将“关怀生命历程理论”与人工智能应用相结合，以提升整个医疗过程中的癌症护理质量

《Seminars in Oncology Nursing》：Integrating the Caring Life Course Theory and Artificial Intelligence Applications to Enhance Cancer Care Across the Continuum

癌症护理中人工智能与关怀生命历程理论的整合研究。通过概念分析与叙事综合，探讨CLCT框架如何指导AI技术在癌症个体、组织及系统层面的应用，强调其提升个性化护理、实时症状监测及多级协调的潜力，同时指出伦理风险、算法偏见及实施障碍等挑战。

　　癌症作为全球公共卫生的重大挑战，其发病率和死亡率持续上升，给医疗系统带来了前所未有的压力。根据最新统计数据，2022年全球新增癌症病例约1990万例，死亡病例约970万例。预计到2050年，这一数字将分别增加至约3530万例和1850万例。这种增长趋势不仅反映了人口老龄化和生活方式变化对癌症发生的影响，也凸显了癌症护理模式需要不断革新以满足患者日益复杂的需求。尤其是在澳大利亚，2024年预计有约16.95万例新发癌症病例，占总死亡人数的30%。而到2034年，这一数字可能攀升至20.9万例。值得注意的是，尽管88%的病例发生在50岁及以上人群中，但30至49岁年龄段的癌症病例也在显著增加，显示出癌症正在影响更广泛的人群。

面对这一挑战，传统的癌症护理模式逐渐显现出局限性。传统的护理框架往往聚焦于疾病的临床治疗和结果，而忽视了患者在整个生命周期中的个人经历和社会环境。癌症不仅是一种生理疾病，它还对患者的心理、社会和精神层面产生深远影响。因此，癌症护理需要更加全面和以人为本的模式，能够适应患者不断变化的需求和生活轨迹。

为应对这一挑战，Caring Life Course Theory（CLCT）作为一种多学科、系统性的护理理论框架，提供了新的视角。该理论由Kitson等人在2022年提出，强调在患者生命全程中全面理解和满足其基本护理需求的重要性。CLCT涵盖了14个理论构念，包括基本护理、生命历程、护理网络、护理需求（CN）、护理提供（CP）、自我护理（SC）、从他人获得护理（C-Fm-O）、为他人提供护理（C-Fr-O）、护理提供包、能力、容量、护理过渡、护理轨迹和护理传记等。这些构念共同构成了一个动态的框架，能够帮助医疗系统从微观、中观和宏观三个层面提供更加协调、系统和以人为本的护理服务。

AI技术在癌症护理中的应用正在成为一种新的可能性。AI作为一种先进的计算技术，能够模拟人类的智能行为，包括推理、学习、问题解决、自然语言理解和决策制定。在医疗领域，AI技术已被广泛应用于疾病预测、诊断、治疗规划和护理协调等多个方面。例如，AI算法可以分析大量临床数据，帮助医生预测疾病进展、治疗反应或再发风险，从而制定更精准的个性化护理方案。同时，AI驱动的聊天机器人和智能应用可以支持患者进行症状监测、治疗依从性和情绪支持，为患者提供更加便捷和个性化的护理服务。

然而，尽管AI在癌症护理中展现出巨大潜力，其应用仍然面临诸多挑战。首先，伦理问题成为AI在医疗领域应用的重要障碍。AI系统的决策过程往往缺乏透明性，导致医疗工作者和患者对其结果的信任度不足。此外，算法偏见也可能影响护理的公平性和有效性，尤其是在数据集不均衡的情况下，某些群体可能无法获得同等质量的护理服务。其次，AI的实施面临技术和资源上的限制，尤其是在基层医疗和远程地区，护理人员的培训和技术支持不足，可能影响AI在临床实践中的应用效果。最后，数据整合、质量和隐私保护问题同样不容忽视。癌症相关的数据往往分散在多个系统中，缺乏统一的标准和格式，这不仅限制了AI系统的性能，也增加了数据泄露和隐私风险的可能性。

