摘要：2011年以来，随着以深度学习为主要技术的自然语言处理和图像分析的迅速发展，人工智能技术在疾病诊断、影像识别、药物研发等多个领域显示出巨大潜力，成为推动医疗行业变革的重要手段。重症护理内部快速沟通、快速决策、海量数据处理以及持续信息交流使其成为人工智能部署的重点领域。早在2001年，Hanson等就指出人工智能可以降低护理成本并改善重症患者的预后。基于此，本文将针对人工智能在重症护理中的应用及面临的挑战进行分析和探究。

关键词：人工智能；重症护理；应用及挑战

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。近年来，人工智能在医疗行业崭露头角。人工智能具有同时处理大量数据并进行复杂的模式分析的能力，在疾病预测、诊断、治疗和预后等方面发挥了巨大作用。智能护理是护理信息化发展的高级阶段。人工智能与危重症护理的融合，将改变或创新护理实践及流程，促进最佳实践在临床的应用，形成智能化的护理服务新模式。

一、人工智能在重症护理中的应用

（一）人工智能在远程重症监护中的应用

远程重症监护是一种新型的医疗模式，借助先进的信息技术和设备，为异地患者提供远程医疗和护理，实现优质医疗资源共享。有研究显示，远程重症护理在静脉血栓栓塞症、导管相关性血流感染和呼吸机相关性肺炎的预防及管理方面具有积极效果，但目前还未普遍开展。国外有医院使用一种智能彩色编码系统对远程监护病房的患者进行风险分级，通过警报远程提醒ICU护士注意患者病情变化，并对工作进行优先排序，有效降低了不良事件发生率。国内远程重症监护发展处于起步阶段，多数医院致力于应用网络系统进行远程会诊，新疆克拉玛依市中心医院的远程医学平台于2017年投入使用，在提高医疗技术诊治水平的同时，节约了转院成本，为患者家属减轻了经济负担。新冠肺炎疫情暴发后，远程重症监护的优势越来越明显，通过医疗辅助机器人、大数据分析、云平台、远程医疗和智能监测的应用，在完成医疗服务的同时减少了人员跨区域传播风险，让有限的医疗资源实现价值最大化。

（二）人工智能在协助护士工作中的应用

基于人工智能技术开发的设备可以协助或替代护士完成一些低技术水平的重复劳动，使护士将更多的时间和精力投入到患者的疾病照护中。袁力蓉等研发了采用滚轴传动的智能吸痰机器人，经测试，其送、退吸痰管成功率均≥95%，未来有望取代传统吸痰操作。有学者利用计算机视觉技术和机器学习算法实时记录ICU患者活动的类型、频率和持续时间，不仅节省了护士文书书写时间，还可收集数据用于后续临床研究。Peine等开发并评估了一种新型非接触式视觉识别系统，通过深度学习方法对ICU医疗耗材进行识别并跟踪其使用情况，同时自动登记到医院电子记录中，还可预测耗材使用量，实现耗材智能管理。智能化设备的应用能够协助或代替护士完成一些重复、固化、简单的操作，缓解目前全球护理人力资源不足的严峻形势，促进护理模式的智能化发展。

（三）人工智能在风险预警中的应用

ICU配备了各种先进的监测设备帮助护士获取患者多方面的数据。早期需要ICU护士实时在患者床旁严密监测，根据大量的原始数据来判断可能出现的病情变化和护理问题，在人力和效率方面存在一定限制。学者们开始尝试利用人工智能技术将ICU产生的大量实时监测数据转化为有价值的医疗信息，实现风险预警智能化。日本一所医院采用基于随机森林算法的机器学习，依据生命体征、年龄和镇静水平等参数预测患者的疼痛水平，结果显示，使用机器学习可以客观、连续、半自动地评估ICU患者所经历的疼痛，准确率达85.3%，不仅有助于优化镇痛管理，对于促进患者康复也有一定价值。除此之外，近年来还有一些基于人工智能的预测模型被研发，包括脓毒症预测、消化道出血患者再出血风险预测、呼吸机拔管失败预测和人机对抗预测等。这些模型通过预测各种事件的发生风险，提醒护士采取预防措施，在保障患者安全的同时，减轻了护士的工作压力和负担。

二、人工智能在重症护理中面临的挑战

（一）冲击护理职业发展

从制定治疗计划到简化护理流程，再到管理皮肤，人工智能已经在护理的多个领域发挥作用。越来越多的护士担心人工智能可能会替代其工作。一项针对病房护士的质性研究表明，护士对于设备取代其护理职责存在一定的担忧。人机共融是一个新兴的概念，指在协作区域内人与机器能够进行直接交互。在工作过程中，护理从业者应将人工智能视为伙伴而不是竞争对手，学会与人工智能合作，才能更好地助力护理工作，贴近行业需求。因此，当处于人工智能转变的关键阶段时，护士有必要多了解人工智能，以便在临床工作中更好地运用。

（二）引发道德伦理问题

人工智能在管理数据方面存在巨大的潜力，但在实际应用过程中仍需考虑各种伦理问题。《国家新一代人工智能标准体系建设指南》明确规定了人工智能标准体系中的安全、伦理部分，内容涉及数据安全、隐私保护、算法模型可信赖等。使用人工智能可能会导致不恰当的干预，预测模型的构建需要收集患者数据，但重症患者由于病情危重往往无法同意是否使用自己的信息，这些问题都急需解决。为了加快人工智能在医疗领域中的应用，政府方面应联合各领域专家共同制定法律法规，明确医疗责任，同时规范数据收集和使用的权限。护士不仅要积极参与制度制定并提出自己的意见，还要踊跃参加相关产品的设计与研发，主动学习并提高评估和监管智能系统的能力。

三、结语

目前，人工智能在危重症护理领域中的应用仍处于初步发展阶段，尚未真正实现临床落实；其涉及的范围相对分散，正在逐步从医疗与护理的交叉业务向护理核心业务发展。为此，护理人员应积极学习相关知识，改进和完善人工智能临床应用的可行性和实用性，让人工智能在促进人类健康方面发挥更大的作用。

参考文献：

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