护理人员使用AI进行VTE评估的调查问卷

护理人员使用AI进行VTE评估的调查问卷尊敬的护理人员：您好！非常感谢您在百忙之中抽出宝贵时间参与本次关于“护理人员使用人工智能（AI）进行静脉血栓栓塞症（VTE）评估”的专项调查。随着智慧医疗的快速发展，AI技术正逐步深入临床护理工作，旨在通过自动化、智能化的手段提升VTE风险评估的效率与准确性，从而保障患者安全，优化护理工作流程。本问卷旨在深入了解一线护理人员在使用AI辅助VTE评估工具过程中的真实体验、操作难点、信任度以及对临床决策的实际影响。您的每一个回答都将为优化AI护理系统、制定更科学的临床应用策略提供至关重要的数据支持。本调查采用匿名形式，所有收集的数据仅用于学术研究及产品改进，我们将严格保密您的个人信息及作答内容。问卷填写大约需要15-20分钟，请您根据实际工作情况，尽可能客观、详实地填写。您的专业见解是我们推动护理信息化建设的重要动力。第一部分：受访者基本信息与临床背景为了更好地分析不同层级、不同科室护理人员对AI工具的适应性，我们需要了解您的基本专业背景。请根据您的实际情况选择或填写。1.您所在的医院等级：A.三级甲等B.三级乙等及以下C.二级甲等D.二级乙等及以下E.其他2.您目前工作的科室性质：A.内科系统（如呼吸、心血管、消化等）B.外科系统（如普外、骨科、胸外等）C.重症监护室（ICU/CCU/NICU等）D.急诊科E.老年病科/康复科F.肿瘤科G.其他3.您的护理职称：A.护士B.护师C.主管护师D.副主任护师及以上4.您从事临床护理工作的年限：A.1年以内B.1-3年C.3-5年D.5-10年E.10年以上5.您所在科室平均每日收治患者中，VTE高风险（中危及以上）患者的占比大约为：A.10%以下B.10%-30%C.30%-50%D.50%-70%E.70%以上6.在引入AI辅助评估系统前，您科室进行VTE风险评估的主要频率是：A.仅入院时评估一次B.入院时、术后（或病情变化时）、转科时C.每日定时评估D.每周评估一次E.不规律，根据医嘱或个人习惯7.您对VTE相关指南（如Caprini评分、Padua评分等）的熟悉程度：A.非常熟悉，能独立准确完成所有项目的评估B.比较熟悉，偶尔需要查阅资料C.一般，主要依赖系统提示或经验判断D.不太熟悉，经常感到困惑E.完全不熟悉第二部分：当前VTE护理实践现状与痛点分析在本部分，我们希望了解在传统人工评估模式下，您在工作中遇到的实际困难，以便对比AI技术带来的改变。8.在进行人工VTE风险评估时，您认为最耗时的环节是（可多选）：A.查阅患者既往病史（如血栓史、家族史）B.查阅检验检查结果（如D-二聚体、凝血功能）C.翻阅病历记录手术细节、麻醉方式D.询问患者现病史、用药情况（如避孕药、激素替代）E.逐项勾选评分量表，计算总分F.将评估结果转录至护理记录单9.在实际工作中，您认为人工VTE评估存在的主要准确性问题是（可多选）：A.因工作繁忙，存在“复制粘贴”或“形式主义”评估现象B.对部分评分项目的定义理解模糊，导致判断失误C.患者提供的信息不准确（如隐瞒服药史）H.未能及时获取最新的检验数据，导致评分滞后I.不同护士之间对同一患者的评估结果差异较大J.计算总分时容易出现算术错误10.您平均完成一位患者的完整VTE人工评估（含查阅资料、计算、记录）大约需要多少分钟？A.2分钟以内B.2-5分钟C.5-10分钟D.10-15分钟E.15分钟以上11.在传统工作模式下，VTE评估工作给您带来的心理压力主要来源于：A.担心漏评导致患者发生血栓，承担法律责任B.评估项目繁琐，增加了额外的工作负担C.医生对评估结果提出质疑，需要反复解释D.系统操作不便，界面设计不友好E.没有明显的压力第三部分：AI辅助VTE评估系统的功能认知与使用体验本部分聚焦于您目前正在使用的AI辅助VTE评估工具的具体功能、交互体验以及数据抓取能力。12.您目前使用的AIVTE评估系统主要具备以下哪些功能？（可多选，并请在后续简述中评价其重要性）A.自动抓取HIS系统中的患者基本信息（年龄、体重、诊断）B.