AI在护理中的应用

20XX/XX/XXAI在护理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI护理的发展背景与现状02

AI在临床护理中的核心应用03

AI护理创新成果案例04

AI在特殊领域护理的应用CONTENTS目录05

AI护理的标准与规范06

护士角色转型与人才培养07

AI护理面临的挑战与伦理考量08

AI护理的未来展望AI护理的发展背景与现状01人力资源短缺与工作负荷过重全球范围内普遍存在护理人员数量不足的问题，尤其在人口老龄化加剧背景下，护理需求持续增长，导致现有护理人员工作强度大、身心压力突出，影响护理质量和职业吸引力。传统护理模式的被动性与滞后性传统护理多为“事后补救”模式，如新生儿低血糖需出现症状才干预，难以及时发现潜在风险，对患者病情变化的预见性和主动干预能力不足，影响治疗效果和患者安全。护理文书与基础工作负担繁重护士需花费大量时间进行手工记录、药品配送等重复性工作，如传统人工记录尿量耗时耗力且易出错，导致护士投入直接患者照护和人文关怀的时间被严重挤压。专科护理的复杂性与精准化需求提升如肿瘤患者癌痛管理、PICC导管相关性血栓预防等专科护理，涉及多维度评估和个性化干预，传统经验依赖模式难以满足精准化、标准化要求，影响护理效果的稳定性。护理行业面临的挑战AI赋能护理的意义

推动护理模式从被动响应到主动防御AI技术如新生儿低血糖预测模型，能通过分析风险因素自动生成标准化护理计划，实现从“事后补救”到“提前干预”的转变，提升护理的前瞻性和主动性。

提升临床护理效率与质量AI机器人如“护宝”可日均配送药品超80次，减轻3-4名护理人员的基础工作负担；智能尿量监测系统实现危重患者尿量自动化精准监测，减少护士非护理性文书工作，避免记录误差与延迟。

促进护理标准化与规范化建设江苏省发布《2026肿瘤患者癌痛评估规范》，结合AI技术实现智能评估、动态预警和决策支持，为癌痛规范化管理提供统一“标尺”，推动护理评估行为标准化。

重塑护士角色与职业发展AI接手重复繁琐工作，使护士从任务驱动型转向“知识赋能的临床医生”，有更多时间专注于复杂临床判断、患者人文关怀及创新研发，如护士团队自主研发“悦动小护”AI语音交互智能体。AI护理的应用现状概述临床护理场景智能化转型AI技术已深入临床护理各环节，如新生儿低血糖预测模型实现风险超标自动生成标准化护理计划，PICC导管相关性血栓风险评估模型构建“AI预警—医师复核—护士响应”闭环，有效降低并发症发生率。护理教育与培训模式创新AI康养临床思维训练系统通过虚拟交互技术提供仿真场景训练，南京医科大学护理学院《人工智能在临床护理中的应用》课程开展临床见习，让学生近距离感受AI在心血管内科、急诊监护等科室的应用。护理管理与服务效率提升“护宝”机器人日均配送药品超80次，减轻病区3-4名护理人员基础工作负担；数智化监护系统使护士文书记录时间减少40%，患者呼吸功能锻炼达标率提升至84.75%，满意度达98%。行业标准与规范逐步建立2026年5月，江苏省发布《2026肿瘤患者癌痛评估规范》地方标准，明确评估原则、方法与流程，AI技术辅助实现癌痛智能评估、动态预警及个性化决策支持，推动肿瘤护理向数据驱动转型。AI在临床护理中的核心应用02病情监测与风险预警

新生儿低血糖预测模型江苏大学附属医院新生儿科应用护理文书系统，护士勾选风险因素后，底层新生儿低血糖预测模型立即启动，风险超标时自动生成标准化护理计划，实现从"被动干预"到"主动防御"的跨越。

PICC导管相关性血栓风险评估江苏大学附属医院肿瘤科引入多模态机器学习技术，将患者几十个维度的数据输入AI模型进行风险评估，中风险预警信息自动推送医生复核后再推送护士响应，护士端弹出决策方案并可一键导入护理记录，形成"AI预警—医师复核—护士响应"闭环，有效降低血栓发生率。

智能尿量监测尿袋系统南京医科大学第一附属医院急诊监护二病区应用AI智能尿量监测尿袋系统，内置流量传感器与AI数据处理模块，按预设时间间隔自动采集尿量数据并实时上传至护理工作站，自动生成24小时尿量变化曲线，大幅减少护士非护理性文书工作，避免人工记录遗漏与错误。

