人工智能在护理领域的应用进展

<正>随着社会经济水平的提高和人口老龄化的加剧,社会对医疗护理资源的需求不断增加;然而全球都面临护理人力资源长期不足的严峻形势,护理工作量迅速增大,难以满足社会医疗需求。Aiken等~([1])研究发现,患者死亡率较高与护理人员工作量较大密切相关。工作强度大、方式多变、环境复杂,护理人员不仅要面临一定的职业暴露,还要及时发现患者病情变化并妥善处理,这对护理工作提出了巨大挑战。此外,现有医疗环境和护理资源对护理人员的执行力和决策力产生了制约,不利于优质护理的建设。科技发展推动医疗水平,人工智能相关护理技术可一定程度满足社会对医疗护理服务的需求,减轻护理人员劳动强度,提升护理质量。本文对     

新时期我军护理发展面对的挑战与应对策略

从国家卫生制度改革、军队精简整编及体制改革、护理服务观念、护理服务对象及领域、护理管理模式、科技进步与高新技术、护理教育、法制观念方面综述了我军护理发展面对的挑战，并提出了应对策略。     

人工智能与护理安全管理

介绍人工智能的定义及相关技术,总结其在护理电子信息系统、人力资源配置、风险预警及决策支持、护理智能辅助工具等护理安全管理方面的应用现状,提出人工智能在护理安全管理中的发展策略。     

人工智能在护理领域的应用及思考

人工智能发展迅速,尤其已经深入医学领域的各个环节,对传统医疗行业带来很大冲击和变革,给护理领域也造成很大影响。本文介绍了人工智能在护理领域的应用,并提出人工智能时代护理的机遇和挑战,旨在引起护理及其他卫生保健相关人士的重视,采取积极措施应对人工智能时代的到来。     

新时期我军护理发展面对的挑战与应对策略

从国家卫生制度改革、军队精简整编及体制改革、护理服务观念、护理服务对象及领域、护理管理模式、科技进步与高新技术、护理教育、法制观念方面综述了我军护理发展面对的挑战,并提出了应对策略.     

人工智能背景下中医护理发展的 SWOT 分析

随着计算机技术的发展和成熟,人工智能迎来了发展的黄金时期。近年来,人工智能被广泛运用于医疗健康等行业,在配合医疗诊断、治疗及手术中取得突破性进展.但在中医护理领域,因中医本身的复杂多变性,人工智能在中医学科的发展存在局限性.本文基于SWOT分析模型,从优势、劣势以及所面对的发展机会和挑战方面分析人工智能背景下中医护理发展的内部条件和外部因素,有针对性的提出发展策略,为推进人工智能在中医护理领域的发展提供科学建议。     

人工智能时代护理人力资源的困境与对策

分析我国目前护理人力资源困境,阐述人工智能在护理人力资源困乏中所起到的作用、人工智能下护理人力资源的面临的挑战与机遇、人工智能时代护士人力资源发展。强调寻求适合时宜的护理行业人力发展的新途径,对护理行业人力资源结构、配置等体制机制改革和变革具有重要的战略意义,同时也能为未来将人工智能更好地应用于护理行业提供理论依据。     

循证护理对临床护理的挑战及进展

循证护理是近年来护理领域中兴起的新概念、新观点、新思维，也是护理领域发展的新趋势。重点阐述了循证护理产生的历史背景、概念、内涵、实践方法和优点以及对护理学科的新挑战，旨在认识和掌握循证护理，指导临床护理?     

人工智能在慢性病个性化护理中的研究进展

综述国内外人工智能技术在慢性病个性化护理中的应用现状,分析目前我国人工智能应用在慢性病护理中存在的一些问题并提出技术层面、管理层面、资金层面、人才层面的应对策略,着重强调护理人员在人工智能技术发展和应用于慢性病护理过程中的关键作用,为人工智能技术应用于我国慢性病护理提供一些新的思路和参考依据.     

人工智能在慢性阻塞性肺疾病患者护理中的应用进展

回顾近几年国内外有关智能护理在COPD患者的研究进展,为今后人工智能在COPD护理运用方向提供思路。检索中英文数据库,在介绍国内外人工智能(AI)技术在慢性阻塞性肺疾病的发展现状和研究成果的同时分析智能护理的优势和发展中所遇到的问题。人工智能在COPD护理上运用很有必要性,为患者提供更好的护理服务,提高患者的康复效果和生活质量。但也存在患者生活隐私的伦理问题和技术难关问题,这需要护理人员和人工智能开发人员共同努力,不断克服技术问题,转变传统护理模式,将智能护理作为基础医疗工具应用到"家庭-社区-医院"为一体的延续性护理中;同时要注意尽可能满足关注患者的需求,尊重患者意愿,为完善研发提供思路。     

人工智能语音系统在护理领域的应用进展

本研究从人工智能语音系统的相关概念、起源和发展、应用领域的变化发展、在护理领域中的应用,以及新技术面对的机遇和挑战等方面进行综述,为人工智能语音系统助力临床护理发展提供新视角。     

