人工智能在护理临床教育中的整合：提升Mini-CEX模型

《Journal of Multidisciplinary Healthcare》：Integration of Artificial Intelligence in Nursing Clinical Education: Enhancing the Mini-CEX Model

人工智能辅助的Mini-CEX临床评估体系可显著提升护理学生的技能掌握效率和评估客观性，通过计算机视觉和自然语言处理实现实时反馈与个性化指导。

　　本研究探讨了人工智能（AI）在护理临床教育中的应用，特别是其对迷你临床评估练习（Mini-CEX）的改进。Mini-CEX是一种在真实医疗环境中评估护理学生临床能力的结构化、实时且形成性工具。然而，传统的Mini-CEX评估方式常常受到评估者主观判断和评估一致性不足的影响，导致教学效果受限。因此，本研究引入AI技术，旨在通过自动化评估和个性化反馈，提升临床教学的质量和效率，同时保持护理教育中核心的人文关怀和专业精神。

在研究设计方面，研究者采用了混合方法，将140名护理专业本科生随机分为对照组和干预组，每组70人。对照组继续使用传统的Mini-CEX评估方式，而干预组则在原有基础上加入了AI辅助评估。AI系统通过视频记录和文本分析的方式，对学生的临床技能操作和患者互动进行自动化分析，并生成结构化的反馈报告。这些报告不仅为学习者提供了清晰的改进方向，也为教师在评估后的反馈环节提供了依据。研究还强调了AI在护理教育中的独特价值，尤其是在处理大规模数据、提升评估的标准化和减少教师负担方面。

研究结果表明，AI辅助的Mini-CEX在提升评估的一致性和客观性方面具有显著优势。在培训前后，干预组在多个护理技能项目中表现优于对照组，例如止血、包扎、固定技术以及浅表静脉留置针输液等。此外，干预组在沟通能力、患者关怀和整体评估方面也取得了更好的成绩。这些数据支持了AI在临床教育中对技能提升和反馈机制优化的有效性。AI的实时反馈功能使学习者能够更快地识别自身不足，并在接下来的训练中进行针对性改进。这不仅提高了技能掌握的速度，也增强了学习者的参与感和责任感。

从教学方法的角度来看，本研究采用了多层次的培训设计，以确保AI辅助Mini-CEX的实施能够全面覆盖护理学生的学习需求。培训内容包括五项核心护理技能操作及其相关的理论知识，如双人胸外心脏按压、心电图监测、氧气疗法、外周静脉穿刺以及基础伤口护理。培训过程中，学习者通过案例教学、视频学习和AI辅助评估相结合的方式，逐步提升自身的临床能力。AI不仅提供了即时反馈，还通过数据分析帮助教师更好地了解学生的学习进展，并据此调整教学策略。

在教学团队的组建方面，研究者特别强调了教师的资质和培训。教学团队由具备丰富临床经验的护理教师组成，他们均通过标准化培训和评估，确保能够胜任AI辅助Mini-CEX的教学工作。此外，教学团队还包括护理研究办公室的负责人和护理部门的副主管，以确保AI技术的应用符合教学标准，并能够为学生提供高质量的评估和反馈。

研究还指出，AI在护理教育中的应用不仅限于技能评估，还能够促进学习者在沟通、人文关怀和专业素养方面的提升。通过分析学生在临床情境中的表现，AI能够识别学习者在人际互动中的薄弱环节，如沟通不够清晰、对患者需求关注不足等。这些反馈帮助学生更好地理解护理工作不仅仅是技术操作，更包括与患者建立信任、关注患者感受和维护患者权益等关键要素。AI的引入使得护理教育更加注重“以患者为中心”的理念，推动学习者在临床实践中形成更全面的专业能力。

此外，研究还强调了AI在提升教学效率和可扩展性方面的潜力。护理教育通常面临师资短缺的问题，尤其是在需要对大量学生进行个体化评估和反馈的场景下。AI的自动化评估功能能够减轻教师的工作负担，使他们能够将更多时间投入到更高层次的教学指导中，如培养学生的伦理判断、职业认同和人文素养。同时，AI的可扩展性也为护理教育提供了新的可能性，使不同地区、不同背景的学习者都能受益于高质量的评估和反馈。

研究的局限性也值得关注。首先，AI评估主要依赖于结构化的视频和文本数据，可能无法全面捕捉临床情境中的复杂互动。其次，样本量相对较小，且研究时间较短，因此其结果可能无法完全推广到更广泛的护理教育环境中。未来的研究应扩大样本规模，并延长观察时间，以评估AI辅助Mini-CEX对学生长期职业发展的影响。此外，研究还建议在AI系统的设计中，应更加注重人文关怀和伦理判断的评估，以确保技术的引入不会削弱护理教育中的人文精神。

总的来说，本研究通过引入AI技术，为护理临床教育提供了一种创新的评估模式。AI不仅提高了评估的客观性和一致性，还通过即时反馈和个性化指导，增强了学习者的参与感和技能掌握的速度。更重要的是，AI的应用使得护理教育更加贴近实际临床工作，帮助学生在真实医疗环境中更好地理解和实践“以患者为中心”的护理理念。尽管存在一定的局限性，但本研究的结果表明，AI在护理教育中的应用具有广阔的前景，值得进一步探索和推广。未来的研究可以继续优化AI评估系统的功能，使其能够更全面地覆盖护理教育的各个方面，同时确保技术与人文关怀的平衡，以培养出更加全面、专业的护理人才。