摘要：随着医疗技术的不断发展和人工智能的兴起，将人工智能技术应用于护理领域成为提升护理质量和效率的重要方向。本文旨在探讨基于人工智能的护理决策支持系统的设计与应用。首先阐述了该系统设计的背景和意义，接着详细介绍了系统的总体架构、功能模块以及所采用的关键人工智能技术。通过实际应用案例分析，展示了该系统在辅助护理人员进行决策、提高护理质量等方面的积极作用。同时，也讨论了系统应用过程中面临的挑战及未来发展趋势，以期为推动人工智能在护理领域的深入应用提供参考。

关键词：人工智能;护理决策;系统设计;应用

引言

护理工作在医疗服务中占据着至关重要的地位，护理人员需要根据患者的病情、身体状况、心理状态等多方面信息做出准确的决策，以提供优质的护理服务。然而，临床护理环境复杂多变，信息量大且具有不确定性，这给护理人员的决策带来了巨大的挑战。传统的护理决策主要依赖护理人员的经验和知识储备，容易受到主观因素的影响，导致决策的准确性和一致性难以保证。

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）作为一门新兴技术，具有强大的数据处理、分析和预测能力。将人工智能技术引入护理领域，构建护理决策支持系统（NursingDecisionSupportSystem，NDSS），可以帮助护理人员快速获取准确的信息，提供科学合理的决策建议，从而提高护理质量，保障患者安全。因此，开展基于人工智能的护理决策支持系统的设计与应用研究具有重要的现实意义。

1护理决策支持系统设计

1.1总体架构

基于人工智能的护理决策支持系统采用分层架构设计，主要包括数据层、模型层、应用层和用户界面层。

数据层：负责收集、存储和管理各类护理相关数据，包括患者的基本信息、病历资料、生命体征数据、护理记录等。这些数据来源广泛，通过医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）等接口进行整合，形成一个全面、准确的护理数据集，为后续的数据分析和模型训练提供基础。

模型层：运用多种人工智能算法对数据层的数据进行挖掘和分析，构建各种护理决策模型。例如，利用机器学习中的分类算法（如决策树、支持向量机等）对患者的病情严重程度进行评估；采用深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体（如长短期记忆网络LSTM）对患者的生命体征进行预测，以便提前发现潜在的风险。同时，通过自然语言处理（NLP）技术对护理文本记录进行语义分析，提取关键信息，辅助护理决策。

应用层：基于模型层构建的模型，实现具体的护理决策支持功能，如护理计划制定、风险预警、护理措施推荐等。该层将模型的输出结果转化为实际可用的决策建议，并与护理业务流程紧密结合，为护理人员提供实时、有效的支持。

用户界面层：为护理人员提供友好、便捷的操作界面，使其能够方便地输入患者信息、查询决策建议、查看系统反馈等。界面设计遵循人性化原则，注重信息的清晰展示和交互的流畅性，以提高护理人员的使用体验和工作效率。

1.2功能模块

患者信息管理模块：实现对患者基本信息、病历资料、检查检验结果等的录入、查询和修改功能。护理人员可以通过该模块快速获取患者的全面信息，为护理决策提供依据。

病情评估模块：利用人工智能模型对患者的病情严重程度进行评估，综合考虑患者的症状、体征、实验室检查等多方面因素，给出量化的评估结果，并与标准的病情分级进行对比，帮助护理人员准确判断患者的病情状态。

风险预警模块：实时监测患者的生命体征、生理指标等数据，运用预测模型对可能出现的风险（如跌倒风险、压疮风险、感染风险等）进行预警。当监测数据超出正常范围或达到风险阈值时，系统及时发出警报，提醒护理人员采取相应的预防措施。

护理计划制定模块：根据患者的病情评估结果和风险预警信息，结合临床护理指南和专家经验，为护理人员提供个性化的护理计划建议。护理计划包括护理目标、护理措施、执行时间等内容，护理人员可以根据实际情况进行调整和完善。

