人工智能驱动下护理学科建设与人才培养的融合创新

人工智能驱动下护理学科建设与人才培养的融合创新目录CONTENT一、政策环境与背景趋势二、大模型与人工智能概述三、研究实践与典型案例四、思考与展望01020304政策引领-护理学科政策演变护理学科建设的政策发展近年来呈现出体系化、专业化和社会化的趋势，旨在适应人口老龄化、健康中国战略以及医疗健康服务的多元化需求。政策引领-护理学科发展变革设有明确的护理人才队伍建设目标数量与结构优化：2025年，全国注册护士总数目标为550万人，每千人口注册护士数达到3.8人。同时，护士队伍的学历结构将进一步优化重点领域人才培养：政策鼓励加强老年护理、中医护理、社区护理等领域的专业人才培养，以应对老龄化社会的需求。护理学二级学科体系的完善学科细分与交叉融合：2024年，国家首次明确护理学下设8个二级学科，包括母婴与儿童护理学、成人与老年护理学、健康与慢病管理学、交叉护理学、急危重症与灾害护理学、中医护理学、精神心理健康护理学和护理人文社会学。这一调整旨在推动护理学科向更精细化、多学科交叉的方向发展智能化与数字化转型：如“交叉护理学”结合人工智能、大数据等技术，推动护理信息化发展，提升护理服务的科技含量政策引领-护理学科发展变革3.高等职业教育与医养照护专业建设专业设置与人才培养：2025年，教育部与国家卫健委联合发布政策，加强高等职业教育医养照护与管理专业建设，支持职业本科学校设置相关专业，并推动中高本贯通培养模式。实践教学占比不低于50%，强化产教融合，培养适应医养结合需求的专业人才4.护理服务模式创新与基层能力提升社区与居家护理：政策强调发展社区护理、居家护理和老年护理服务，推动护理服务从医院向基层下沉，满足全生命周期健康需求基层护理能力建设：如河北省提出到2025年护理专业招生规模达到2万人以上，并优化农村地区护理人才培养结构政策引领-护理学科发展变革5.信息化与国际化发展智慧护理：政策鼓励利用云计算、大数据、物联网等技术加强护理信息化建设，推动“互联网+护理服务”模式国际交流合作：加强与国际及港澳台地区的护理领域合作，提升中国护理学科的国际影响力护理学科建设的政策发展体现了从规模扩张到质量提升、从单一临床护理到多学科融合、从医院为中心到全场景服务的转型。政策引领-加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时指出：“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。”人工智能是发展新质生产力的重要引擎。要加强前瞻布局，加快提升算力水平，推进算法突破和数据开发使用，大力开展"人工智能+"行动，更好赋能千行百业。政策引领-人工智能与新质生产力政策引领-人工智能与新质生产力2024年2月19日，中央企业人工智能专题推进会强调要深入学习贯彻习近平总书记关于发展人工智能的重要指示精神，推动中央企业在人工智能领域实现产业焕新。2024年政府工作报告时强调"大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力""深化大数据、人工智能等研发应用，开展'人工智能+'行动…"。《人工智能白皮书(2022年)》指出，人工智能技术是构筑综合竞争优势的必然选择，这表明在全球化背景下，生成式人工智能的发展不仅是技术竞争，也是国家竞争力的体现。政策引领-聚焦两会全国人大代表杨晓静建议，通过“AI+医学模拟教学”提升医生培养效率。例如构建虚拟危重抢救场景，让医学生反复练习高难度操作，减少临床失误。政策引领-“健康中国”和“数字中国”《健康中国2030规划纲要》国务院发布的《"健康中国2030"规划纲要》,明确健康中国的战略目标是，到2030年，促进全民健康的制度体系更加完善，健康服务质量和健康保障水平不断提高，健康产业繁荣发展，基本实现健康公平，主要健康指标进入高收入国家行列。到2050年，建成与社会主义现代化国家相适应的健康国家。首页》政策>中央有关文件中共中央国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》2016-10-2519:49米源：新华社字号：默认大超大1打印君收藏☆留言◎○新华社北京10月25日电近日，中共中央、国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》,并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。