。本综述旨在综合现有证据，探讨AI在促进积极护理实践环境中的作用，分析其对专业人员、患者及机构的影响，并识别实施过程中的挑战。

方法

本综述遵循PRISMA 2020指南及JBI建议的混合方法系统评价方法，检索了PubMed、CINAHL、Scopus、Web of Science等数据库及灰色文献，纳入定量、定性及混合方法研究。两名独立评审员进行筛选、方法学质量评估及数据提取。由于临床和方法学异质性，未进行Meta分析，而是采用叙事合成和主题分析（基于Bardin框架）对结果进行整合。

结果

从493项研究中筛选出11项研究纳入分析，这些研究来自10个国家（如瑞士、埃及、中国、南非等），发表年份介于2020年至2025年之间，涉及医院、ICU、儿科ICU等场景，共涵盖7088名医疗专业人员（主要为护士）和879名患者。方法学质量评估显示，8项研究得分100%，其余3项得分在75%-82%之间，总体质量中至高。

人工智能与护理的融合

AI在护理中的应用多样，包括监督和无监督机器学习模型、自然语言处理（NLP）工具（如ChatGPT）、可解释AI（XAI）及机器人技术。例如，Uronen等（2022）结合BERT-NER模型和查询扩展方法，从临床文本中识别心理社会风险因素；Van Zyl-Cillié等（2024）使用PyCaret 3.3开发预测模型，以识别护士的职业倦怠和情绪衰竭；Mathur等（2024）应用决策树（DT）模型监测护士压力水平，F1分数达0.99。AI还用于临床决策支持（如药物错误预测）、任务自动化（如机器人辅助护理）及资源管理，显著提升了护理实践的效率和精准性。

人工智能对护理实践环境的影响

AI的实施对护理环境产生了多层面影响，主要体现在以下方面：

患者安全

AI通过实时分析和预警机制增强了患者安全。Yal??n等（2023）开发的机器学习模型能预测新生儿ICU中的用药错误（MEs），考虑因素包括工作量、专业经验及患者人口特征，从而降低风险并减轻护士负担。Uronen等（2022）强调，AI基于技术的实时分析支持快速响应，提高了护理质量。

工作量减少

AI自动化了行政和重复性任务，如文档处理和资源分配，使护士能更专注于直接患者护理。Mathur等（2024）和Havaei等（2022）指出，AI驱动的工作负载管理优化了任务分配，创造了更平衡的工作环境。Bienefeld等（2025）和Lin等（2024）发现，AI助手（如ChatGPT）减少了操作成本和时间消耗，提升了工作满意度和参与度。

职业倦怠预防

AI在早期识别职业倦怠和情绪衰竭方面发挥关键作用。Van Zyl-Cillié等（2024）的预测模型（如梯度提升分类器GBC）能准确检测衰竭模式， enabling preventive interventions. Studies by Havaei et al. (2022) and Uronen et al. (2022) further link AI to improved psychological well-being and organizational support, reducing occupational stress.

人工智能促进积极护理实践环境的贡献

AI不仅提升了操作效率，还通过以下方式 fostering positive practice environments:

以患者为中心的护理

AI支持持续健康监测和个性化护理。Uronen等（2022）和Yal??n等（2023）的研究显示，AI能早期检测临床恶化，预防严重并发症。Lin等（2024）和El-Gazar等（2024）强调，自动化任务减少了护士体力负荷，提高了护理质量，而ChatGPT等工具则提供个性化建议，增强患者和专业人员的体验。

自主实践、协作与沟通

AI增强了护士的自主性和团队协作。Bienefeld等（2025）应用COMPASS框架评估工作特性（如自主权、技能多样性），发现AI改善了问题解决和跨学科沟通。Lin等（2024）指出，AI临床决策支持工具提供实时、证据-based见解，助力更 informed decisions. Tzeng等（2004）使用支持向量机（SVM）预测护士离职意向，准确率达89.2%，助力人力资源优化。

专业发展机会

AI推动了护理创新和专业成长。Li、Zong和Cheng（2024）探讨了可解释AI（XAI）对护士创新行为的影响，强调其在培养新服务和提升患者体验中的作用。Tzeng等（2004）和Ventura-Silva等（2024）表明，AI能整合到培训项目中，促进终身学习文化和技术适应。

实施人工智能的挑战与机遇

尽管AI潜力巨大，但其应用面临多项挑战：

对就业的影响

许多专业人员担忧自动化导致岗位减少。Abdullah和Fakieh（2020）及El-Gazar等（2024）的研究显示， job security concerns hinder AI acceptance, necessitating training programs to position AI as a support tool rather than a replacement.

数据隐私

患者数据保护是关键挑战。Uronen等（2022）、Mathur等（2024）和Van Zyl-Cillié等（2024）强调，数据收集和存储可能引发抵抗，需严格法规确保隐私和安全。

技术整合、基础设施与成本

将AI系统集成到现有医院基础设施中存在互操作性问题。Uronen等（2022）、Havaei等（2022）和Bienefeld等（2025）指出，实施需大量投资和持续技术支持，过程复杂且昂贵。

变革抵抗

护士对AI的接受度是关键。El-Gazar等（2024）、Yal??n等（2023）和Abdullah和Fakieh（2020）发现，对可靠性的担忧和缺乏认知可能导致不信任，需教育干预增加熟悉度。

持续培训

healthcare professionals need ongoing training to work with AI. El-Gazar et al. (2024) and Uronen et al. (2022) stress the need for hands-on practice and technical support, while Tzeng et al. (2004) highlight the role of qualified programmers for algorithm maintenance.

伦理问题与算法透明度

AI决策缺乏透明度可能引发不确定性。Li、Zong和Cheng（2024）和Lin等（2024）指出，伦理考虑和沟通障碍可能阻碍AI适应临床需求，需确保算法透明和 ethical use.

讨论

AI在护理中的实施显著改善了护理质量、操作效率和专业满意度，但其成功需应对抵抗、伦理问题和技术障碍。AI在临床决策和患者安全中的作用 aligns with O'Connor等（2023）和Al Khatib和Ndiaye（2025）的发现，而操作效率提升和行政负担减少则得到Ventura-Silva等（2024）的支持。然而，算法可靠性、数据隐私和解释需求要求持续监控和指南制定。职业倦怠预防和 workplace improvement are further benefits, but technological acceptance initiatives are essential to address nurses' concerns about job displacement. AI's role in innovation and professional development fosters skills expansion, yet further studies are needed to explore its implications. Successful integration requires strategic planning, investment, training, and a supportive organizational culture.

结论

AI具有变革护理实践环境的潜力，通过增强决策、优化工作流程、提升患者安全和创造高效可持续的实践， foster positive environments. However, challenges such as ethical issues, data privacy, and resistance must be managed through structured implementation, robust training, and continuous support. AI should complement rather than replace nurses, ensuring high-quality, patient-centered care.

临床实践相关性

本综述结果强调了AI对护理临床实践的显著意义，包括改善决策、患者安全和操作效率。AI自动化常规任务，减少文档时间，使护士专注于直接护理。预测工具支持主动患者管理， enabling early risk detection and timely interventions. Responsible integration requires structured technological strategies, comprehensive training, and regulatory frameworks to ensure ethical compliance and trust among stakeholders.