在2024年AMA的一项调查中，三分之二的医生（66%）报告使用人工智能驱动的健康应用程序。在2023年AMA的调查中，这一比例仅为38%，同比增长78%。事实上，人工智能在医疗保健行业越来越普遍。医生和其他医疗从业者将人工智能用于许多目的（健康博士论坛：人工智能的发展如何影响医疗护士的未来？），包括：
• 诊断和成像
• 个性化治疗
• 运营效率
• 药物发现与开发
• 远程诊断、监测和护理
• 预测分析
• 手术和康复
护士还必须了解人工智能及其以健康为中心的应用程序。毕竟，他们的工作涉及与医生在个性化患者护理方面的合作。护士也在许多方面使用人工智能，包括：
• 通过数据驱动的见解和决策改善患者护理
• 提高工作流效率，如患者监护、药物管理和留档
• 确保安全和基于道德的实践，特别是在倡导患者权利方面
成为一名精通技术和人工智能的护士也意味着在工作和晋升方面更具竞争力。
事实上，人工智能本身并没有被设计为护士的替代品，远非如此。相反，护士必须使用人工智能作为数字工具来改善患者护理和结果。

护士及其在人工智能驱动的医疗保健系统中不断发展的角色
过去，人们普遍担心人工智能和机器人可以取代人类护士。但是随着时间的推移，护士意识到事实并非如此。相反，随着人工智能革命，护士和他们的传统角色已经进化。以下是护士角色演变和扩展的一些方式。
更加关注以人为中心的患者护理：护士执行许多重复且耗时的任务（例如数据输入）。但是人工智能应用程序，如BD Pyxis MedStation，现在可以处理这些任务。护士可以更专注于病人护理，这需要临床决策和同理心。
随着人工智能驱动的系统承担重复性任务，护士的倦怠也减少了。反过来，它提高了患者护理和运营效率。

更有效的人机协作：即使有人工智能工具，护士也必须使用他们明智的临床直觉。换句话说，使用人工智能来支持决策，而不是替代人类洞察力。
想想人工智能补充人类洞察力和临床直觉的这些场景。
• 人工智能预示着潜在的不良药物相互作用。但您认识到它无关紧要，因为患者不再服用药物。
• 人工智能提醒败血症的早期迹象。您进行床边评估，确认败血症，并给予适当的干预。
• 人工智能表明跌倒的风险很低。但是你观察到病人站立不稳和其他迹象。然后你开始预防跌倒的措施。

更多远程医疗服务：多亏了远程医疗中的人工智能，护士不再局限于实体设施。实时虚拟咨询、分诊和监控很常见。人工智能聊天机器人也让远程医疗更容易全天候进行。
这些人工智能技术也允许护士扩大他们的覆盖范围。偏远、农村和服务不足的社区享受远程医疗的好处最多。
此外，护士并不是人工智能技术和工具的唯一最终用户。护士也越来越多地参与到他们的设计、开发和实施中。他们在引领医疗保健环境数字化转型中的作用怎么强调都不为过。

当前护理实践中流行的人工智能工具
随着人工智能技术的发展，护理实践中的人工智能工具也在发展。持续学习是跟上新兴人工智能工具的必要条件。
以下是当今护理中最常见的人工智能工具的简要概述。
预测分析和预警系统：通过预测分析和预警系统，主动护理变得更加有效。人工智能驱动的分析可以：
• 在危及生命的情况（例如败血症）变得危急之前，对这些迹象保持警惕
• 帮助护士识别高危患者和优先护理
• 帮助护士定制出院计划和后续护理
史诗脓毒症模型、Cerner AEWS和MEDITECH的恶化指数是主要的例子。

虚拟护理助理：AI聊天机器人和虚拟助理因以下功能而广受欢迎
• 全天候病人互动让护士有时间做其他任务。例如，人工智能聊天机器人回答常见问题并提供自我护理指导。
• 慢性病（例如糖尿病）管理中的患者支持。人工智能工具可帮助患者跟踪他们的症状和进展。
• 心理健康跟踪。虚拟助理可以检测抑郁症、惊恐发作和焦虑的迹象。语言分析是一种常见的技术。
Florence、Gyant和Molly（Sensely）品牌在护士中是熟悉的名字。

