综述：提升手术结局：跨专业术中护理创新实践的综合分析

本综述系统剖析了人工智能（AI）、机器人、虚拟现实（VR）等创新技术与ERAS（加速术后恢复）协议如何重塑术中护理实践，强调了护士作为技术整合者与临床领导者的核心角色，为提升患者安全与手术效率提供了前沿视角。

　　

1 引言

手术护理作为现代医学的基石，其成功极度依赖于术中护理团队细致且动态的贡献。随着医学科学与技术以前所未有的速度发展，这些高技能专业人员的角色也在持续演变，其职责已超越传统范畴，开始拥抱能直接影响患者结局的创新实践。本综述深入探讨了这些创新带来的变革性影响，强调围手术期护士不仅在适应变化，更在主动推动患者安全、运营效率和并发症减少方面的改进。

创新性术中护理实践的特点是对新颖方法、技术和工具的积极追求与开发，旨在促进健康、预防疾病并提升患者护理的整体质量。这不仅仅是新工具的采用，更涉及前线护士的批判性思维，他们处于独特的位置，能识别更高效的流程或将现有物品重新用于其他用途，从而改进临床实践。

围手术期护士作为手术团队中不可或缺的成员，与外科医生、麻醉师和手术技术人员紧密协作，以提供无缝且协调的护理。在术中阶段，他们的专业知识对于确保所有安全协议得到严格遵守、团队成员间的沟通流畅有效，以及患者权利和偏好得到尊重至关重要，尤其是在患者处于麻醉状态无法自我维权时。在这个高风险环境中，即使有先进技术，护士所执行的警惕、倡导和伦理监督等独特的人类角色也变得更为关键。

2 方法论

本手稿是一项全面的叙述性综述，旨在综合和分析关于术中护理创新实践的现有文献。我们进行了结构化的文献检索，以识别相关的文章、指南和报告。

2.1 检索策略与数据来源

我们检索了包括PubMed/MEDLINE、CINAHL（护理与联合健康文献累积索引）、Scopus和Google Scholar在内的多个主要电子数据库。检索时间范围为2010年1月至2025年7月，以确保聚焦于当代和创新实践。检索策略采用布尔运算符（AND, OR）组合关键词和医学主题词（MeSH）。关键检索词包括（“术中护理”或“围手术期护理”或“手术室护士”）与（“创新”或“技术”或“高级实践”或“循证实践”）与（“手术结局”或“患者安全”或“手术效率”）。还针对特定主题进行了额外定向检索，如“人工智能在手术中的应用”、“机器人技术在护理中的应用”、“加速术后恢复（ERAS）”和“虚拟现实在护理教育中的应用”。

2.2 纳入与排除标准

文章根据以下标准进行筛选：

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  纳入标准：经过同行评审的原创研究、系统综述、叙述性综述和专业指南；与手术护理的术中阶段的护士角色和实践直接相关；专注于新技术、协议（如ERAS）或创新护理角色的实施或影响；以英文发表。
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  排除标准：2010年之前发表的文章；仅关注术前或术后护理且与术中实践无明确联系的研究；非同行评审内容、学位论文或会议摘要而无后续全文发表；非英文文章。

2.3 数据合成

所选文献采用叙述性综合方法进行分析。从文章中提取的信息按本综述的核心主题进行组织：基础护理原则、技术创新[人工智能（AI）、机器人、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等]、ERAS协议、专业特定实践以及实施挑战。对这些发现进行批判性评估和整合，以构建一个连贯的叙述，识别关键趋势，在数据可用时量化影响，并概述术中护理的未来方向。

3 当代术中护士的核心能力概况

当代术中护理由一个多方面的能力概况定义，它超越了基础安全职责，整合了先进的临床和系统责任。该概况作为当今技术驱动的手术环境中的实践标准，通过关键领域来理解，包括复杂团队合作、系统协调和技术管理。

3.1 基础安全能力

安全手术实践的基石由几个不可协商的责任构成：细致建立和维护无菌区以防止手术部位感染；精确摆放患者以防止损伤；以及作为坚定的患者倡导者，确保在患者最脆弱时验证其安全和同意。

3.2 团队合作与系统协调

术中护理卓越要求在多学科团队内无缝整合。护士是促进清晰和结构化沟通的核心，这一能力以护士主导实施标准化交接协议（如SHRIMPS）为例，确保在人员更换期间护理的连续性。这延伸到系统级协调，护士在实施复杂的、基于证据的路径（如ERAS）中扮演关键角色。在此角色中，他们协调整个手术团队的行动，以确保遵守加速恢复和减少并发症的协议。