《“健康中国2030°规划纲要》全文如下。目录序言《数字中国建设整体布局规划》中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》，该规划指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。首页>政策>最新中共中央国务院印发《数字中国建设整体布局规划》2023-02-2718:43来源：新社平号，就认大「打甲I00新华社北京2月27日电近日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》),并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引攀，是构筑国家竞争新优势的有力支撑，加快数字中国建设。对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。《规划》强调，要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想特别是习近平总书记关于网络强国的重要思想为指导，深入贯彻党的二十大精神，坚持稳中求进工作总基调，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，统等发展和安全，强化系统观念和底线思维，加强整体布局。按照夯实基础、赋能全局、强化能力、优化环境的战略路径，全面提升数字中国建设的整体性、系统性。协同性，促进数字经济和实体经济深度融合，以数字化驱动生产生活和治理方式变革，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入强大动力。中华人民共和国中央人民政府Q首页|简|繁|EN|登录|邮箱|无埠碍Q 首页|简|繁|EN|登录|邮箱|无障碍背景趋势-国内AI+护理发展态势国家政策支持《“健康中国2030”规划纲要》提出数字化医疗要求，推动医疗信息化。国家卫健委发布《互联网+护理服务试点工作方案》，探索“互联网+护理”模式。山东省政策创新山东省出台《智慧医疗建设三年行动计划（2023-2025）》，明确智慧医疗建设目标。《山东省护士岗位管理指导原则（试行）》提出护士分层级管理，推动护理岗位科学设置。政策对护理教育的影响政策推动护理教育与AI技术融合，要求培养具备AI素养的护理人才。强调护理教育的数字化转型，提升护理质量和效率。护理教育与人才培养政策逐渐落地全球医疗AI市场规模增长2023年全球医疗AI市场规模突破200亿美元，预计2030年达到1553亿美元。AI在医疗保健领域应用广泛，包括疾病诊断、影像分析、药物研发等。国际护理教育变革美国护理教育强调智能患者监护系统应用和VR/AR临床模拟训练。欧盟注重GDPR框架下的数据伦理教育和跨学科AI护理研究团队建设。国际政策与标准WHO发布《数字健康全球战略（2020-2025）》，推动数字技术在医疗中的应用。美国发布NursingAICompetencyFramework2022，明确护理人员AI能力标准。背景趋势-全球AI医疗发展态势护理人员AI能级标准①AI基础知识：掌握AI的基本概念、工作原理及其在医疗中的应用。②数据管理与分析：具备数据管理能力，包括收集、存储和分析患者数据。③AI工具的使用：熟练操作AI驱动的医疗设备与软件，如诊断辅助工具和患者监测系统。④伦理与法律问题：了解AI应用中的伦理问题，如隐私保护和算法偏见。⑤沟通与协作：具备与跨学科团队沟通的能力，确保AI工具的有效使用。⑥持续学习与改进：持续更新AI相关知识，跟上技术发展。大模型的定义与特点大模型又称预训练模型、基础模型，能够整合医疗领域的海量多模态数据，基于超大规模参数进行预训练并通过微调适配医疗领域具体任务的需要，如电子病历理解、医疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医疗虚拟数字人等诸多应用场景，涵盖医疗领域就诊全流程。