人工智能在护理管理领域应用的研究进展与展望

人工智能在护理管理领域展现出了广阔的应用前景, 有望成为提高护理管理领域效率和水平提高的重要突破点。本研究回顾了人工智能在护理管理领域的研究现状, 总结了人工智能在护理人员调度、疾病风险管理、优化护理管理流程等方面的进展, 分析了人工智能在护理管理领域应用的机遇与挑战, 为今后人工智能在护理管理领域的开发和应用提供参考。     

人工智能技术在老年护理中应用的研究进展

人工智能技术是一门涉及多领域知识和包含多种技术的科学,其主要目标是让机器代替人完成复杂的工作。本文阐述国内外人工智能技术在老年护理领域的应用现状,护士在人工智能技术发展和应用于老年护理过程中的作用、人工智能技术可解决的老年护理问题,分析目前存在的问题并提出应对策略,为人工智能技术在我国老年护理中的应用提供参考。     

人工智能赋能护理进展及发展策略

随着计算方法和计算能力的快速发展,人工智能在问题模型构建和分析方面的能力得以快速提升。人工智能已逐步渗入医疗护理领域,在辅助医护方面发挥重要作用。本研究主要对人工智能技术赋能护理领域的现状展开论述,同时对当前存在的问题和挑战进行分析,以期为人工智能更有效地支持护理发展提供新思路。     

人工智能在护理领域的应用现状及发展前景

总结人工智能在护理领域的应用现状,从临床工作应用、老年照护、协助护理诊断、管理慢性病4个方面进行分析,对其在护理领域的发展前景进行展望,探索人工智能在护理领域应用的挑战与困境。     

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。     

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。     

护理领域人工智能的研究热点与趋势分析

目的对人工智能技术在护理领域的应用研究进行分析,从而指导国内相关学科专业研究的开展。方法使用Web of Science核心数据库,对库中有关护理领域人工智能应用的文献进行主题检索,检索时间为1994-2020年,共检索到文献845篇,为了更好地突出文献蕴含的信息,我们对845篇文献进行筛选,取出其中类型为article和review的文献,共795篇,对该795篇文献进行文献计量学分析。结果人工智能技术在护理领域的研究于2010年后逐渐进入高速发展期,"慢病管理""疾病识别和预防""护理教学"是该领域的研究中心。"智能家庭护理"是近年来的一个新的研究热点。结论人工智能在护理领域应用的研究尚处于初级阶段,主要用于临床护理工作和护理教学改革等方面。这些国际学术研究的热点和趋势对国内护理科研发展有一定的指导和借鉴价值,为科研资源的合理利用分配提供了必要的根据。     

人工智能在护理领域应用的现状及挑战

本文阐述人工智能在护理领域的应用现状,同时思考人工智能可能带来的相关问题,期盼学者加强研究,制定相应的制度、规范和法律法规,提供高质量护理服务,推动护理学科发展。     

人工智能时代下眼底术后体位支持的现状与发展趋势

对玻璃体切割联合眼内填充术后体位支持的相关研究进行综述。旨在分析人工智能时代下,如何借助科技力量来提高眼底术后的强迫体位依从性、舒适度及准确率,并通过3个方面进行阐述:国内体位护理支持现状、人工智能时代下国内体位护理的发展和国外体位护理的革新。同时,提出了我国眼科护理在智能时代面临的机遇与挑战,以期搭建精准快速体位干预体系,造福视网膜脱离患者。     

人工智能在医疗领域的应用现状及发展前景

在分析人工智能内涵及其应用领域的基础上,探索人工智能在医疗领域的应用现状和发展前景,指出人工智能在医疗领域的应用还相对滞后,具有很大的开发应用空间。研究者需不断拓宽视野,采用系统、专业的方法来探寻该问题的可行之径,突破现在人工智能与医学相结合的瓶颈,有的放矢地将人工智能应用于医疗领域,将人工智能的潜力和医学的潜力最大限度地发挥出来。     