自动抓取LIS系统中的检验异常值（如D-二聚体、血小板等）C.自动抓取EMR中的手术信息、麻醉记录D.自动抓取医嘱信息（如抗凝药、化疗药、止血药）E.智能推理风险等级，自动计算评分分值F.针对高危患者自动弹出预警提醒G.自动生成相应的护理干预建议（如物理预防、药物预防建议）H.移动端（PDA）支持，床旁实时评估13.在使用AI系统自动抓取数据时，您认为数据的准确性和完整性如何？A.非常高，几乎不需要人工修正B.较高，偶尔需要修正1-2处C.一般，约有一半的数据需要人工核对或修正D.较低，经常抓取错误或抓取不到关键数据E.非常差，依然主要靠人工录入14.您在使用过程中，AI系统在以下哪些方面的数据抓取存在明显缺陷？（可多选）A.无法识别非结构化文本数据（如病程记录中的描述）B.检验指标参考范围设置不合理，导致误判C.手术等级或手术类型与实际临床不符D.无法识别患者入院前正在服用的药物（需人工询问录入）E.特殊人群（如孕妇、肿瘤患者）的风险因素识别不全F.其他：________15.您认为AI评估系统的操作界面（UI）和交互逻辑是否符合护理工作习惯？A.非常符合，流程顺畅，易于上手B.比较符合，有个别操作稍显繁琐C.一般，需要适应一段时间D.不太符合，界面设计混乱，查找功能困难E.完全不符合，操作逻辑反人类，增加了操作步骤16.系统在进行VTE风险预警时，其提醒方式（如弹窗、红字高亮、震动提示等）是否恰当？A.恰当，能及时引起注意且不打扰正常操作B.提醒过于频繁，存在严重的“警报疲劳”现象C.提醒不够明显，容易被忽略D.提醒时机不对，常在非必要时间打断工作E.无法关闭提醒，影响其他工作录入第四部分：AI评估结果的准确性与临床信任度调研这是本次调查的核心部分。我们需要了解您对AI算法判断结果的信任程度，以及您如何处理AI判断与临床经验之间的冲突。17.总体而言，您对AI系统给出的VTE风险评分及分级结果的信任度如何？A.非常信任，直接采纳作为最终结果B.比较信任，大部分情况下采纳，偶尔核对C.一般，仅作为参考，必须人工复核关键项目D.不太信任，经常发现AI评分偏低或偏高E.完全不信任，主要依靠自己的经验重新评估18.在过往的使用经历中，您是否遇到过AI评估结果明显错误（漏评高危或误评低危）的情况？A.经常遇到（每周至少1次）B.偶尔遇到（每月几次）C.极少遇到（几个月1次）D.从未遇到19.若遇到AI评估结果与您的临床判断不一致时，您通常的做法是：A.以AI结果为准，认为系统计算更客观B.以个人临床判断为准，人工修改评分结果C.请示上级护士或医生进行裁决D.重新详细查阅病历，寻找支持AI或个人判断的证据E.直接按照系统结果执行，但在备注中注明个人意见20.您认为AI在判断以下哪类VTE风险因素时表现最薄弱？（可多选）A.患者的体质因素（如肥胖、脱水状态）B.复杂的合并症（如心衰、脓毒症）的综合权重C.围手术期的特定动态变化（如手术时长、失血量）D.遗传性或家族性血栓倾向（系统往往缺乏此类数据）E.妇产科特殊风险（如妊娠期高血压、产后状态）21.您是否曾因为过度依赖AI评估，而减少了对患者实际情况的床旁核实（如观察下肢肿胀程度）？A.是的，有时候会忽略床旁观察B.偶尔会C.不会，AI评估和床旁观察是两个独立步骤D.反而因为AI提醒，加强了床旁观察第五部分：AI对护理工作流程及效率的影响评估本部分旨在量化AI工具对您工作效率、工作负荷以及跨学科协作的影响。22.引入AI辅助评估后，您完成单次VTE评估的平均耗时变化情况：A.显著缩短（节省时间>50%）B.有所缩短（节省时间20%-50%）C.变化不明显D.反而增加（因为需要修正错误或处理复杂弹窗）23.AI系统是否为您节省了用于文书录入的时间，从而增加了您用于直接护理患者（如宣教、观察）的时间？A.是的，明显增加了床旁护理时间B.略有增加C.没有变化，节省的时间被其他工作填补D.没有，因为系统故障或网络问题反而影响了效率24.在医护协作方面，AI系统是否起到了积极作用？A.是的，标准化的评估结果减少了与医生的沟通成本B.