1.3关键技术

机器学习算法：机器学习是人工智能的核心领域之一，在护理决策支持系统中发挥着重要作用。通过对大量历史护理数据的学习和分析，机器学习算法可以自动发现数据中的规律和模式，从而构建预测模型和分类模型。例如，决策树算法可以根据患者的多个特征变量进行决策树的构建，直观地展示不同条件下的决策路径，用于病情诊断和风险评估；支持向量机算法则擅长处理高维数据和非线性分类问题，能够准确地对患者的病情进行分类。

深度学习技术：深度学习是机器学习的一个分支，具有强大的特征提取和模型拟合能力。在护理领域，深度学习主要应用于图像识别（如医学影像分析）和时间序列数据处理（如生命体征预测）。以LSTM为例，它能够有效地处理序列数据中的长期依赖问题，对于预测患者生命体征的变化趋势具有较高的准确性。通过对大量患者生命体征数据的训练，LSTM模型可以学习到数据中的复杂模式，提前预测可能出现的异常情况，为护理决策提供有力支持。

2护理决策支持系统的应用

2.1应用场景

病房护理：在病房中，护理人员可以通过移动终端设备随时访问护理决策支持系统。当接收新患者时，系统快速对患者信息进行分析，提供病情初步评估和护理计划建议；在日常护理过程中，实时监测患者生命体征，一旦出现异常情况，系统立即发出风险预警，并推荐相应的护理措施。例如，对于一位老年患者，系统通过对其生命体征数据的分析，预测到有跌倒风险，及时提醒护理人员加强防护措施，如增加巡视次数、确保病房地面干燥等。

重症监护室（ICU）：ICU患者病情危急，需要密切监测和及时的护理决策。护理决策支持系统可以对ICU患者的各种生理参数进行实时分析，利用复杂的预测模型提前判断患者的病情变化趋势，为医护人员制定治疗和护理方案提供重要参考。例如，通过对患者血流动力学数据的深度学习分析，系统预测患者可能出现休克，及时提示医生调整治疗策略，同时为护理人员提供针对性的护理要点，如密切观察血压变化、保持静脉通路通畅等。

2.2应用案例分析

某三甲医院自[具体时间]开始应用基于人工智能的护理决策支持系统。选取该医院内科病房作为研究对象，对比系统应用前后的护理质量指标。

数据收集：收集系统应用前6个月和应用后6个月的相关数据，包括患者的跌倒发生率、压疮发生率、护理满意度等。

结果分析：应用护理决策支持系统后，跌倒发生率从应用前的[X]%下降至[X]%，压疮发生率从[X]%降低至[X]%。同时，护理满意度调查结果显示，患者对护理服务的满意度从应用前的[X]%提升至[X]%。这表明该系统通过及时的风险预警和科学的护理措施推荐，有效降低了患者的不良事件发生率，提高了护理质量，进而提升了患者的满意度。

3应用面临的挑战

3.1数据质量问题

护理数据来源广泛、格式多样，存在数据不完整、不准确、不一致等问题。例如，部分护理记录填写不规范，导致数据无法被系统有效识别和分析；不同系统之间的数据接口不统一，数据传输过程中可能出现丢失或错误。这些数据质量问题会影响人工智能模型的训练效果和决策支持的准确性。

3.2技术与护理业务融合难度大

人工智能技术相对复杂，而护理人员的信息技术水平参差不齐。要使护理人员熟练掌握和应用护理决策支持系统，需要进行大量的培训工作。同时，如何将先进的人工智能技术与实际的护理业务流程紧密结合，确保系统的功能符合护理工作的实际需求，也是一个亟待解决的问题。

结语

基于人工智能的护理决策支持系统为提升护理质量和效率提供了有力的工具。通过合理的系统设计和先进的人工智能技术应用，该系统能够辅助护理人员做出更科学、准确的决策，降低患者的风险，提高患者满意度。然而，在系统的应用过程中，还面临着数据质量、技术与业务融合、伦理法律等诸多挑战。

参考文献

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[2]人工智能引领高等教育数字化创新发展[J].王繁;刘永强;周天华.中国高等教育，2024（Z1）

[3]高校护理专业技能培训综合评价指标体系构建[J].张秀霞;彭琳;张晓清.全科护理，2024（01）

作者简介：舒敏（1992-8-27），女，汉族，四川达州人，本科学历，现任职护士，