参数规模巨大大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，如OpenAl的GPT-3模型参数规模达1750亿，使其具备强大的表达能力和学习能力，能够处理复杂的任务和数据。泛化能力强大模型通过在海量数据上进行预训练，能够对未见过的数据做出准确的预测，具有更好的泛化能力，适用于多种不同的任务和场景。涌现能力显著当模型的训练数据和参数达到一定规模后，会涌现出之前小模型所不具备的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能，如自动学习更高层大模型的架构与训练就诊前挂号问诊智能导诊健康宣教…就诊中临床诊断手术模拟电子病历…就诊后诊后医疗慢病管理医药服务…研医 科研文献学 药物研发究 医学教育医疗元宇宙…微调提示 …创作能力 交互能力 孪生能力 推理决策能力计算机视觉技术自然语言处理技术单模态技术多模态技术…清洗脱敏 ……互联网数据维基百科论坛网站社交媒体…专业数据库药物数据库循证医学库国家标准库…私有数据库患者病历影像学资料医院知识库…医学领域主要应用场景多任务适配医疗领域通用大模型预训练多模态海量数据人工智能大模型在医疗领域的应用架构迅速崛起的医疗大模型医疗大模型腾讯阿里巴巴百度华为科大讯飞其他腾讯觅影：专注于医学影像分析，辅助医生进行疾病筛查和诊断。阿里健康：推出多个医疗AI模型，应用于智能问诊、影像分析和辅助诊断。百度灵医：提供智能问诊、辅助诊断和医学影像分析服务，基于百度AI技术。华为云医疗AI：推出多个医疗AI模型，应用于影像分析、辅助诊断和健康管理。科大讯飞智医助理：提供智能问诊、辅助诊断和病历分析服务，广泛应用于基层医疗。平安好医生：依图医疗：推想医疗AI；深睿医疗AI；零氪医疗AI.......大模型特点典型代表参数规模庞大更强的泛化能力深度学习架构多任务学习能力预训练与微调数据依赖性计算资源需求高涌现性工程化通用性国际前沿研究方向美国模式智能患者监护系统应用：通过AI技术实时监测患者生命体征，提高护理效率和质量。VR/AR临床模拟训练：利用虚拟现实和增强现实技术，为护理学生提供沉浸式临床训练环境。护理决策支持系统（CDSS）：借助AI算法为护理决策提供科学依据，减少护理风险。01欧盟特色数据伦理教育：在GDPR框架下，注重培养护理人员的数据保护和伦理意识。跨学科AI护理研究团队建设：整合医学、计算机科学等多学科资源，推动AI护理研究。机器人护理员培训体系：开发机器人护理员，缓解护理人力短缺问题。02国内探索路径智能护理教学资源库开发1+X证书制度与AI护理技能认证“AI+护理”示范病房建设制定“AI+护理”示范病房建设标准，推动AI技术在临床护理中的应用。通过示范病房展示AI护理的优势，为其他医疗机构提供借鉴。华西护理学院开发智能护理教学资源库，

推行1+X证书制度，将AI护理技能纳入整合AI教学资源。 职业技能认证体系。提供丰富的在线课程、虚拟实验等资源，

鼓励护理人员考取AI相关证书，提升专满足学生个性化学习需求。 业技能和就业竞争力。大模型的省内应用DeepSeek的部署并非简单的技术试水，而是直击医疗场景的“卡脖子”难题。“这不是工具升级，而是医疗范式的转变”在国家推进“人工智能+”行动的战略背景下，医院的实践验证了国产技术的临床可用性，其“问题导向-场景突破-生态构建”的三步走路径，为医疗行业智能化转型提供了可复制的创新范式。基于大模型的人工智能技术的应用领域智能影像分析和多学科会诊辅助临床试验设计与管理，药物说明书解读临床试验设计与管理，药物说明书解读智能导诊与分诊；患者服务优化智能辅助诊断医疗数据管理与质控药物研发与管理医院运营管理与服务优化医护辅助基于大模型的人工智能技术的应用实例山东省千佛山医院互联网医院实现AI预问诊功能，诊前将辅助生成门诊病历。AI预问诊采用人机交互模式，结合上下文语境生成结构化问诊逻辑链，多模态交互界面支持语音、图文多通道信息输入；通过多轮问答引导患者完成多维度病情自述，就诊前将完成有效信息采集，且信息完整度达85%；最终，结合实时更新的诊疗指南库，自动生成预问诊病历，同时前置完成病历基础信息的60%，将诊间时间充分留给患者，大幅提升医生接诊效率及患者满意度。