为了克服这些挑战，CLCT框架为AI在癌症护理中的应用提供了重要的指导。从微观层面来看，CLCT强调个体的自我护理能力和护理需求，这与AI在症状监测、个性化护理和患者教育方面的应用高度契合。例如，AI驱动的移动健康应用可以实时跟踪患者的症状变化，并提供个性化的护理建议。这种模式不仅提升了患者的自我管理能力，也减轻了护理人员的工作负担。此外，AI可以通过分析患者与医疗系统的互动数据，识别出患者未被满足的护理需求，从而帮助护理人员制定更加精准的护理计划。

在中观层面，CLCT关注护理网络和护理提供过程，强调跨机构、跨专业团队之间的协作。AI可以通过优化护理流程、提升信息共享效率和增强远程医疗服务，支持这一目标。例如，AI驱动的聊天机器人和远程医疗平台可以为癌症患者提供持续的护理支持，尤其是在资源匮乏的地区或患者无法频繁就诊的情况下。这种技术不仅提高了护理的可及性，也增强了患者与护理团队之间的沟通效率和护理连续性。

在宏观层面，CLCT将生命历程视为一个持续的健康与福祉轨迹，强调社会、经济和环境因素对长期健康结果的影响。AI在此层面的应用可以支持政策制定者和公共卫生管理者，通过分析大规模数据预测癌症的流行趋势，识别护理体系中的不平等现象，并优化资源分配。例如，AI可以用于自动化癌症登记系统的分析，为国家层面的癌症防控策略提供数据支持。此外，AI还可以帮助制定更具前瞻性的护理政策，确保护理体系能够适应不断变化的人口结构和社会需求。

然而，要实现AI与CLCT的深度融合，还需要解决一系列关键问题。首先，AI技术的开发和应用必须遵循伦理原则，确保其在护理过程中的透明性和可解释性。医疗工作者和患者需要了解AI的运作机制，以避免误解和误用。其次，AI系统的实施需要跨学科的合作，包括护理专家、技术开发者、政策制定者和伦理学家的共同参与。这种协作不仅有助于确保AI技术的适用性和安全性，也能够推动其在不同文化和社会背景下的公平应用。此外，护理人员的培训和教育也是AI成功实施的重要因素，他们需要掌握如何与AI系统协作，如何在护理过程中平衡技术辅助与人类关怀。

在护理实践中，AI的应用不仅需要技术上的支持，还需要制度和政策的保障。目前，全球范围内关于AI在医疗领域的监管和法律框架正在逐步完善。例如，澳大利亚正在推进AI在医疗领域的立法和监管审查，以确保其安全性和合规性。美国则通过《联邦食品、药品和化妆品法案》（FDCA）和《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）对AI系统进行规范，强调患者数据的保护和AI系统的透明性。欧盟的《人工智能法案》（EU AI Act）则对AI系统进行风险分级，禁止那些对健康、安全和权利构成严重威胁的系统，并规定了相应的法律责任和惩罚措施。

在这些法律和政策框架下，AI的应用需要更加注重数据的安全性和隐私保护。癌症相关的数据往往具有高度敏感性，因此在数据收集、存储和使用过程中，必须采取严格的保护措施。此外，AI系统的算法透明度和可解释性也是关键问题。医疗工作者和患者需要能够理解AI的决策过程，以便在必要时进行干预和调整。因此，开发具有可解释性的AI模型，并在临床实践中进行持续的验证和优化，是确保其安全性和有效性的必要条件。

总的来说，AI在癌症护理中的应用为实现更加全面、个性化和系统化的护理模式提供了新的可能性。然而，这一过程需要在理论、技术、伦理和法律等多个层面进行深入探索和实践。通过将CLCT的理论框架与AI技术相结合，医疗系统可以更好地满足患者在不同生命阶段的护理需求，推动癌症护理向更加人性化、高效化和公平化的方向发展。同时，护理人员、技术开发者、政策制定者和伦理学家之间的合作，将是确保AI在癌症护理中安全、有效地应用的关键。未来的研究和实践需要在这些领域持续投入，以确保AI能够真正成为癌症护理的重要辅助工具，而不是替代人类护理的核心价值。