导语

本文基于患者在院内临床护理及院外延续护理场景中的核心需求，系统梳理AI在护理应用场景中提供的新技术、新产品、新方案，并进一步分析当前AI在护理实践领域应用中所面临的主要挑战，同时在此基础上对未来发展趋势进行展望，以期为护理信息化和智能化发展提供参考。

Part.01

AI在护理实践领域的应用发展

目前，基于大数据的护理决策支持、依托可穿戴设备的生命体征监测与预警以及护理机器人的应用等技术，已逐步覆盖基础支持、智能决策、远程护理等多个核心环节，标志着护理信息化、智能化发展已初具雏形。

Part.02

基于患者需求的AI护理应用场景分析

2.1 院内临床护理应用场景

就诊流程智能优化：AI技术通过智能导诊、精准分诊和流程自动化，有效提升就诊效率。

临床症状智能评估：AI技术通过智能评估系统和干预手段，为症状管理提供创新解决方案。

危重病情智能监护：AI产品如智能监测系统、预测模型和决策支持工具，正逐步在急重症救护领域发挥作用。

患者安全智能防护：AI技术通过基于电子病历、可穿戴设备和环境传感器等多源数据融合的预测模型，助力护士实现早期预警和主动干预。

2.2 院外延续护理应用场景

慢性病智能管理：慢性病患者的随访流程可通过智能随访系统进行全程管理，智能随访系统为每位患者创建专属聊天室，并可结合患者病情自动制订随访计划。

康复训练智能指导：康复机器人、数字化居家康复平台等创新形式，正逐步改善传统康复护理模式，为患者提供精准、持续的康复支持。在脑卒中患者的上肢功能恢复训练中，与常规康复训练相比，机器人辅助下的康复训练可以提供视听提示，并能在线反馈关于患者运动表现的信息，不仅能够根据患者的实时表现动态调整训练强度，还能通过游戏化界面增强患者的参与度，有助于提高患者参与康复计划的积极性。

健康知识智能教育：AI技术通过智能生成的交互式问答，为患者的健康素养改善提供新的解决方案。基于大语言模型的机器人可实时解答患者关于疾病护理的疑问。除文本内容外，生成式AI可基于健康教育材料，通过AI算法根据患者需求自动生成个性化科普或健康教育内容，提升健康教育内容的吸引力。在此基础上，利用生成式AI技术、超写实仿真技术、多模态技术等先进技术，依托电子病历系统中的结构化文本数据、医学影像数据、多组学数据、社会环境数据等多模态数据，打造出融合拟人化外观和精密化肢体动作的虚拟数字人，可模拟人类的外观和语音，提供拟人化交互，增强患者信任感。此类技术通过通俗易懂、个性化的指导增强患者依从性，减少护士宣教任务的同时，还可提高健康指导的精确性与可及性。

心理护理智能交互：结合虚拟现实技术和AI算法创建沉浸式环境，可用于分散患者注意力或开展放松训练，通过AI实时调整场景，个性化适配患者情绪状态，但目前，AI工具尚无法完全替代护士及心理医生对患者实施心理护理，护士需要在借助AI工具的同时监督互动质量，核心情感关怀仍须以护士或专业人员为主导。

Part.03

AI在护理场景中的应用挑战

3.1 技术融合与需求匹配的挑战

3.2 数据隐私与伦理规范的挑战

3.3 人力资源与成本效益的挑战

3.4 数字素养与角色适应的挑战

Part.04

展望

4.1 拓展应用广度，实现多需求覆盖

4.2 深化技术融合，提升应用效能与应用体验

4.3 探索前沿技术，赋能护理模式创新

Part.05

小结

AI技术为护理领域带来机遇的同时，也面临技术融合、数据安全、成本效益及人力资源等多重挑战。未来需要通过技术创新、伦理规范、政策协同与教育改革，构建以患者需求为核心的智能化护理体系。护士应深入参与AI产品与方案的研发以促进AI技术在护理场景中的应用，从而推动护理事业高质量发展。