可穿戴设备实时监测南京医科大学第一附属医院心血管内科应用腕表心电监护等便携智能设备，打破时间与空间限制，让患者在居家环境中获得连续、专业的心电监测服务，护士可从重复性门诊随访工作中解放出来，聚焦高风险患者干预与个性化护理。智能辅助诊断与评估

新生儿低血糖风险预测模型江苏大学附属医院新生儿科应用护理文书系统，护士勾选风险因素后，底层新生儿低血糖预测模型立即启动，风险超标时自动生成包含评估、体温护理、母乳喂养等内容的标准化护理计划，实现从“被动干预”到“主动防御”的跨越。

PICC导管相关性血栓风险评估江苏大学附属医院肿瘤科引入多模态机器学习技术，将患者几十个维度的数据输入AI模型进行风险评估。系统发出中风险预警后，信息自动推送给医生复核，再推送给护士响应，护士端随即弹出决策方案，有效降低血栓发生率。

智能尿量监测尿袋系统智能尿量监测尿袋系统替代传统人工记录尿量方式，内置流量传感器与AI数据处理模块，按预设时间间隔自动采集尿量数据，实时上传至护理工作站，自动生成24小时尿量变化曲线，大幅减少护士非护理性文书工作，避免记录遗漏与错误。

医图AI认知管理平台医图AI认知管理平台依托数字化精准评估体系，利用计算机视觉、语音交互等技术，通过分析老人的行为、语言等多模态数据，实现对认知功能的快速、量化评估，并生成个性化干预方案，使认知筛查效率提升60%，降低照护者30%的日常负担。护理决策支持系统

01新生儿低血糖风险预警与干预江苏大学附属医院新生儿科应用新生儿低血糖预测模型，护士勾选风险因素后，系统自动生成包含评估、体温护理、母乳喂养等内容的标准化护理计划，实现从"被动干预"到"主动防御"的跨越。

02PICC导管相关性血栓风险评估与闭环管理江苏大学附属医院肿瘤科引入多模态机器学习技术，通过"AI预警—医师复核—护士响应"闭环，护士端可一键导入护理记录，有效降低血栓发生率，获省级质量改善项目表彰。

03急诊监护系统的风险预警与决策辅助南京医科大学第一附属医院急诊监护二病区应用重症决策辅助系统，AI通过数据整合与算法分析，为急危重症患者救治提供预测性、个体化支持，提升护理效率与质量。临床流程优化与自动化智能文书与记录自动化

AI语音识别与医疗模型结合，可在医患对话时自动抓取关键信息生成结构化电子病历，减少护士文档记录时间，将更多注意力还给患者。如智能尿量监测尿袋系统实现危重患者尿量自动化、精准化监测，自动上传数据并生成24小时尿量变化曲线，避免人工记录误差与延迟。护理计划与干预自动化

护理文书系统可根据护士勾选的患者风险因素，自动启动底层预测模型，一旦风险超标，立即生成包含评估、护理措施等内容的标准化护理计划。如新生儿低血糖预测模型，实现从“被动干预”到“主动防御”的跨越。物资配送与基础工作自动化

AI机器人如“护宝”搭载AI大模型与多模态感知技术，能自主送药、健康宣教并自动采集生命体征数据，日均配送药品超过80次，可减轻整个病区3至4名护理人员的基础工作负担，提升护理响应速度。预警与响应闭环自动化

AI模型对患者数据进行风险评估，发出预警后信息自动推送医生复核，再推送给护士响应，护士端随即弹出决策方案，并可一键导入护理记录。如PICC导管相关性血栓风险评估的“AI预警—医师复核—护士响应”闭环，有效降低并发症发生率。AI护理创新成果案例03AI康养临床思维训练系统沉浸式虚拟实训环境通过虚拟AI交互技术，构建高度仿真的虚拟康养环境，模拟老年慢病照护、术后康复等复杂临床场景，为康养护理人员提供零风险的实训平台。临床思维能力培养系统通过仿真场景下的案例模拟与决策训练，帮助护理人员提升临床评估、判断与干预能力，将传统依赖真实病例的培养模式转变为可重复、可调控的智能训练。实训效率显著提升据预测，该沉浸式实训系统能将康养实训的效率提升40%以上，有效解决传统临床带教资源有限、操作风险高的难题，加速护理人才培养进程。核心功能：临床沟通的智能导航仪整合海量循证沟通框架和真实病例库，在护士面对告知坏消息、调解医患冲突、与特殊患者沟通等高压力场景时，通过分析对话中的情绪和风险点，实时提供沟通策略和话术建议。应用价值：提升沟通效率与质量参考同类工具数据，该助手能将临床沟通效率提升35%，并将沟通纠纷的发生率降低20%以上，有效缓解护士在困难沟通场景下的压力。设计理念：基于循证框架的智能支持以循证沟通框架为基础，依托人工智能技术，为医护人员处理复杂病情解释、坏消息告知等困难沟通场景提供科学、规范的辅助，助力实现更有效的医患沟通。CareConnect临床困难沟通助手医图AI认知管理平台