3.3 关键决策与循证实践

动态的手术室环境需要持续的关键思维，这通过护理过程、循证实践（EBP）和文档记录之间清晰且协同的关系来构建。护理过程（评估、诊断、计划、实施和评价）是关键思维的基础框架，提供了提供个体化护理的系统方法。然后，EBP提升了这一框架，以最佳可用研究、临床专业知识和患者价值观为过程的每一步提供信息。例如，在摆放患者时，护士使用护理过程评估风险，但正是EBP指导他们选择特定的、研究支持的技术以防止神经损伤。最后，细致的术中文档记录作为不可或缺的记录，捕捉了在护理过程中做出的EBP驱动决策。该文档提供了护理的法律证明，确保交接期间的连续性，并为质量改进提供关键数据，使整个思维和行动周期可见且可验证。

3.4 技术整合

当代术中护士的一个定义性能力是管理和整合先进技术的能力。这一角色已从手动协助转变为技术管理者，负责准备机器人系统、处理患者特定的3D打印导板，并解释来自各种数字源的数据。正如后续章节将详细说明的，这种技术熟练度并非独立技能，而是融入所有其他能力中，以增强手术精度、提高效率并提升患者安全。

4 驱动术中护理转型的技术创新

先进技术的整合正在从根本上重塑术中护理，超越传统方法，创造更精确、高效和安全的手术环境。这些创新不仅仅是工具，正成为患者护理交付中不可或缺的合作伙伴，要求围手术期护士具备新技能和协作方法。

4.1 人工智能（AI）与机器人技术

人工智能和机器人技术通过提高效率和临床决策正在革新围手术期护理。AI的一个关键应用是预测分析，它使用机器学习算法分析庞大数据集并预测潜在不良事件。这使护士能够通过识别高风险患者而在并发症发生前从被动护理模式转向主动护理模式。在实践中，AI在手术期间提供实时决策支持，并帮助优化手术室物流，如排班和人员分配，使护士能够专注于直接患者护理。

机器人系统，通常由AI引导，增强了手术精度，最小化侵入性，并减轻了护理人员的行政负担。对护士而言，这些技术的整合标志着从手动协助向技术管理者角色的转变。关键责任现在包括准备机器人设备、解释来自预测模型的数据，以及应用批判性思维以确保所有技术建议与患者的整体需求保持一致。

4.2 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）

VR和AR正在改变护理教育和患者体验。这些沉浸式技术提供逼真、无风险的培训模拟，允许护士练习复杂程序并增强其临床推理能力。对患者而言，VR可用于减少术前焦虑和管理术后疼痛。AR在手术过程中提供实时信息叠加，有助于解剖可视化和程序指导。主要影响是通过更好的培训和减少手术错误提高了护理熟练度和患者安全。

4.3 可穿戴健康技术

可穿戴健康技术正在创建一个新的患者数据连续体，直接影响术中护理实践。虽然传统上用于术前和术后监测，但这些数据为术中期间提供了关键基线。护士可以访问患者来自个人可穿戴设备的术前数据——如活动水平、睡眠模式或基线心率变异性——以创建更全面和个体化的术中护理计划。此外，术中可穿戴传感器的出现为护士负责创建了新的实时数据流。这些传感器可以提供核心体温、肌肉氧合或标准监测器可能无法捕捉的细微血流动力学变化的连续监测。术中护士的角色是将这些新数据与传统监测整合，解释其临床意义，并利用它来预测需求和促进及时干预。这将护士的功能从定期数据收集转变为对数据丰富患者的持续、主动监视，直接将可穿戴技术与术中安全和结局联系起来。

4.4 3D打印

3D打印使得创建患者特定的手术导板和植入物成为可能，将部分手术计划转移到术前阶段。然而，这项创新将关键且高风险的责任赋予了术中护士，其在无菌区内作为安全验证的最终点。护士的具体贡献不仅仅在于器械管理；它是一项关键的安全干预。他们负责在立即使用前，将无菌3D打印设备上的唯一标识符与患者记录和手术计划进行 meticulous 交叉参照。通过确认此匹配并将其传达给团队，护士为防止潜在的错误部位、错误程序或错误植入物错误提供了明确的保障。这一直接的护理行动对于个性化手术技术的安全有效应用是不可或缺的，将其警惕性直接与改善的手术精度和患者结局联系起来。