是的，AI提供的风险数据让医生更重视护理建议C.一般，对协作无明显影响D.负面影响，医生不认可AI评分，仍需反复解释25.在患者宣教方面，您是否利用AI系统的可视化数据（如风险趋势图、预警信息）向患者进行VTE预防宣教？A.经常使用，患者更容易理解风险B.偶尔使用C.很少使用，还是靠口头宣教D.系统未提供此类可视化工具26.您认为AI系统对VTE预防措施（如抗凝袜、气压泵、低分子肝素注射）的医嘱下达是否有促进作用？A.有很大促进，系统常自动提示或关联医嘱B.有一定促进，提醒医生开立医嘱C.作用有限D.无作用第六部分：临床情景模拟与深度反馈为了更深入地了解AI在复杂临床场景下的表现，请回顾您近期的经历，针对以下情景进行判断。27.【情景一】患者为一名80岁老年男性，卧床，合并房颤、肺炎，但检验指标D-二聚体正常。AI系统评估为“低危”，而您凭经验认为极高危。A.系统正确，D-二聚体正常确实降低了风险权重B.系统错误，未能充分权衡高龄、卧床和房颤的综合风险C.系统错误，AI过于依赖检验数据而忽视临床病史D.不确定28.【情景二】一名骨科术后患者，Caprini评分极高危。AI系统多次弹出“建议物理预防”的提醒，但患者因伤口疼痛拒绝穿戴抗栓袜。A.AI系统无法处理患者拒绝的情况，反复弹窗造成干扰B.AI系统应提供“患者拒绝”的快速记录路径，并停止重复提醒C.AI系统应升级，自动建议其他替代方案（如间歇充气加压装置）D.此类情况只能靠人工处理，AI无法解决29.【情景三】在转科过程中，患者的VTE评估数据未能同步，需要重新评估。A.经常发生，系统间数据孤岛现象严重B.偶尔发生C.很少发生，数据互通做得很好D.不涉及转科30.请您描述一个您亲身经历的、AI系统在VTE评估中表现最出色或最失败的案例（请详细描述背景、AI判断、您的处理及最终结果）：_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________第七部分：伦理安全、数据隐私与责任归属考量随着AI介入程度加深，伦理与安全问题日益凸显。我们需要听取您的看法。31.您是否担心AI系统在抓取患者数据时涉及隐私泄露问题？A.非常担心B.比较担心C.一般D.不太担心，认为医院有严格的信息安全管控32.如果完全依据AI评估结果进行VTE预防，而患者不幸发生了肺栓塞（PE），您认为责任应如何界定？A.主要由护士承担，因为护士是最终执行者B.主要由医院及系统供应商承担，因为是算法失误C.责任共担，护士未尽到人工复核义务也有责任D.目前法律界定不清，这也是我不敢完全依赖AI的原因33.您认为目前AI系统是否存在算法偏见？（例如，对某些特定病种、特定年龄段的评估准确性普遍低于其他人群）A.存在明显偏见B.可能存在，尚未察觉C.不存在D.不清楚34.您是否同意在未来的护理工作中，强制要求AI系统对每一份VTE评估结果进行“数字签名”或背书？A.同意，这有助于追溯责任B.不同意，这增加了护士的法律风险C.无所谓第八部分：培训需求与未来改进建议最后，我们希望听取您对AI工具未来发展的建议以及自身的培训需求。35.您在上岗使用该AIVTE评估系统前，是否接受了充分的培训？A.是的，培训非常系统且实用B.接受了简单培训，但很多功能是自学的C.培训流于形式，主要靠摸索D.完全没有培训，直接上手使用36.您目前最迫切需要的AI相关培训内容是（可多选）：A.AI系统的基本操作与快捷键使用B.VTE评分量表的理论知识更新C.如何识别AI算法的误判与局限性D.遇到系统故障时的应急处理预案E.数据隐私保护与信息安全规范37.您认为AIVTE评估系统未来最应该增加或优化的功能是：A.更智能的自然语言处理能力（读懂病程记录）B.增加对“VTE出血风险”的双重评估平衡机制C.提供个性化的预防护理方案推荐D.与PDA移动护理深度融合，实现全流程追踪E.增加多维度数据统计报表，方便质控管理38.如果满分是10分，您会给目前使用的AIVTE评估系统打几分？______分39.您还有其他关于AI辅助VTE评估的意见或建议吗？______________