核心功能：数字化精准评估体系依托数字化精准评估体系，聚焦老年人认知障碍的早期筛查与动态管理，通过整合多维度数据实现科学评估。

技术支撑：多模态数据融合分析利用计算机视觉、语音交互等技术，分析老人的行为、语言等多模态数据，实现对认知功能的快速、量化评估。

应用价值：提升筛查效率与照护质量该平台能使认知筛查效率提升60%，并降低照护者30%的日常负担，为认知障碍的早期干预和管理提供有力支持。智能护理机器人应用

自主送药与健康宣教机器人江苏省人民医院的“护宝”机器人搭载AI大模型与多模态感知技术，能自主送药、健康宣教并自动采集生命体征数据，减轻整个病区3—4名护理人员的基础工作负担。

术后康复语音交互智能体东南大学附属中大医院护士团队自主研发的“悦动小护”AI语音交互智能体，患者通过语音唤醒即可获得分步康复指导、情绪安抚与健康答疑，日均解答患者各类咨询超过500次，解决了术后康复锻炼落实率低的难题。

智能病房配送与监护助手在江苏省人民医院整形烧伤科，机器人“护宝”日均配送药品超过80次，将护理响应速度提升了60%以上，成为病房里的“新同事”，把护士从重复性工作中解放出来，让其专注于患者的精准照护与人文关怀。AI在特殊领域护理的应用04新生儿低血糖风险智能预测与干预江苏大学附属医院新生儿科应用新生儿低血糖预测模型，当新生儿转入科室，护理文书系统自动弹出强制确认窗口，护士勾选风险因素后模型立即启动，风险超标时自动生成包含评估、体温护理、母乳喂养等内容的标准化护理计划，实现从"被动干预"到"主动防御"的跨越。护理文书系统与AI模型协同工作模式护理文书系统作为数据入口，强制确认窗口确保风险因素采集的完整性，底层AI模型基于这些数据进行实时运算，快速给出风险评估结果，形成了"数据录入-模型运算-干预方案生成"的闭环工作流程，提升了护理的及时性和准确性。新生儿护理中的AI应用肿瘤护理中的AI应用01癌痛评估标准化与AI辅助2026年江苏省发布《肿瘤患者癌痛评估规范》，明确评估原则、方法与流程。AI可辅助分析患者面部表情、语音语调等非语言信息，生成客观疼痛评分，减少主观误差，并结合可穿戴设备动态预警疼痛发作。02PICC导管相关性血栓风险预警与干预江苏大学附属医院引入多模态机器学习技术，通过患者多维度数据评估血栓风险。系统发出中风险预警后，自动推送医生复核、护士响应，护士端弹出冲封管、握拳运动等决策方案，形成闭环管理，有效降低血栓发生率。03AI驱动的肿瘤康复智能随访与症状管理北京大学肿瘤医院的“智愈随访”平台，基于AI实现肿瘤康复智能随访与ePRO症状管理，可自动化收集患者康复数据，实时监测病情变化，为医护人员提供精准干预依据，提升患者康复依从性和生活质量。老年护理中的AI应用认知障碍早期筛查与动态管理医图AI认知管理平台依托数字化精准评估体系，利用计算机视觉、语音交互等技术，通过分析老人的行为、语言等多模态数据，实现对认知功能的快速、量化评估，并生成个性化干预方案，可使认知筛查效率提升60%，降低照护者30%的日常负担。