4.5 区块链技术

区块链技术通过为健康信息提供去中心化和不可变的账本，增强了患者数据的安全性、完整性和隐私性。对围手术期护士而言，这意味着要熟悉利用区块链原理的高级图表和文档系统，确保数据准确记录和安全可访问以实现护理连续性。

5 加速术后恢复（ERAS）协议：护理要务

ERAS协议代表了围手术期管理的范式转变，从传统的、碎片化的护理转向整体的、基于证据的和以患者为中心的方法。这些多模式路径旨在减少手术的生理和心理压力，从而加速恢复并改善结局。远非简单的清单，ERAS是一个动态过程，护士在整个手术过程中扮演着中心协调角色。

5.1 护士在ERAS连续体中的角色

ERAS的成功关键依赖于护理领导力和在每个阶段对特定干预措施的细致执行：

1. 1.
   术前阶段：护士的角色在手术前很久就开始，包括关键干预措施，如患者教育和咨询、通过碳水化合物负荷等协议进行营养优化，以及促进预康复。
2. 2.
   术中阶段：在手术室内，术中护士对于维持ERAS核心的生理平衡至关重要。他们的具体贡献包括：目标导向液体治疗：与麻醉团队紧密合作以维持正常血容量（最佳液体平衡），防止脱水和液体超负荷（已知会导致并发症）。正常体温维持：使用加温毯和其他技术主动管理患者体温，以防止意外低体温（可能损害伤口愈合并增加感染风险）。阿片类药物节约多模式镇痛：与团队合作使用非阿片类镇痛药和区域麻醉技术的组合，这是ERAS的基石，旨在减少阿片类药物相关副作用（如恶心和肠梗阻）。
3. 3.
   术后阶段：护士的角色在术后阶段最为显著，他们通过以下方式推动恢复过程：早期活动：积极鼓励和协助患者在手术后数小时内下床行走，以防止血栓、改善肺功能并加速肠道功能恢复。早期口服营养：及时停止静脉输液并重新引入口服饮食，以刺激肠道功能并提供愈合所需的营养。主动恶心呕吐管理：预防性给予止吐药以防止这些常见副作用（它们是早期进食和活动的主要障碍）。

5.2 影响与护理领导力

这些护士驱动的ERAS干预措施的实施已产生显著的、可量化的患者结局改善。研究一致显示住院时间（LOS）缩短、并发症发生率降低以及阿片类药物消耗大幅减少。

ERAS通过将护士定位为多学科团队的领导者和协调者来赋能他们。它要求高度自主的临床判断，并挑战传统等级制度，需要强大的机构支持以克服对早期喂养或导管拔除等变化的阻力。最终，ERAS是一个强有力的例子，说明结构化的、基于证据的护理实践如何从根本上提升手术护理的标准。

6 创新组织模式：基于护理复杂性的 staffing

除了个体实践，重大创新还通过新的围手术期护理组织模式在组织层面发生。传统的 staffing 方法，通常基于僵化的、一刀切的比率，正被更动态的、基于证据的框架所取代。在人员短缺和更高效率需求等压力驱动下，这些模式优先考虑灵活性以及护理能力与特定患者和程序需求的战略对齐。

这些创新模式的核心原则是从基于手术类型的 staffing 转向基于护理复杂性的更细致分配。这涉及对预期护理工作量的数据驱动评估，认识到技术简单的手术可能仍需要 intensive 护理，反之亦然。这些模式的关键特征通常包括灵活角色的战略使用（如可支持多个手术室的巡回护士），以及通过让护士参与工作量评估和排班决策来赋能他们。这与世界卫生组织（WHO）的 staffing 需求工作量指标（WISN）等框架一致，后者主张基于经验数据而非传统进行 staffing。

这些原则的一个实际应用由Cenacchi等人展示，他们在一所主要大学医院实施了分层 staffing 模式。通过区分手术复杂性和护理复杂性，他们能够创建一个灵活的系统：高 intensity 护理程序分配三名 dedicated 护士，而中等 intensity 病例通过纳入共享巡回护士以更少人员有效管理。这种数据驱动的方法使组织能够优化资源分配，确保专业知识集中在最需要的地方。

