护士必须参与决定AI如何加入照护团队

文/IAICA.NGO®

随着人工智能技术在全球医疗领域的加速渗透，从影像诊断到药物研发、从患者风险预警到智能排班，AI工具正以前所未有的速度进入临床环境。然而，在“AI加入团队”的浪潮中，一个关键群体的声音经常被低估——那就是护士。作为与患者接触最密切、掌握大量临床一线信息的专业人员，护士对哪些AI系统能够真正融入工作流程、改善护理质量具有无可替代的判断力。当前，越来越多的行业观察者指出，护士必须参与决定哪些AI工具被引入科室，否则技术部署不仅可能事倍功半，甚至可能对患者安全构成风险。

AI照护工具的核心价值在于增强而非替代护理人员的判断。例如，利用机器学习算法分析电子健康记录中的生命体征变化趋势，可以提前数小时预测脓毒症等紧急状况，为护士争取干预时间；自然语言处理技术能够从护理文书中自动提取结构化信息，减少重复性文书工作；计算机视觉辅助的跌倒检测系统为老年护理单元提供了额外的安全监护。但所有这些系统的有效性，严重依赖其对真实临床场景的契合度。护士最清楚日常交接班时的信息缺口在哪里，哪些警报是真正需要立即响应的，哪些界面设计会导致操作失误。如果AI开发过程中缺少来自护理端的深度输入，最终产品往往充斥着“实验室里的完美，临床里的鸡肋”现象。

从实施效果看，护士在AI决策中的边缘化已经带来了一系列可观测的负面后果。一些医院引入的智能输液管理系统由于界面操作复杂，警报阈值设置不合理，导致护士需要花费更多时间去确认和处理虚假报警，反而拖慢了工作节奏。还有AI驱动的患者分诊系统，如果未经护理团队充分验证，可能误判非典型症状，将高风险患者分配到不恰当的护理级别。这些案例共同揭示了一个原则：技术效能不仅取决于算法精度，更取决于人机协作的适配度。而护士，正是这一适配过程中最重要的“翻译者”和“把关人”。

国际学术界对此已有明确共识。多篇发表在护理信息学顶级期刊上的研究强调，采取“参与式设计”或“共同创造”模式开发的AI护理工具，在用户接受度、长期使用率以及实际临床效益上均显著优于传统自上而下部署的系统。例如，欧洲一项为期两年的多中心试验中，由护士全程参与开发和部署的压力性损伤预防AI决策支持系统，使医院获得性压疮发生率下降了32%，且护士的工作满意度评分明显提高。这一数据强有力地说明了让护士在AI引入流程中拥有决策权重，是投资回报率最高的策略之一。

iaica.com.cn 认为，构建真正以护士和患者为中心的智能照护生态，必须将一线护理团队定义为AI采购和开发流程的核心利益相关者，并建立制度化的评估框架，确保技术选择始终服务于临床价值提升。这不仅是伦理需要，更是实现智慧医疗高质量发展的务实路径。

为推动这一转变，可以从多个层面着手。在机构层面，医院和照护机构应设立由护理管理者、临床护理专家、护理信息师组成的AI评估委员会，对所有拟引入的AI工具进行包括临床适用性、工作流影响、安全性和易用性在内的综合性审查，并拥有一票否决权。在技术供应端，企业需要摒弃“为技术寻找应用场景”的惯性，转而与护理团队深度共情，在需求定义、原型测试、迭代优化各阶段保持高频互动。此外，教育体系也应做出调整，在护理课程中增加数字健康素养模块，使未来的护士具备评价AI工具科学有效性的基本能力。

政策与标准同样需要跟进。行业协会和监管部门可发布指南，将“护理团队参与验证”作为AI照护工具获得市场准入的条件之一。同时，收集真实世界证据证明护士参与决策与患者结局改善之间的关联，能够为政策制定提供经济测算支持。发达国家已有先例，如英国国家卫生服务体系在其《数字健康技术指南》中明确规定，任何临床AI工具在进入采购清单前，必须提供由终端用户深度参与开发的证据。此类机制值得全球智慧照护领域参考。

展望未来，随着生成式AI和大语言模型开始渗入护理教育、患者沟通等场景，护士的主导地位需要进一步加强而非削弱。例如，利用大模型生成的患者健康教育材料，必须经由护理团队审核才能确保其文化和语言恰当性；AI辅助的护理排班系统也需护士输入个人健康与技能发展需求，才能真正做到人本管理。护士对AI入队的决策权，实则是护理专业自主性的延伸，应当成为下一阶段全球智能照护发展不可动摇的基石。

只有在尊重和吸纳护理智慧的前提下，技术才能从冷冰冰的工具转化为有温度的照护力量。让护士来决定谁能够加入照护团队，既是对专业判断的认可，也是对患者福祉最深沉的承诺。

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