AI预问诊，就诊快人一步！基于大模型的人工智能技术的应用实例风险预警全程贯穿，护航生命安全！风险预警贯穿AI问诊流程，Deepseek大模型创新构建“症状解构—风险预警—资源匹配”的全链路智能预问诊体系。充分解析患者症状、病史和检查结果，精准匹配医学知识库，智慧化分析患者病情，评估疾病风险，预判诊断，第一时间警示医患双方，打通急危重症就诊绿色通道。国家护理政策全方位干预健康影响因素健康知识普及合理膳食全民健身/吸烟心理健康促进健康环境促进防控重大疾病心脑血管疾病防治、癌症防治/糖尿病疾病防治、慢性呼吸系统疾病防治、传染病及地方病防控维护全生命周期健康妇幼健康促进中小学健康促进职业健康促进老年健康促进健康中国行动2019-2030健康中国2030，对护理工作的‘深度’和‘广度’提出了更高的要求涵盖3大方面，15个专项行动，任务清晰，目标明确护士作为主力军，不仅能为患者提供科学全面的护理指导，更能为医生提供专业的临床护理支持，在实现全民健康覆盖和可持续发展目标中发挥关键作用。其映射出新形势下对护理要求越来越高，护理工作的重要性、复杂性、多元化日益显著。当前护理学科发展面临的问题护士资源短缺：预估到2030年，全球注册护士数量短缺达570万，澳洲:预估到2030年，澳洲注册护士数量短缺12.3万；日本:到2025年，日本注册护士缺口将达43万；我国:2025年十四五规划提出了“每千人口拥有注册护士数3.8人”的建设目标，为了完成此目标，我国现阶段的护理人员需增加3.8-3.34=0.46护士/千人，结合中国2020年的总人口估计，约需要再增加注册护士65万人护理人力资源总量绝对不足与使用相对浪费并存：护士承担了相当多的无技术、低技术的工作。护理用时构成中，约20%是无技术工作和低技术工作，包括床单位终末处理、患者被服发放等。如何让护理回归医疗卫生救治的本质，体现价值与内涵，让护士聚焦具有技术含量的照护，匹配教育与投入值得关注。优质资源匮乏、高端人才不足：截止2023年底中国本科以上护士比占30.1%，硕士占0.3%；而美国注册护士中，研究生比例是19%创新思维欠缺：工作环境创新氛围差、护理人员科研能力较为薄弱、临床成果转化不多人工智能在护理学科发展中的作用临床护理的优化智能监测与预警辅助诊断与决策支持慢性病管理护理效率的提升自动化文档处理机器人辅助护理资源调度优化人工智能在护理学科发展中的作用3.个性化护理与患者体验精准健康干预情感支持与沟通患者参与度提升护理教育与科研模拟培训与虚拟现实（VR）智能知识库科研数据分析护理教育需求日益增长随着人口老龄化加剧，慢性病患者数量不断增加，对专业护理人员的需求持续攀升，护理教育规模亟待扩大。世界卫生组织数据显示，全球护理人才缺口达数百万，我国护理人员数量虽逐年增长，但与实际需求仍有较大差距。传统护理教育依赖教师讲授与临床实践，师资不足导致教学资源分配不均，部分学生难以获得充分指导。实践机会有限，学生在面对复杂临床情况时，应急处理能力不足，影响护理质量与患者安全。传统教育模式的局限性研究意义引入人工智能技术，可突破传统教育瓶颈，通过智能教学助手、虚拟仿真等方式，提升教育质量与效率。优化人才培养模式，为护理行业培养具备创新思维与技术应用能力的高素质人才，推动智能化发展。护护理理教人育才的教现育状培与养挑的战现状与意义在临床护理教育中的应用智能教学助手--基于大模型的智能问答系统[1]陈兰珍,郑泾飞,王华珍,等.基于护理知识图谱的智能问答系统研究[J].医学信息,2024,37(11):58-62+68.在护临理教床育护的理现教状育与中挑的战应用智能教学助手--基于大模型的智能问答系统智能教学助手的优势智能教学助手可24小时在线，为学生提供即时辅导，减轻教师负担。能根据学生反馈不断优化教学内容与方法，提升教学效果。个性化学习路径推荐根据学生的学习进度、知识掌握情况，大模型为其推荐个性化的学习路径。例如，对于基础薄弱的学生，推荐从基础护理知识学起，逐步过渡到复杂操作技能。在临床护理教育中的应用虚拟仿真与情景模拟图片来源于网络在护临理教床育护的理现教状育与中挑的战应用虚拟仿真与情景模拟利用AI技术创建虚拟病人和护理场景AI技术可创建多种虚拟病人，模拟不同疾病状态，如心肌梗死、脑卒中等。学生可在虚拟场景中进行护理操作，如心肺复苏、伤口换药等，提升实践能力。