AI康养临床思维训练系统通过虚拟AI交互技术构建高度仿真的虚拟康养环境，为康养护理人员提供仿真场景下的临床思维训练，让护理人员在零风险的前提下反复练习老年慢病照护、术后康复等复杂场景的评估与决策，沉浸式实训能将康养实训效率提升40%以上。智能健康监测与安全保障AI结合可穿戴设备与智能传感器，可实时监测老年人的心率、血压、睡眠等生理数据，通过机器学习模型进行健康预测，提前预警高风险疾病；同时利用视觉AI技术持续观察老人，预防跌倒或不安全移动等事故，提升老年居家或机构护理的安全性。AI护理的标准与规范05江苏省肿瘤患者癌痛评估规范规范发布背景与意义癌痛管理不佳直接影响肿瘤患者治疗顺应性、生活质量及生存期。2026年5月，由南京医科大学护理学院、江苏省肿瘤医院等共同起草的《2026肿瘤患者癌痛评估规范》在金陵医学国际护理论坛正式发布，为全省癌痛规范化管理提供技术依据，助力构建肿瘤分级诊疗体系。规范核心内容：原则、方法与流程该标准明确了癌痛评估的原则、方法与流程，旨在规范全省肿瘤患者的癌痛护理评估行为。要求从患者确诊癌症起立即启动疼痛筛查，并建立动态评估机制，推动癌痛评估的标准化和全程化。AI赋能癌痛评估实践AI技术融入使标准更精准落地：通过分析患者面部表情、语音语调等非语言信息辅助生成客观疼痛评分；结合可穿戴设备实时监测生命体征变化，分析疼痛发作规律实现提前预警；整合患者病史、用药反应等数据，为医护人员提供个性化镇痛方案参考。数据采集与预处理标准明确多模态护理数据（生命体征、病史、影像等）的采集范围、格式及质量要求，通过联邦学习等技术在保护隐私前提下进行数据清洗与标准化，确保AI模型训练数据的一致性与可靠性。AI模型开发与验证规范遵循循证医学原则，基于临床需求开发AI模型，需经过多中心、大样本临床数据验证，明确模型的适用范围、准确率、召回率等核心指标，如江苏省肿瘤医院PICC导管血栓风险评估模型通过多模态数据训练与临床验证。临床应用与决策支持流程建立“AI预警—医师复核—护士响应”的闭环管理流程，如新生儿低血糖预测模型自动生成护理计划后，需经护士确认执行；AI辅助决策建议需明确标注置信度，最终由医护人员结合临床判断决策。效果评估与持续优化机制制定AI护理应用效果的量化评估标准，包括护理效率提升（如江苏省人民医院“护宝”机器人减轻3-4名护士基础工作负担）、并发症降低率（如血栓发生率）等，定期收集反馈数据，迭代优化模型与流程。AI护理应用的标准化流程AI护理质量控制与评估体系

标准化评估指标的建立制定涵盖AI护理系统准确性、响应速度、患者满意度等多维度的标准化评估指标，如江苏省发布的《2026肿瘤患者癌痛评估规范》，为AI在癌痛管理等领域的应用提供统一“标尺”。

临床效果的实证验证通过临床数据验证AI护理的实际效果，例如江苏大学附属医院应用新生儿低血糖预测模型实现从“被动干预”到“主动防御”；肿瘤科PICC导管相关性血栓预警系统降低了并发症发生率，相关成果获省级质量改善项目表彰。

人机协同闭环管理机制建立“AI预警—医师复核—护士响应”的闭环管理机制，确保AI建议得到专业医疗人员的审核与执行，如血栓风险预警信息自动推送医生复核后，护士根据系统决策方案进行规范冲封管等操作，并一键导入护理记录。

