临床护理核心：护理信息智能课件

一、前言演讲人2025-12-20

01前言02病例介绍03护理评估：从“经验主导”到“数据赋能”04护理诊断：从“经验判断”到“循证支持”05护理目标与措施：从“标准化”到“个性化”06并发症的观察及护理：从“被动处理”到“主动预警”07健康教育：从“单向灌输”到“互动共建”08总结目录

临床护理核心：护理信息智能课件01ONE前言

前言清晨的护士站总是带着几分紧迫的生机，我捧着刚热好的咖啡站在电子护理屏前，看着43床王奶奶的血糖监测数据正以折线图的形式在智能系统里跳动——这是上周新上线的护理信息智能课件系统推送的实时数据。屏幕右上角的提示框突然弹出：“患者近3日餐后2小时血糖均值7.8mmol/L，较基线下降1.2mmol/L，建议维持当前饮食干预方案。”我对着屏幕轻轻点头，指尖划过屏幕调出王奶奶的护理日志，系统自动关联了她的用药记录、家属沟通记录和健康教育反馈。这一幕，让我想起五年前刚入职时的场景。那时的护理记录还是手写本，血糖监测数据需要手动录入Excel表，健康教育靠纸质宣教单，遇到复杂病例时，得抱着厚重的护理教科书翻找依据。如今，护理信息智能化已从“辅助工具”变成了“核心支撑”。作为参与本院护理信息智能课件开发的临床护士，我深刻体会到：当护理经验与智能技术碰撞，当人文关怀与数据逻辑交融，我们正在重新定义“临床护理核心”——它不再是单一的操作规范，而是以患者为中心，以信息智能为引擎，以精准、高效、个性化为特征的全周期照护体系。02ONE病例介绍

病例介绍说到这里，我必须讲讲去年全程参与护理的张大爷。他是我职业生涯中“与智能课件共同成长”的典型案例。张大爷，72岁，退休教师，因“反复胸闷、气促1月，加重3天”入院，诊断为“慢性心力衰竭急性发作、2型糖尿病、高血压3级（极高危）”。入院时，他双下肢中度水肿，NYHA心功能Ⅲ级，空腹血糖9.2mmol/L，血压168/102mmHg，伴有焦虑情绪（汉密尔顿焦虑量表评分18分）。更棘手的是，张大爷独居，子女在外地工作，日常用药依从性差，曾因忘记服利尿剂导致水肿加重。首次查房时，我拿着传统护理评估单记录他的主诉，旁边的实习护士小吴突然轻声说：“老师，我们的智能护理系统是不是能导入电子病历？这样就不用重复录入了。”这句话点醒了我——这正是智能课件开发的初衷：打破信息孤岛，让护理评估从“手动收集”转向“多源数据整合”。当天下午，我便在系统中为张大爷建立了个人护理档案，自动同步了电子病历、检验检查结果，甚至通过与家庭医生签约平台对接，获取了他近半年的社区随访记录。03ONE护理评估：从“经验主导”到“数据赋能”

护理评估：从“经验主导”到“数据赋能”传统护理评估像拼拼图，需要护士凭借经验从患者主诉、体征、家属描述中筛选关键信息；而智能课件的介入，让这块“拼图”有了“导航线”——系统会根据患者诊断自动生成评估模板，提示需要重点关注的维度。针对张大爷，智能系统推送的评估框架包括：①心血管系统（心率、血压、水肿程度、NT-proBNP动态变化）；②代谢指标（血糖、糖化血红蛋白、电解质）；③用药依从性（通过智能药盒记录服药时间）；④心理社会因素（家庭支持、疾病认知水平）；⑤潜在风险（跌倒风险、压疮风险、静脉血栓风险）。我至今记得第一次用智能评估工具为张大爷做心功能评估的场景。传统方法需要手动测量腹围、记录24小时出入量，而智能系统连接了床旁智能体重秤、电子尿量杯，数据实时同步到护理终端；同时，通过可穿戴设备（智能手环）持续监测他的心率变异性和活动量。

护理评估：从“经验主导”到“数据赋能”系统自动生成的“心功能趋势图”上，红色曲线代表心率，蓝色代表每小时活动步数，绿色是尿量——当我指着屏幕告诉张大爷“您今天上午活动后心率从78跳到95，比昨天多了10次，说明心脏负荷有点加重，我们得调整下午的活动计划”时，他盯着屏幕直点头：“原来数据能看得这么清楚，我心里有数了。”更让我惊喜的是系统的“预警功能”。入院第3天，张大爷的智能手环显示夜间平均心率92次/分（基础值75次/分），系统立即弹出提示：“夜间心率异常升高，需排除心衰加重或低血糖可能”。我立即去病房查看，发现他出了一身冷汗，测指尖血糖3.1mmol/L——原来是他自行减少了胰岛素剂量。这次事件让我意识到：智能评估不仅是数据收集，更是“主动发现问题”的眼睛。04ONE护理诊断：从“经验判断”到“循证支持”