提升学生的实践能力与应急处理能力虚拟仿真系统可设置突发情况，如患者病情突然恶化，训练学生应急处理能力。通过模拟真实场景，学生在面对实际临床问题时，能更从容应对，减少操作失误。在护临理床教护育的理现教状育与中挑的战应用虚拟仿真与情景模拟虚拟仿真与情景模拟的应用优势虚拟仿真可重复操作，学生可多次练习，直至熟练掌握技能，且不受时间和空间限制。能为学生提供安全的学习环境，避免因操作失误对患者造成伤害。在护临理教床育护的理现教状育与中挑的战应用知识库与资源整合在护临理教床育护的理现教状育与中挑的战应用知识库与资源整合构建护理领域的知识图谱知识图谱整合护理基础知识、临床操作规范、疾病护理要点等内容，形成知识体系。例如，将糖尿病护理知识进行结构化整理，包括饮食指导、运动建议、药物护理等。提供实时更新的护理知识与案例知识库与医疗数据库连接，实时更新护理知识，如最新护理指南、研究成果。收集临床护理案例，供学生分析学习，提升其临床思维能力。在临床护理教育中的应用基于AI的互动式学习平台平台结合AI技术，提供互动式学习体验，如在线讨论、案例分析等。学生可通过平台与其他学生、教师交流学习心得，拓宽思维。01数据分析与学习效果评估利用AI数据分析技术，对学生的在线学习行为、作业完成情况等进行分析。根据分析结果，为学生提供个性化的学习建议，评估学习效果。02在线学习平台的应用优势在线学习平台突破传统课堂限制，学生可随时随地学习，提高学习灵活性。通过数据分析与评估，教师能及时了解学生学习情况，调整教学策略。03在线学习平台在临床护理人才培养中的应用基于AI的学生能力评估与职业规划AI系统通过测试、问卷等方式，评估学生的学习能力、实践能力、沟通能力等。根据评估结果，为学生制定个性化职业规划，如选择专科护理方向。定制化培训内容与进度根据学生能力与职业规划，定制培训内容，如重症护理、康复护理等。设定合理的学习进度，确保学生在规定时间内掌握所需知识与技能。个性化人才培养方案的应用优势个性化方案满足不同学生的需求，提高人才培养质量与效率。有助于学生明确职业发展方向，增强学习动力与目标感。个性化人才培养方案在临床护理人才培养中的应用基于AI的终身学习平台平台提供丰富的继续教育资源，如在线课程、学术讲座、最新研究成果等。根据护理人员的职业发展阶段与需求，推荐个性化学习内容。护理人员的技能提升与知识更新护理人员可通过平台学习新技能，如新技术应用、护理质量管理等。及时更新护理知识，如疾病护理新理念、药物知识更新等。继续教育与职业发展的应用优势终身学习平台为护理人员提供持续学习的机会，促进其职业发展。有助于护理人员适应医疗行业快速发展的需求，提升专业素养。继续教育与职业发展在临床护理人才培养中的应用联合开设“智慧护理”微专业，培养具备AI技术和护理知识的复合型人才。课程涵盖AI基础、护理应用、数据分析等，注重实践能力培养。创新人才培养模式清华大学-协和“智慧护理”微专业“微专业”是指通过聚焦某一主题所设置的一组序列化课程和相关实践教学活动，旨在让同学们通过系统的学习，能够对某一（交叉）学科领域或学术研究方向有较为深入的认识和理解，或具备某一类核心素养或行业从业能力。微专业的学习周期为一年，一般包含4-6门课的理论学习+项目实践环节，具有课程体系小而精，课程设计既系统又灵活的特点。在临床护理人才培养中的应用创新人才培养模式广东省护士AI能力三级认证体系建立护士AI能力三级认证体系，明确不同层级护士的AI能力要求。通过培训和考核，提升护士AI素养，推动护理服务智能化。分为初级认证、中级认证、高级认证三部分每一认证部分都有详细的明确的目标、考核内容以及考核方式主办单位是广东省卫生健康委员会认证有效期为3年，认证期满需重新考核续证该体系旨在提升护士的AI应用能力，推动医疗护理的智能化发展在临床护理人才培养中的应用创新人才培养模式上海市第六人民医院“数字护士长”培养计划针对护士长开展“数字护士长”培养计划，提升其数字化管理能力。培养内容包括AI技术应用、数据分析、智能决策等，助力护理管理现代化。1.计划目标提升护士长的数字化管理能力。培养护士长在医疗信息化中的领导力。推动医院护理工作的数字化转型。在临床护理人才培养中的应用计划内容培训模块数字化基础知识：数据分析与应用：智能化护理技术：管理与领导力：实践模块院内实践：