基于PubMed数据库的人工智能在护理领域的研究热点分析

目的 分析人工智能在护理领域的研究现状与热点。 方法 检索在PubMed数据库中收录的有关人工智能的相关护理文献,检索时间为: 建库至2019年8月31日,应用书目共现分析系统(BICOMB 2.0)软件,对文献年代、发表期刊等数据进行计量学分析。采用SPSS 21.0 统计软件将词篇矩阵进行聚类分析,生成研究热点。 结果 共纳入227篇文献,提取出29个英文高频主题词,总结出了3个研究热点:护理信息化建设及其对护理人员的改变;护理决策支持系统的应用;与机器人相关的专科护理的发展。 结论 人工智能正处于快速发展时期,研究范围涉及体系构建、临床护理及居家等多个方面,且更加于注重临床应用。     

The artificial intelligence evidence-based medicine pyramid

Several studies exist in the literature regarding the exploitation of artificial intelligence in intensive care. However, an important gap between clinical research and daily clinical practice still exists that can only be bridged by robust validation studies carried out by multidisciplinary teams.     

Predictive modeling in neurocritical care using causal artificial intelligence

Artificial intelligence (AI) and digital twin models of various systems have long been used in industry to test products quickly and efficiently. Use of digital twins in clinical medicine caught attention with the development of Archimedes, an AI model of diabetes, in 2003. More recently, AI models have been applied to the fields of cardiology, endocrinology, and undergraduate medical education. The use of digital twins and AI thus far has focused mainly on chronic disease management, their application in the field of critical care medicine remains much less explored. In neurocritical care, current AI technology focuses on interpreting electroencephalography, monitoring intracranial pressure, and prognosticating outcomes. AI models have been developed to interpret electroencephalograms by helping to annotate the tracings, detecting seizures, and identifying brain activation in unresponsive patients. In this mini-review we describe the challenges and opportunities in building an actionable AI model pertinent to neurocritical care that can be used to educate the newer generation of clinicians and augment clinical decision making.     

Technological machines and artificial intelligence in nursing practice

This article is a theoretical discourse about technological machines and artificial intelligence, highlighting their effective interactive outcomes in nursing. One significant influence is technological efficiency which positively affects nursing care time, enabling nurses to focus more on their patients as the core of nursing. The article examines the impact of technology and artificial intelligence on nursing practice in this era of rapid technological advancements and technological dependence. Strategic opportunities in nursing are advanced, exemplified by robotics technology and artificial intelligence. A survey of recent literature focused on what is known about the influence of technology, healthcare robotics, and artificial intelligence on nursing in the contexts of industrialization, societal milieu, and human living environments. Efficient, precision-driven machines with artificial intelligence support a technology-centered society in which hospitals and healthcare systems become increasingly technology-dependent, impacting healthcare quality and patient care satisfaction. As a result, higher levels of knowledge, intelligence, and recognition of technologies and artificial intelligence are required for nurses to render quality nursing care. Designers of health facilities should be particularly aware of nursing's increasing dependence on technological advancements in their practice.     

人工智能在神经介入诊疗中的应用前景

超级电脑“深蓝”打败国际象棋大师卡斯特洛夫十年后人工智能Alpha GO又在围棋领域完胜李世石,这时医生们也许应该思考这样一个问题,人工智能机器人是否会逐渐替代人类来诊断甚至治疗疾病。计算机海量存储、快速计算、不知疲倦学习、永无止境的升级使得人工智能可能首先在诊断上替代并超越人类。计算机图像分析、工业自动化、智能控制的应用推动了人工智能机器人治疗系统的研发,这种治疗系统首先运用到精准度和稳定性要求极高的显微手术和具有放射损害的介入治疗领域,2019年11月首例人工智能机器人实施的颅内动脉瘤介入手术在加拿大多伦多西区医院完成,本文对人工智能在神经介入诊疗中的应用前景进行展望。     

人工智能在慢性病患者健康管理中的应用进展

慢性病因其长期性、难治愈性成为威胁患者健康的重要公共卫生问题之一,人工智能为实现高效的慢性病健康管理提供了方法。该文对人工智能及其在慢性病健康管理领域中的应用现状进行综述,同时对应用中存在的问题进行总结并提出展望,以期为人工智能在慢性病健康管理中的应用提供借鉴。     

护理专业学生情绪智力现状及分析

目的了解护理专业在校学生的情绪智力状况。方法采用问卷调查法对两所学校护理专业不同学历层次学生的情绪智力进行了调查。结果收回有效问卷233份,护理专业学生的情绪智力总体水平不高,情绪智力得分上,专科护生得分最高,本科护生次之,中专护生最低（P〈0．01）。结论应加强护生情绪智力的培养。     

人工智能在医疗彩超检查中的应用及发展趋势研究

人工智能推动了医疗领域的进步。基于此,本文以医疗彩超检查为切入点,从问题分类处理、检测问题处理以及分割问题处理三方面说明了人工智能在医疗彩超检查中的应用,并对基于人工智能的彩超检查的发展趋势进行了展望。