综述：人工智能在改变护士患者护理角色中的作用：系统评价

　　这篇系统评价深入探讨了人工智能（AI）在护理领域的应用及其对护士角色的重塑作用。通过分析53项文献（含50篇同行评审文章），研究揭示了AI如何通过临床决策支持（CDSS）、疾病管理和操作优化等技术赋能护理实践，同时强调护士需在AI工具部署中发挥核心作用。综述指出AI不会取代护士，而是将其角色转向信息整合者与人文关怀提供者，并呼吁加强护理人员的AI素养培训。

　　

背景

人工智能（AI）作为颠覆性技术正在重塑医疗健康领域，护理行业成为其重点渗透场景。本综述系统梳理了1991-2024年间AI在护理实践中的演进轨迹，涵盖临床决策支持、患者参与和运营优化三大应用方向。研究表明，AI已从早期的符号逻辑系统（如专家系统）发展为数据驱动的机器学习（ML）模型，并逐步探索通用人工智能（AGI）的可能性。

方法

研究团队采用PRISMA框架对Scopus数据库2870篇文献进行筛选，最终纳入53项高质量研究。通过VOSviewer构建文献网络图谱显示，美国（占比81%）、中国和英国是AI护理研究的主要贡献国。研究采用主题分析法提炼出3个核心主题：技术演进、应用场景和角色转型，并辅以16个典型案例验证结论。

AI技术演进三阶段

符号AI阶段：基于规则的系统（如Rothman指数）通过26项电子病历（EMR）参数评估患者风险，但依赖人工规则维护。数据驱动阶段：机器学习（ML）和深度神经网络（如LOVOT机器人）实现自主特征学习，在伤口监测（CARES4WOUNDS系统）和新生儿疼痛评估（VB-AI）中展现优势。通用AI探索：虽未实现，但已引发对跨场景智能护理系统的构想。

护理场景应用图谱

• 临床支持：自然语言处理（NLP）聊天机器人BOTCURATIVO提供循证伤口护理建议，使护士咨询效率提升12%
• 老年照护：社交机器人（如Tombot）缓解痴呆患者焦虑，但可能引发情感过度刺激
• 远程监护：杜克大学开发的Tele-Robotic智能护理助手（TRINA）可完成60%基础护理操作
• 教育训练：虚拟现实（VR）教学系统使护理生操作准确率提高10-12个百分点

护士角色转型矩阵

传统角色与AI驱动新角色的对比揭示显著变化：

• 监测工作：可穿戴设备（如Vitalerter系统）实现生命体征自动预警，释放护士30%监护时间
• 诊断辅助：AI皮肤癌诊断工具使基层护士诊断准确率提升12%
• 人文关怀：自动化文书处理（如Alexa虚拟助手）让护士每日增加47分钟患者沟通时间

争议与挑战

研究同时指出三大矛盾点：

1. 伦理困境：欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）与医疗AI数据需求的冲突
2. 技术风险：深度强化学习机器人存在临床环境碰撞风险（概率0.3-1.2%）
3. 教育断层：仅19%护理课程包含AI相关内容

未来展望

领域发展呈现三个明确趋势：

1. 人机协作：护士将转型为"AI督导员"，负责算法结果临床验证
2. 技术融合：5G+物联网（IoT）将推动实时远程监护系统普及
3. 标准建设：亟需建立AI护理应用评估框架（如FDA数字健康认证）

结论

证据表明AI正不可逆地改变护理实践模式，但人类护士在情感支持（β=0.78, P<0.01）和复杂决策方面的优势仍不可替代。成功的AI部署需要"护士-数据科学家"协同开发模式，该领域研究缺口集中在风险量化（仅13%研究涉及）和长期效果评估（平均随访期<6月）两方面。