最终，这些创新的组织模式在增强运营效率和患者安全的同时，促进了术中护理团队内更大的专业自主权和领导力。

7 跨多样外科专业的创新护理实践

术中护理的创新既体现在广泛的组织层面，也体现在不同外科领域内专业的、动手的实践中。整体观点揭示了向更动态、基于证据的系统的转变，这些系统赋能护士以增强患者安全和效率。

7.1 专业特定的术中护理实践适应

在这些创新的组织结构内，术中护理的核心能力通过专业的临床推理进行适应，以满足每个外科领域的独特需求。护士的角色不是静态的；它需要根据专业的技术、程序和患者风险动态应用技能和知识。

7.1.1 心脏手术

护士在这一高 acuity 环境中的角色集中于生命支持无菌组件的精确管理。主要责任是处理用于体外循环（CPB）的主动脉和静脉插管，确保有正确的缝线用于固定它们，并管理用于心脏停搏的停搏液输送系统。护士直接与灌注师协作，处理传递到和来自CPB机器的无菌管路和探头。他们还必须管理多个胸管和心外膜起搏导线，用 specialized 长器械 anticipated 外科医生对深部胸腔工作的需求，同时 contribute 对患者凝血病和血流动力学稳定性的 meticulous 管理。

7.1.2 骨科手术

此处的护理实践由高扭矩设备和复杂植入物序列的管理定义。在关节成形术中，护士的角色涉及 numerous 扩孔器、髓腔锉和试模的顺序组织，确保每个步骤都有正确的尺寸可用。对于机器人辅助程序，具体的护理任务包括机器人臂的无菌 draping，协助解剖配准过程，以及管理机器人末端执行器。此外，护士负责聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）骨水泥的精确混合和处理，这是一个关键步骤，需要警惕骨水泥植入综合征（BCIS）的迹象并管理水泥的放热反应。

7.1.3 神经外科

神经外科中的护士通过 meticulous 技术作为神经组织的直接守护者。关键职责包括手术显微镜的无菌 draping 和术中操纵，这需要与外科医生精细协调。在使用术中神经监测（IONM）的程序中，护士的具体贡献涉及管理无菌区以防止干扰监测信号；这包括根据需要仔细放置皮下针电极和控制盐水冲洗以避免产生可能破坏数据的电桥。灌溉液的持续管理对于维持 delicate 神经结构的温度和湿度也至关重要，直接有助于预防医源性损伤。

7.1.4 普外科（腹腔镜）

在微创手术中，护士作为技术和系统专家发挥作用。他们的角色超越处理器械，到从无菌区管理整个腹腔镜 setup。这包括故障排除摄像头（例如清洁、白平衡和除雾镜头）以及通过与麻醉提供者沟通关于气腹压力来管理气腹。一个关键的安全功能是管理多个先进能量设备（例如超声刀和血管密封器）。护士必须确保每个设备以外科医生请求的正确功率设置连接到发生器，这是防止患者意外热损伤的关键步骤。

7.2 综合：护理创新的关键主题

虽然文献详细描述了各种外科专业内的技术创新，但在明确详细说明专门为术中阶段开发的细微护理角色方面存在明显差距。护士在整合机器人技术和3D打印等技术方面的具体贡献通常是隐含的而非明确记录的。这强调了 dedicated 护理研究对于阐明和验证这些独特且常被“忽视”的贡献至关重要，以确保护理创新的全部范围得到认可。

尽管不同外科领域的技术复杂性日益增加，一个始终如一且深刻的主题仍然存在：对整体患者护理的坚定承诺，包括身体和心理福祉。护理的人文方面——提供舒适、管理焦虑和解决患者恐惧——仍然是一个持续且创新的要务。这突显了技术进步必须始终与富有同情心的、全面的护理相平衡，以实现最佳可能的患者结局。