护理诊断：从“经验判断”到“循证支持”护理诊断是护理计划的基石。过去，我们依赖“护理诊断手册”和个人经验，遇到复杂病例时容易遗漏。智能课件的核心模块之一，就是内置了国际护理诊断协会（NANDA-I）最新版术语库，结合临床指南和本院大数据，为每个护理问题提供循证依据。针对张大爷的评估结果，系统自动推荐了5项护理诊断（经人工核对后确认）：气体交换受损：与左心衰竭导致肺淤血有关（依据：血气分析PaO₂82mmHg，听诊双肺底湿啰音）；体液过多：与右心衰竭致体循环淤血、钠水潴留有关（依据：下肢水肿++，24小时尿量＜1500ml，血钠148mmol/L）；潜在并发症：低血糖：与胰岛素使用、饮食不规律有关（依据：夜间低血糖发作史，智能药盒显示3次未按时注射胰岛素）；

护理诊断：从“经验判断”到“循证支持”知识缺乏（特定疾病管理）：与未接受系统健康教育、独居缺乏监督有关（依据：患者自述“记不清哪些药是降血糖，哪些是护心脏的”）；焦虑：与疾病反复、缺乏家庭支持有关（依据：汉密尔顿焦虑量表评分18分，主诉“晚上总担心自己半夜犯病没人知道”）。最让我触动的是系统对“知识缺乏”的细化分析。它不仅识别了“疾病认知不足”，还通过自然语言处理技术分析了张大爷的日常提问（如“利尿剂什么时候吃最好？”“血糖正常了能不能停药？”），定位了他最困惑的“用药时间”“疗效判断”“自我监测”三个关键点——这比传统的“问卷调查”更精准，也为后续健康教育提供了明确方向。05ONE护理目标与措施：从“标准化”到“个性化”

护理目标与措施：从“标准化”到“个性化”护理目标的设定，过去常遵循“通用模板”，比如“患者3日内水肿减轻”“1周内掌握自测血糖方法”。但智能课件让目标设定有了“患者画像”——系统会根据患者年龄、文化程度、生活习惯，推荐“可量化、可实现、有时间节点”的目标，并匹配具体措施。

短期目标（1-3天）目标1：患者夜间静息心率≤85次/分，尿量≥1500ml/24h，下肢水肿减轻1个等级（++→+）。措施：①通过智能输液泵精准控制利尿剂滴速（系统根据血钠、尿量实时调整剂量）；②使用智能体重秤监测每日晨起空腹体重（要求每日体重下降≤0.5kg，避免过度利尿）；③在床头电子屏设置“出入量登记”模块，患者可自行扫码录入饮水量，系统自动计算并提示“今日已饮水800ml，剩余可饮1200ml”。

中期目标（4-7天）目标2：患者能正确复述3种核心药物（呋塞米、二甲双胍、美托洛尔）的用药时间、剂量及注意事项，智能药盒服药依从性≥90%。措施：①利用智能课件的“用药动画”功能，为张大爷演示利尿剂为何需“早晨服用避免夜间起夜”、二甲双胍为何需“餐中服用减少胃肠反应”；②在病房电视上循环播放“智能药盒使用教程”（他总说“按钮太小看不清”，系统便调大了界面字体，增加了语音提示）；③每日16:00通过护理终端与张大爷视频连线，由责任护士远程检查药盒记录，及时纠正漏服。

长期目标（出院前）目标3：患者汉密尔顿焦虑量表评分≤12分，能独立使用智能手环监测心率、血糖并上传数据，掌握“体重突然增加1kg需立即就诊”等预警信号。措施：①系统推送“心衰自我管理”心理疏导课程（包含放松训练音频、成功病例分享视频）；②教会张大爷通过微信小程序查看“个人健康档案”，子女端同步接收数据（他女儿说“现在每天看爸爸的心率曲线，比打电话问更放心”）；③设计“情景模拟训练”：用智能课件播放“突发胸闷怎么办”的动画，让张大爷角色扮演，系统自动评估他的应对步骤是否正确（第一次他忘记测血压，系统弹出提示：“请先测量血压并记录，再决定是否服用硝酸甘油”）。这些措施的落地，让护理不再是“护士做、患者看”，而是“一起学、一起管”。张大爷出院时开玩笑说：“我现在比你们还会看血糖曲线，我女儿都说我成‘半个护士’了。”06ONE并发症的观察及护理：从“被动处理”到“主动预警”