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。     

大数据下人工智能在慢性阻塞性肺疾病社区随访中的应用进展

综述了大数据下人工智能在慢性阻塞性肺疾病社区随访中的应用进展。具体内容包括COPD的社区延续护理照顾现状、大数据与人工智能的概念、大数据时代下工人智能在社区随访中的应用以及在COPD社区随访研究的应用进展。认为在大数据及人工智能背景下,为我国居民提供以现代科学技术为基础的全面健康管理体系,能够将护理模式从被动医疗转变为积极的医疗保健,更好的早期预防慢性病,建立有效的慢性病预防控制体系,可以为大众提供基于大数据应用的综合健康管理信息和个性化社区护理方案。     

护理机器人的临床应用研究进展

目的 对护理机器人在临床领域应用现状进行综述,为国内护理机器人的设计、研发提供参考。方法 检索国内外数据库相关文献,从护理机器人的由来、定义、应用类型、工作分类、面临的挑战及伦理问题进行综述。结果 护理机器人已经在临床领域专业护理工作（体征监测、药物配置、静脉采血、吸痰和咽拭子采样）和基础护理工作（医院导诊、消毒杀菌、患者转运、物流运输）中进行应用,但在应用时会面临护理机器人成本、护患关系、患者隐私安全、人文关怀及法律责任归属相关方面的挑战及伦理问题。结论 护理机器人在临床中应用是人工智能时代下的一种必然趋势,其类型还需要不断完善,比如辅助导尿、鼻胃管置入等精细化护理操作的机器人。此外,与机器人应用时有关的挑战及伦理问题也需要逐步解决,以加速推动护理机器人在临床环境中的应用进程。     

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.     

基于人工智能影像组学在肝细胞癌中的研究进展

随着人工智能在医疗领域的迅速融合发展,影像组学作为一个新兴的领域,利用术前放射成像来反映与特定临床结果相关的细微模式变化,目前已广泛应用于组织病理学诊断预测、治疗反应评估和预后预测。人工智能技术的发展和医疗大数据的积累为我们更好地理解影像组学机制提供了新的见解,这将极大地推动精准医疗在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)管理中的发展。该综述总结了影像组学在肝细胞癌精准诊治中的转化应用及未来的发展潜力,展望在飞速发展的诊疗技术时代,如何将人工智能更高效的运用在HCC临床实践中。     

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。     

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。     

"互联网+"时代下智慧护理的探索与发展

随着信息化时代的到来, 以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术正以迅猛态势渗透社会的方方面面, 改变着人们的社会环境及生活方式。"互联网+智慧护理"是新时代护理工作服务模式的探索, 近年来发展迅速并广泛应用。笔者从智慧护理的发展背景、研究热点等方面进行阐述, 旨在为护理创新及信息化的发展提供借鉴。     

人工智能在压力性损伤中应用的研究进展

从人工智能+压力性损伤的必要性、应用现状、问题与展望3个方面对人工智能+压力性损伤的相关研究进行综述，提出目前大部分人工智能+医学的研究由医生主导，今后护士应积极融入人工智能的大环境，了解护理过程中产生的数据意义，并参与护理大数据的管理，从而使人工智能更好地融入临床护理服务，优化护理实践旨在为推动压力性损伤智能化管理提供参考。     

机器学习算法在压力性损伤管理中的应用进展

随着护理信息化管理的不断推进,数量庞大的多重结构数据的收集和重新利用与人工智能领域密切结合已成为趋势。压力性损伤在管理方面存在大量多重结构数据,其管理方法与人工智能领域的结合已从前沿技术逐渐转变到现实应用阶段,推动着压力性损伤管理由"制度管理"向"数据管理"转变。该文从应用基础、测量和分析创面、风险预测模型3个方面,对机器学习算法在压力性损伤中的应用研究进行综述,旨在为推动压力性损伤信息化管理提供参考。