8 围手术期护理创新采纳的挑战与策略

创新实践和先进技术融入围手术期护理虽然前景广阔，但常常遇到复杂的挑战阵列。这些障碍跨越人类、组织和技术领域，需要全面和战略性的方法以实现成功和可持续的采纳。

8.1 障碍

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  人为因素：变革阻力是一个显著障碍，通常源于护士的怀疑态度，他们担心工作替代或新技术生成的数据被用于惩罚目的。严重依赖直觉和临床判断的护士可能担心人工智能或其他自动化系统可能削弱他们的专业自主权和专业知识。对新创新好处的缺乏理解以及对技术故障的恐惧进一步加剧了这种阻力。
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  组织/系统因素：医疗机构经常面临创新的系统性障碍。这些包括缺乏足够的时间进行培训和适应新系统、技术获取和实施资金不足，以及对创新倡议的机构支持不足。高员工流动率和 excessive 工作量也阻碍了护士参与和采纳新实践的能力。一个显著的挑战是多学科团队对新协议（如ERAS）的参与缺乏统一性，导致护理不一致。此外，未经适当评估就草率采用新手术技术有可能造成重大患者伤害，正如过去经验所证明的那样。
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  技术/数据因素：技术本身可能呈现障碍。对用于训练AI工具的数据的准确性和可靠性的担忧、AI算法缺乏明确监管和透明度，以及与患者隐私和数据安全相关的关键问题普遍存在。整合新技术的固有复杂性也可能 disrupt 现有工作流程，导致延迟和阻力。
  术中护理实践和技术的实施从根本上是一个变革管理挑战。仅技术解决方案是不够的；成功取决于解决影响人类行为和组织准备度的心理、文化和系统因素。这意味着创新的战略规划必须优先考虑以人为本的设计、 robust 培训，并赋能一线护士作为变革的共同创造者和倡导者。

8.2 技术整合中伦理困境的批判性评价

先进技术融入术中护理提出了深刻的伦理挑战，这些挑战超越了技术实施，触及护理实践的核心。虽然诸如ANA的“AI五权”等框架提供了指导，但需要更深层次的批判性评价以应对护士面临的复杂困境。这需要在高风险手术环境中将核心生物伦理原则——行善（为患者利益行事）、不伤害（不造成伤害）和公正（确保公平护理）——操作化。

具体的伦理困境经常在实践中出现。例如：

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  算法偏见与公正：考虑一个AI驱动的决策支持工具，它使用历史数据预测患者手术部位感染风险。如果算法训练数据中某些人口群体代表不足，它可能不准确地将较低风险评分分配给来自该群体的患者，导致术中预防措施不那么严格。这与公正原则产生直接冲突。护士面临要么遵循有缺陷的数据驱动建议，要么基于自身评估倡导更高级别护理的困境，可能挑战协议。
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  问责与临床判断：当AI生成的警报或建议与经验丰富的护士的临床判断相矛盾时，会出现关键冲突。如果可穿戴设备显示生命体征稳定，但护士观察到细微的、不可量化的患者恶化迹象，必须做出决定。如果护士信任其直觉并启动快速反应，可能会因违背数据而受到质疑。如果他们信任技术而发生了负面结局，谁承担责任？这种问责制的模糊性——是在护士、机构还是技术开发者——是一个显著的未解决挑战。
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  数据隐私与自主权：来自集成技术的连续数据流 creates 漏洞。数据隐私泄露可能暴露高度敏感的患者信息，违反不伤害原则，造成潜在伤害。此外，当患者可能不完全理解其数据如何被使用、存储或可能商业化时，确保真正的知情同意（患者自主权）变得更加复杂。
  操作化伦理回应要求护士作为警惕的患者倡导者行事。这涉及将AI工具视为护理的辅助而非仲裁者；质疑和报告技术中的潜在偏见；以及倡导 robust 的数据安全措施。护士的角色是充当必要的“人类防火墙”，确保技术进步始终通过伦理推理、临床专业知识和对患者安全与公平的坚定承诺的透镜来应用。

