人工智能 （AI） 是医疗保健领域一个令人兴奋且快速扩展的领域，它开发和应用高级计算技术（如算法）来模拟人类智能的各个方面。人工智能有很多定义及其工作原理。由欧盟出版办公室Samoili 等人（2020 年）的报告发布，基于对几个定义的审查，将其定义为：“由人类设计的软件（可能还有硬件）系统，给定一个复杂的目标，通过数据采集感知他们的环境，解释收集的结构化或非结构化数据，在物理或数字维度上采取行动， 对从这些数据中获得的知识进行推理或处理信息，并决定为实现给定目标而采取的最佳行动”。人工智能与其他领域重叠，例如数据科学，文本挖掘和统计，所有这些都具有共同的先进计算技术。
一
医疗保健中的人工智能
在英国，2021 年启动了一项关于人工智能的国家战略，以支持创建新的人工智能工具和系统，并确保健康和社会护理从这些先进的计算机技术中受益（人工智能办公室，2021 年）。NHS英格兰还启动了一个人工智能实验室，以促进人工智能在医疗保健领域的合作，并汇集了解决在不同健康和护理环境中开发和应用人工智能的障碍的举措（NHS英格兰转型理事会，nd）。人工智能实验室与政府、NHS 信托、行业和公众合作开发资源，包括有关人工智能监管、道德、劳动力发展和人工智能路线图的报告，以确保安全性和易用性。
NHSX 2019年的一份报告强调了许多现实世界的案例研究，其中
英国正在为放射学，基因组学和心理健康等医疗保健领域开发AI工具和系统（NHS X，2019）。东米德兰兹郡的七个NHS信托公司正在与两家人工智能公司合作，开发，测试和推出用于乳腺癌筛查的人工智能工具。
一种人工智能工具使用深度学习技术来理解乳房X光检查，并在双重筛查计划中充当独立的读者。
另一个人工智能工具旨在优化诊所日程安排和员工资源，以确保高效规划和提供乳腺癌筛查服务。伦敦国王学院和南伦敦以及莫兹利NHS基金会信托基金开发了一个名为Cogstack的开源AI工具。这使用 NLP 和其他人工智能技术来提高临床编码的速度和准确性，并已成功部署在门诊，有助于节省资金并释放员工执行更复杂的任务。
护士在 1990 年代初开始探索人工智能，当时信息学作为一个专业领域开始流行。在美国，Rose Harvey使用神经网络开发了一个原型计算机系统，以改善护理诊断过程（Harvey，1993）。从那时起，其他护士一直在探索如何将人工智能技术应用于数字数据集，以试图改善患者护理。Im和Chee（2011）开发了一种决策支持系统，该系统使用一种称为模糊逻辑的AI技术来帮助护士围绕癌症患者的疼痛管理做出更好的决策。
O'Connor（Siobhan O'Connor是伦敦国王学院的高级讲师;德克兰·德瓦恩是爱尔兰戈尔韦大学的教授;Louise Rose是伦敦国王学院的教授） 等人（2023 年）最近的一篇综述总结了 140 项关于人工智能在护理和助产学中的应用的研究。大多数是最近出版的，在过去五年中呈指数级增长。大多数研究以医院为基础，并使用ML技术来分析来自电子健康记录的数据，以预测一系列患者结局或确定影响结局预测的变量（下图）。一些研究探讨了人工智能应用如何改善护理行政和管理，例如护士人员配备和倦怠。一些研究侧重于使用人工智能预测学生流失、课程完成和毕业的护理教育。
二
人工智能的好处
人工智能可以为护士带来许多好处。ML（机器学习）算法可用于构建预测模型，以帮助护士识别面临多种身体，精神和社会健康问题风险的患者。例如，O'Connor 等人（2022 年）进行的范围界定审查发现，有 14 项研究将人工智能技术应用于跌倒数据，以开发预测模型，更准确地识别在医院和社区环境中有跌倒风险的老年人。将来，这些预测模型可以集成到电子健康记录中，以便在患者处于高风险类别时向护士发送数字通知。此类人工智能应用将支持临床决策，使护士能够在预防保健中更加积极主动。
人工智能应用还可以改善护士的诊断过程。例如，Jain等人（2021）评估了一种用于诊断初级保健中皮肤状况的AI工具。与传统的医疗记录和皮肤状况图像审查方法相比，他们发现人工智能工具改善了诊断结果。
人工智能应用可以加强社区医院病房和护理服务的管理和组织。
An 等人 （2021） 使用多种算法根据患者的疾病严重程度和护理需求来组织入住重症监护病房 （ICU） 的患者。这种计算机化的方法旨在帮助护士经理分配具有适当专业知识的ICU护士来照顾患者。
最近的人工智能应用，如ChatGPT，基于一种称为大型语言模型的人工智能模型，可以应用于医疗保健。
Madden 等人（2023 年）建议使用这些人工智能工具来分析医生、护士和其他专业人员在电子健康记录中的自由文本条目，以生成患者护理的实时摘要。这可能有助于在繁忙的地区支持一系列任务，例如临床交接、患者出院和患者教育等。
研究人员使用ChatGPT-4分析重症监护中的非结构化医疗记录，
发现它产生了简洁的摘要并回答了查询。
然而，它也产生了一些虚假信息，作者强调了使用聊天机器人时的数据隐私和安全风险，因为人工智能工具存在缺点（Madden 等人，2023 年）。
三
人工智能的缺点
人工智能有几个限制，护士需要意识到。
人工智能算法和预测方法的好坏取决于它们所基于的数据质量。
如果健康数据集缺少变量，或者某些患者代表性过高或代表性不足，则 AI 工具可能会给出不准确或有偏见的结果。这个问题被称为算法偏差（奥康纳和布斯，2022 年）。
例如，美国的一个研究小组在健康保险公司使用的算法中发现了种族偏见（Obermeyer 等人，2019 年），这可能会使某些患者处于不利地位。基于人工智能的数字工具也可以在较旧的数据集上开发，这些数据集可能无法帮助预测未来的健康问题。
在医疗保健中引入人工智能时，可能会出现一些障碍。
许多护士缺乏人工智能方面的知识和技能（布斯等人，2021 年）。这可能会降低人工智能工具在患者护理中的开发和应用速度和效果。一些临床医生担心人工智能可能会取代他们的工作，或者人工智能工具将取代临床决策（Castagno and Khalifa，2020）。人工智能应用，例如医疗保健环境中使用的机器人，缺乏同理心和其他可能影响决策和患者护理的人类情感（斯托克斯和帕尔默，2020 年）。
最后，应考虑开发和应用ML（机器学习），NLP（自然语言处理）和其他AI技术所涉及的成本，因为它们成本高昂，并且可能不会为患者，护士和其他医疗保健专业人员或卫生服务带来很多好处。
Al现在在许多医疗保健环境中司空见惯。通过使用算法和其他计算技术分析大型数字健康数据集，它可以帮助我们了解患者、护士和医疗保健领域的其他人面临的一些日常问题。护士需要了解与其临床实践相关的人工智能功能和在医疗保健中的应用。
他们应该寻找机会参与并随后领导医疗保健领域的人工智能计划。这将有助于确保开发基于人工智能的技术，以满足护理专业的需求，并有利于患者护理和卫生服务的提供。