并发症的观察及护理：从“被动处理”到“主动预警”心衰患者的并发症就像“隐藏的雷”，传统护理依赖护士的“勤巡视、勤观察”，但智能课件让我们有了“千里眼”和“顺风耳”。

低血糖的预警与处理张大爷有糖尿病史，使用胰岛素后低血糖风险高。智能系统为他设置了“血糖监测闹钟”（三餐前、睡前），并连接了动态血糖仪（CGM）。有天凌晨2:30，系统突然推送预警：“患者动态血糖2.9mmol/L，近30分钟持续下降”。我立即赶到病房，他已处于嗜睡状态，快速喂服葡萄糖后，血糖15分钟内回升至5.8mmol/L。事后查看记录，发现他前晚晚餐只吃了小半碗米饭——系统同步了他的饮食记录（通过食堂订餐系统），如果当时能及时提醒“您今天主食摄入不足，建议加餐”，可能就避免了这次风险。这让我们优化了系统逻辑：当饮食摄入量低于基础代谢需求的70%时，自动触发“饮食提醒”。

静脉血栓的预防长期卧床的心衰患者易发生VTE（静脉血栓栓塞）。智能系统根据Caprini评分（张大爷评分5分，高危），推荐了“机械预防+药物预防”方案：①智能气压治疗仪（每日2次，每次30分钟，系统自动记录治疗时间）；②穿戴智能弹力袜（内置压力传感器，提示“左小腿压力35mmHg，符合目标值”）；③通过可穿戴设备监测下肢活动量（要求每小时床上抬腿≥5次，系统实时计数并提示“您今天上午活动次数达标，继续保持”）。住院期间，张大爷的D-二聚体始终在正常范围，超声检查未发现血栓。

压疮的动态监测张大爷双下肢水肿，骶尾部皮肤菲薄，Braden评分12分（中度风险）。智能床垫内置了压力传感器和温湿度探头，实时监测受压部位的压力分布（红色区域提示“压力过高”）和皮肤湿度（＞30%时提示“需更换床单”）。系统还生成了“翻身提醒”：每2小时震动提醒护士为他翻身，同时记录每次翻身的时间和体位（侧卧位、平卧位）。住院2周，他的皮肤始终完整，没有压疮迹象。这些“主动预警”的背后，是智能课件对“护理关键点”的精准捕捉。它像一位不知疲倦的“护理助手”，把护士从“机械记录”中解放出来，让我们有更多时间与患者沟通，做更有温度的照护。07ONE健康教育：从“单向灌输”到“互动共建”

健康教育：从“单向灌输”到“互动共建”传统健康教育常被患者称为“发传单、念条文”，而智能课件让教育过程变成了“互动游戏”。针对张大爷，我们设计了“三步走”健康教育方案：

“先看后学”：动画课件打基础系统推送了5个3-5分钟的动画短片，用他熟悉的“教师视角”讲解疾病知识——比如把“心脏泵血”比喻成“水泵送水”，“利尿剂”比喻成“水管疏通剂”。他看得入神：“这比我当年给学生画图还清楚！”

“边学边练”：模拟场景促掌握智能课件的“情景模拟”模块里，有“居家突发胸闷”“漏服药物怎么办”等场景。张大爷点击“开始演练”后，系统会根据他的选择给出反馈：比如他选“立即躺下休息”，系统提示“正确，同时请测量血压并联系家属”；如果他选“继续走动”，系统会弹出动画演示“活动增加心脏负担的后果”。

“学后反馈”：数据追踪保效果每次教育后，系统自动生成“知识掌握度评估”（通过选择题、操作题）。张大爷第一次评估只得了65分（错在“利尿剂的停药指征”），系统便针对性推送了“利尿剂使用注意事项”的微课；第二次评估92分，系统给他发了“学习小达人”电子证书——他举着手机给女儿看：“你妈当年给我颁‘优秀教师’奖，现在护士给我颁‘优秀患者’奖！”出院前，我们通过智能课件的“家庭版”为张大爷设置了“居家护理计划”：每日8:00自动推送“今日任务”（测体重、量血压、记饮食），数据同步到子女手机和社区护士终端；每月15日系统自动预约“视频随访”，由我远程查看他的各项指标，调整护理方案。08ONE总结

总结站在护士站的电子屏前，看着张大爷出院后每周上传的健康数据——心率稳定在70-80次/分，血糖空腹5.8-6.5mmol/L，体重波动不超过0.3kg/日，汉密尔顿焦虑评分降到了9分——我深深体会到：护理信息智能课件不是“替代护士”，而是“赋能护士”；它让护理从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“标准化服务”转向“个性化照护”，从“医院内护理”延伸到“全周期管理”。但更重要的是，技术始终是工具，人文关怀才是