智能设备和可穿戴设备：护士还使用智能设备和可穿戴设备来改善患者护理和结果。实时、以数据为中心的信息有助于做出更明智的决策。
以下是人工智能可以为此目的做的一些示例。
• 持续跟踪生命体征，而不是定期手动检查（即，更多时间用于其他任务）
• 自动警报，使护士能够更快地进行干预
• 安全功能，如压疮和跌倒检测
飞利浦智能卫士解决方案、BioIntelliSense BioButton和当前健康是受欢迎的品牌。

药物管理工具：药物管理是护理中最关键的角色之一。即使是最小的错误也可能意味着生与死的区别——并让专业人员卷入诉讼！护士使用人工智能驱动的药物管理工具进行有效管理等。
这些工具的一些例子包括：
• 智能输液泵（如BD阿拉里斯™系统）
• 临床决策支持系统（如Cerner千禧®CDSS）
• 自动点胶柜（例如Omnicell®XT柜）

文档和工作流自动化：护士使用人工智能驱动的工具来简化任务管理和临床留档。这意味着效率的提高和更多的时间花在直接的病人护理上。
这些工具的几个主要例子包括：
• 自动调度和任务提醒（例如，UKG）
• 语音识别软件（例如Nuance Dragon Medical One）
• 临床仪表板（例如Qventus）
护士必须学习工作场所可用的人工智能工具的功能。这涉及一个学习曲线，但是一旦你学会了，你就可以优化他们的功能。

护士在使用人工智能时必须注意的道德问题
但与任何工具一样，人工智能驱动的工具也有其道德问题和局限性。
患者数据保护和隐私
个人健康数据是人工智能系统的重要组成部分——没有它，人工智能就不会运行得那么好。但它会带来潜在风险，包括：
• 数据泄露和滥用
• 未经授权访问个人信息
• 数据使用缺乏透明度

AI算法中的偏差/偏置和不等式
人工智能工具没有人类的洞察力——至少现在还没有。因此，人工智能工具可以重现和放大差异和偏见。
如果人工智能工具是在有偏见或不公平的数据集上训练的，情况尤其如此。假设它是使用浅肤色皮肤癌患者的图像进行训练的。风险是误诊有色人种和延迟皮肤癌治疗。

责任与临床判断：如果人工智能推荐导致错误，谁该负责——开发人员、医院还是护士？因此，护士必须避免无条件地依赖人工智能驱动的工具。
相反，你必须时刻运用临床判断和人类直觉。临床决策的适当留档也是必须的。
知情同意和患者自主权：患者必须了解人工智能在其治疗计划中的作用。护士还必须确保患者有权做出明智的决定。患者有权拒绝任何基于人工智能的干预；护士必须尊重它。

护士必须在人工智能增强环境中茁壮成长的技能
护士必须在人工智能增强的环境中不断学习、遗忘和重新学习技能。但是，无论即将发生什么变化，医疗保健行业都有一些至关重要的技能。
• 技术素养以及人工智能工具的工作原理及其有效使用
• 数据解释和集成到临床决策中
• 临床判断和批判性思维能力
• 沟通和协作能力
• 患者教育和宣传技能
• 适应性和灵活性
• 领导力和创新

最佳护理学校的人工智能训练：探索这些大学在训练中大力整合人工智能。
杜克大学护理学院：杜克大学的MSN医疗保健系统项目提供健康信息学专业。候选人在数据分析和人工智能方面学习严格的课程。
哥伦比亚大学护理学院：哥伦比亚大学对人工智能的承诺就是拥有人工智能办公室。它寻求将人工智能融入其学术、临床实践和研究项目。哥伦比亚大学的护理项目强调人工智能在护理实践中的整合。

佛罗里达州立大学护理学院：FSU在医疗保健集中的AI应用中提供MSN。候选人了解人工智能驱动的医疗保健工具等。
佛罗里达大西洋大学-克里斯汀•林恩护理学院：FAU的BSN-to-MSN人工智能项目在许多方面都是独一无二的。毕业生担任临床分析师、护理信息学专家等。

结论：总之，护理中的人工智能是一股变革力量。有了它的工具，护士在患者护理中变得更加有效和高效。更重要的是，护士有更多的时间和精力专注于护理的核心：
• 建立病人对医疗从业者信任的人际关系
• 直接和有意义的患者互动、宣传和教育
• 改善患者预后的有效临床决策
事实上，人工智能不会在护理领域取代人类。为什么？护理是一个以人为中心的职业。
然而，护士也必须了解在其职业中使用人工智能的最佳实践。持续学习和开放的心态是必须的。同理心、人际关系和道德判断也是如此。