综述：人工智能在管理急诊患者中的适用性：一项综合性综述

《International Emergency Nursing》：The applicability of artificial intelligence in managing emergency patients: An umbrella review

人工智能在急诊护理中的应用潜力与挑战：伞形综述显示AI通过机器学习、深度学习和自然语言处理技术有效提升分诊、诊断和流程优化，但面临数据隐私、算法可解释性及法律监管等障碍。

　　人工智能在急诊医学和护理中的应用正在迅速改变这一领域的工作方式。随着数字技术的发展，AI被广泛应用于从影像诊断到个性化治疗计划的多个方面，极大地提高了医疗专业人员处理数据和做出关键决策的效率。在急诊科（EDs）这样的高压环境中，AI的应用尤为重要，因为及时和准确的决策往往决定了患者的生命安全。然而，尽管AI展现出巨大的潜力，目前的研究成果仍显得零散，缺乏对各种AI应用的系统性总结。

本研究采用伞状综述的方法，旨在整合已有的系统性综述、范围综述和叙述性综述，以评估AI在急诊患者管理中的适用性和效果。通过系统地检索五个主要数据库，研究覆盖了2013年1月至2025年3月期间发表的文献。提取的数据包括AI的类型、临床关注领域、实施策略、结果和障碍。采用Joanna Briggs Institute（JBI）的检查清单进行质量评估，并通过主题分析对结果进行综合。最终，共有24项符合条件的综述被纳入分析。这些综述揭示了AI在四个主要领域中的显著影响：分诊与风险分层、诊断支持、临床决策和工作流程优化。然而，AI的实施也面临诸多挑战，包括技术、伦理和法规层面的问题。

AI在急诊医学中的应用，主要体现在其能够提高诊断的准确性、决策的一致性和患者流动的效率。例如，机器学习和深度学习技术在图像识别方面表现突出，能够辅助医生更快速和精确地分析CT扫描和X光片，有时甚至优于人类专家。自然语言处理技术则为从非结构化的临床笔记中提取关键信息提供了新的可能，而实时数据监控工具则能够帮助医疗人员在病情恶化之前及时发现生理变化。此外，AI在优化工作流程方面也展现出巨大价值，能够自动分配床位、预测患者流入和优化资源分配，从而提升急诊科的运作效率。

尽管AI在提升急诊医学质量、效率和响应速度方面具有巨大潜力，但其在实际应用中仍然面临诸多障碍。首先，技术层面的挑战包括AI系统与电子健康记录（EHR）的整合问题。许多现有的AI技术尚未完全与医院的信息系统兼容，这限制了其在临床环境中的广泛应用。其次，AI的可解释性不足也是一个重要问题。由于AI算法通常较为复杂，医疗人员在使用这些工具时难以理解其决策过程，这可能会影响他们对AI输出的信任。此外，数据隐私和法律责任的不确定性也是阻碍AI推广的重要因素。在某些情况下，AI的错误可能导致法律责任的模糊，因此需要明确相关的法律框架和责任归属。

AI在急诊医学中的应用还涉及伦理问题。例如，训练数据中的偏见可能导致AI系统在不同人群中的表现不一致，从而影响临床决策的公平性。因此，未来的AI研究需要关注如何确保其在不同人群中的适用性和公平性。此外，AI的实施还需要考虑其在实际工作中的可行性和可接受性。医疗人员的接受度和使用意愿是影响AI能否成功落地的关键因素，因此需要通过培训和教育来提升他们的技术素养和对AI的信任。

在政策和实践层面，AI的应用需要更多的指导和支持。政策制定者应推动AI在急诊医学中的标准化应用，确保其符合医疗行业的规范和标准。同时，医疗机构应建立相应的机制，以支持AI系统的整合和使用。例如，设立专门的团队来负责AI技术的实施和维护，确保其在实际工作中的稳定性和可靠性。此外，还需要加强AI在急诊医学中的研究，以评估其在不同场景下的效果和影响。通过这些努力，可以推动AI在急诊医学中的广泛应用，提高医疗服务的质量和效率。

未来的研究方向应更加注重AI在临床环境中的实际应用，而不仅仅是实验验证。这意味着需要开发更加透明、易于使用和符合伦理标准的AI模型。同时，还需要在真实的时间敏感环境中进行前瞻性研究，以评估AI在实际工作中的表现。这些研究应涵盖诊断性能、系统互操作性、工作流程整合和患者结局等多个方面。此外，还需要关注AI在不同国家和地区的适用性，以及如何克服语言和文化差异带来的障碍。

本研究的局限性在于仅限于英文文献的检索，这可能排除了其他语言的研究，从而引入语言偏差。此外，所纳入的综述在方法学质量和报告标准方面存在差异，部分综述未能提供足够的细节来评估其研究过程和综合方法。因此，未来的研究应更加注重方法学的透明性和报告的完整性，以确保综述结果的可靠性和有效性。

总之，人工智能在急诊医学中的应用正在迅速发展，并展现出巨大的潜力。然而，要实现其在急诊护理中的广泛应用，需要解决技术、伦理和法规层面的挑战。通过推动AI的标准化应用、提升医疗人员的接受度和信任度，以及加强相关研究，可以确保AI在急诊医疗服务中的有效性和可持续性。未来的研究应更加注重AI在实际工作中的应用，以评估其在不同场景下的效果和影响，从而为政策制定和临床实践提供更有力的支持。