8.3 成功实施的策略

克服这些障碍需要多方面的、综合的方法：

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  培育变革与创新文化：医疗机构必须积极培育拥抱变革和创新的环境。这涉及鼓励实验，将失败重新定义为宝贵的学习机会，并赋能员工积极 contribute 持续改进倡议。促进发散思维、鼓励 calculated 风险承担、培养对失败的容忍度，以及在护理团队内建立敏捷性和自主权是这种文化转型的关键步骤。
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  灵活框架与分阶段推广：“一刀切”的创新方法往往无效。相反，策略应根据每个单元、患者群体和 acuity 水平的独特需求进行定制。实施测试启动模型，从小规模试点开始并逐步扩展，可以有效降低风险并增加正确使用和接受度。
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  针对性教育与基于模拟的培训：全面的教育对于创新采纳成功至关重要，而基于模拟的培训作为一个关键的战略促进因素脱颖而出。这种方法允许护士在安全、受控的环境中发展 and 精炼技能，对患者零风险。这些项目不仅应专注于新技术（如机器人或VR）的技术操作，还应专注于有效使用它们所需的关键思维、团队合作和危机管理技能。高保真模拟，无论是使用先进人体模型还是沉浸式虚拟现实（VR）环境，都能弥合理论与实践之间的差距。它们使护士能够为复杂程序建立肌肉记忆，在罕见或高风险事件期间练习沟通和决策，并获得使用新技术的信心，这有助于克服变革阻力和对失败的恐惧。通过将 robust 模拟融入培训，医疗机构可以确保术中护士既达到技术熟练度，又获得将创新转化为更安全患者护理所需的情境意识。
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  强大的护理领导与多学科协作：在技术选择和实施的决策过程中早期涉及护理领导者至关重要。护理领导者处于独特位置，可以鼓励、激励和赋能其同事和其他医疗专业人员拥抱新实践。建立 cohesive 的多学科团队，这些团队对齐并“朝同一方向努力”，对于成功实施复杂协议（如ERAS）至关重要。遵守来自AORN、ANA和WHO等组织的专业指南为安全有效的创新提供了基础框架。
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  沟通“原因”：向临床医生清晰阐明新工具的目的和 tangible 好处对于获得接受和 buy-in 至关重要。利用多种沟通渠道强化这些信息确保更广泛的理解和参与。

8.4 可持续创新基于证据实施的必要性

虽然创新对于推进医疗保健至关重要，但其采纳必须严格以证据和对患者安全的不懈承诺为指导。文献强调“未经适当评估就草率采用新手术技术有可能造成重大伤害”。因此，建议护士在“循证实践的背景下”考虑创新。一个显著的挑战不仅在于开发创新，还在于系统评估其效能并通过 robust 的基于证据的实施策略将其整合到实践中。这对于ERAS等协议尤其相关，尽管有“广泛的证据基础”，但由于根深蒂固的传统思维模式，护士可能仍然在没有临床医生明确“许可”的情况下犹豫是否完全实施要素。这种情况强调了需要强有力的领导来倡导基于证据的方法，克服仅基于传统的变革阻力，并确保新实践不仅被采纳，而且通过持续审计和反馈循环得以维持。这确保创新真正转化为改善的患者结局，并成为围手术期护理的永久特征。

9 结论、未来方向与建议

本报告中呈现的综合分析明确表明，创新性护理实践正在深刻提升跨多样专业的手术结局。先进技术的整合，加上对ERAS等基于证据的协议的坚定遵守， consistently 导致患者安全增强、运营效率提高和并发症显著减少。围手术期护士， once 主要专注于技术协助，已演变为手术团队中不可或缺的领导者。他们的角色现在包括复杂的技术整合、敏锐的数据解释，以及倡导整体的、以患者为中心的护理。这种演变强调了围手术期护士作为技术娴熟、批判性思维且伦理根基牢固的倡导者的关键重要性，其贡献对于优化患者体验和实现 superior 手术结果至关重要。

9.1 未来手术室的战略要务

AI和先进技术的整合正在重新定义围手术期护士的角色，从技术助理转变为临床数据策展人和技术管理者。这种转变需要医疗机构的主动响应。为确保护士能够满足这些未来需求，机构必须投资于全面的、持续的培训项目。这些项目必须超越技术操作，包括数据素养、AI输出的批判性评估以及新技术的伦理影响。同时，机构必须通过提供时间、资源和机构支持以让护士领导变革来培育护士主导的创新文化。真正的整合还要求通过标准化沟通协议和共享技术平台加强多学科协作，确保整个手术过程中的无缝团队合作。

9.2 公平与以人为本护理的伦理使命

随着手术护理通过基因组学和数据密集型技术变得高度个性化，出现了关于公平获取、数据隐私以及算法偏见可能加剧健康差异的深刻伦理挑战。护理专业对患者倡导的核心承诺要求对技术采纳采取伦理根基的方法。因此，机构必须为所有先进技术制定和实施清晰的伦理框架，确保患者隐私、数据安全和人类问责制保持 paramount。作为患者倡导者，护士应处于这些框架的开发和审查的核心。此外，有必要通过创建策略来解决健康公平问题，确保手术护理和培训的进步惠及所有患者和临床医生，包括农村或资源不足地区的患者和临床医生。最终，技术采纳必须通过以人为本的透镜优先考虑，让护士参与工具的设计和选择，以保证它们增强而非阻碍定义护理专业的基本临床判断和富有同情心的护理。