持续优化与反馈机制基于临床应用数据和医护人员反馈，对AI护理系统进行迭代优化。如南京医科大学护理学院通过《人工智能在临床护理中的应用》课程见习，收集学生对AI尿量监测尿袋系统等的实践体会，为系统改进提供依据。护士角色转型与人才培养06AI时代护士角色的转变从任务执行者到知识赋能的临床专家AI接管文档、调度和分诊等日常任务，使护士能聚焦复杂临床判断、患者倡导和整体护理，从任务驱动型提供者转变为“知识赋能的临床医生”。从体力劳动者到AI研发与应用的参与者护士利用休息时间自学建模、编写代码，主导开发智能血糖监测预警模型等，如江苏省省级机关医院护士单竹子，东南大学附属中大医院护士团队自主研发“悦动小护”AI语音交互智能体。从基础护理者到人文关怀的深化者AI减轻护士基础工作负担，如“护宝”机器人减轻病区3-4名护理人员负担，使护士能将更多精力放在患者的精准照护与人文关怀上，回归护理核心。从经验依赖到数据驱动的决策支持者AI通过预测分析、多模态数据整合为护士提供个性化护理建议和决策支持，如AI辅助的癌痛评估、血栓风险预警，推动护理从“经验依赖”向“数据驱动”转型。院校课程体系革新南京医科大学开设《人工智能在临床护理中的应用》选修课，通过理论与临床见习结合，让学生近距离感受AI护理应用场景，激发探索热情。临床实践能力培养南京医科大学护理学院组织学生深入临床科室，学习脑机接口、重症决策辅助系统等AI技术应用，将抽象概念转化为实践认知。跨学科合作培养护理院校与信息学系、数据科学家合作，构建以AI分析为核心的护理数据体系，培养兼具护理功底与创新思维的跨学科人才。在职护士技能提升广东省举办《AI加速护理科研实战班》，采用「理论+实操」模式，帮助护理骨干打破技术壁垒，提升AI科研应用能力，目标培养千名以上AI护理骨干。AI护理人才培养模式护理人员AI技能提升路径院校教育：融入AI课程体系护理院校开设《人工智能在临床护理中的应用》等专业选修课，通过理论学习与临床见习相结合，如南京医科大学护理学院组织学生深入医院科室，近距离感受AI技术在临床护理中的真实应用场景，将抽象概念转化为实践认知。临床培训：实战化技能培养医院开展AI护理科研实战班，采用“理论+实操”模式，围绕AI科研工具应用、AI辅助选题、文献梳理等全流程进行演练，如南方医科大学珠江医院三水医院协办的实战班，帮助护理人员打破技术壁垒，提升AI科研应用能力。自主学习：跨学科知识拓展鼓励护理人员利用休息时间自学建模、编写代码等技能，主动参与AI护理项目研发，如江苏省省级机关医院护士单竹子自主研发智能血糖监测预警模型，通过个人努力实现从临床能手到AI研发者的转型。行业交流：搭建技术共享平台通过国际护理论坛、学术会议等形式，促进护理人员与AI领域专家的交流合作，如“AI赋能护理，交叉引领未来”金陵医学国际护理论坛，为护理人员提供学习AI前沿成果、分享实践经验的平台，推动AI技能的提升与应用。AI护理面临的挑战与伦理考量07技术挑战与局限性

数据质量与隐私保护难题医疗数据敏感且格式多样，AI训练需平衡数据共享与隐私保护，如德国护理行业调查显示，数据安全是AI普及的主要障碍之一。

算法可解释性与临床信任度不足AI诊断的"黑箱"特性导致医护人员对决策依据存疑，影响临床采纳，需发展可解释AI技术以增强信任。

技术与护理核心需求的错位护理工作强调人际互动与情感支持，当前AI多聚焦流程自动化，对复杂人文关怀场景支持不足，如德国报告指出AI未能显著减轻护理情感压力。

跨学科协作与标准化缺失AI护理需医学、信息学、伦理学等多学科协作，但目前缺乏统一技术标准与组织支持，导致应用碎片化，难以形成规模效应。数据隐私与安全问题医疗数据的敏感性与保护需求医疗数据包含患者隐私信息，如病情、治疗方案等，其安全与隐私保护是AI护理应用不可忽视的核心问题，直接关系到患者权益与信任。AI应用中的数据安全挑战在AI护理系统的开发、训练和应用过程中，存在数据泄露、非法访问、滥用等安全风险，例如多中心协作研究中数据共享可能引发的隐私问题。应对策略与技术手段需采用数据脱敏、加密、访问控制等技术，遵循相关法规如GDPR、HIPAA，同时探索联邦学习等技术在保障数据隐私前提下实现模型训练与优化。数据隐私与安全保障医疗数据高度敏感，AI应用需严格遵循《GDPR》《HIPAA》等法规，在模型训练与数据共享中确保患者隐私，采用联邦学习等技术实现数据“可用不可见”。算法透明性与可解释性AI诊断“黑箱”问题影响医护信任，需发展可解释AI（XAI）技术，让模型决策过程透明化，确保医生能理解并验证AI建议的合理性。医疗责任归属界定AI辅助诊疗若出现失误，责任需明确划分。当前法规尚在探索阶段，需建立“人类监督”机制，确保护士作为最终决策者，AI仅为辅助