精准护理在公共卫生领域的变革之路：优化护理与减少健康不平等的创新路径

《Discover Public Health》：Precision nursing in public health: a transformative pathway for optimizing care and reducing health inequities

本刊推荐：为解决传统“一刀切”护理模式在应对慢性病负担和健康不平等方面的局限性，研究人员开展“精准护理(Precision Nursing, PN)”主题研究，提出将组学数据、人工智能(AI)与护理实践相结合，通过个性化、预测性、预防性和参与性（4P）模式优化公共卫生干预，其意义在于为推进可持续发展目标3(SDG 3)和实现健康公平提供了可操作的护理实践路径。

　　

在全球范围内，医疗卫生系统正面临着日益复杂的挑战：非传染性疾病(Noncommunicable Diseases, NCDs)负担加剧，新发健康威胁频现，而根深蒂固的社会经济差距则进一步放大了这些威胁对脆弱人群的影响。传统的“一刀切”医疗模式在应对这种复杂性时常常显得力不从心，可能导致干预措施效率低下甚至引发不良后果，难以有效缩小健康差距。在这一背景下，精准医学(Precision Medicine, PM)应运而生，它倡导基于个体的基因组特征和环境因素进行个性化治疗。然而，如何将实验室的精准发现转化为在社区和公共卫生层面切实可行、且能被不同文化背景患者接受的行动，成为一个关键问题。正是在这一空白地带，精准护理(Precision Nursing, PN)作为一种新兴的、变革性的范式，展现出巨大的潜力，它旨在架起精准科学与公共卫生实践之间的桥梁。

精准护理并非精准医学的简单复制。它被重新定义为一种利用组学科学（Omics Sciences）、临床、社会和技术数据，根据个体患者特征量身定制护理方案的策略。其核心在于由护理人员主导，将精准医学产生的风险信息（包括基因组学、生物标志物、数字痕迹和社交决定因素）转化为在患者-家庭-社区界面可操作的、公平的且可行的护理措施。这一范式从传统的标准化护理，转向个性化(Personalized)、预测性(Predictive)、预防性(Preventive)和参与性(Participatory)的“4P”护理模型。本文发表于《Discover Public Health》，旨在阐述精准护理如何通过优化护理资源配置、加强公共卫生监测和促进跨学科合作，成为强化公共卫生系统绩效、减少健康不平等的一条变革性途径。

为支撑其观点，本研究主要采用了文献综述和概念分析的方法，基于现有学术文献和国际组织（如世界卫生组织WHO）的报告进行论证。关键方法包括整合多学科知识（如基因组学、蛋白质组学、表观基因组学、转录组学、药物基因组学、代谢组学等组学数据，以及人工智能AI技术），并通过案例研究（如WHO全球儿童癌症倡议CureAll框架在拉丁美洲的实施）来例证精准护理原则在真实世界公共卫生系统中的应用。

2 Precision nursing and public health: omics, molecular advances, and artificial intelligence

本节阐述了精准护理的科学基础。全球研究正致力于将实验室发现转化为临床实践和卫生系统。从结构基因组学到功能基因组学，再到各种组学科学的整合，深化了人们对疾病过程分子机制的理解。精准公共健康(Precision Public Health)强调，将组学数据与背景决定因素相结合，可以支持风险分层，为公共卫生优先事项的确定提供信息，从而补充传统的流行病学方法。精准护理在这一背景下脱颖而出，它通过护理过程（评估、症状科学、依从性支持、行为咨询、病例导航等）来操作执行个性化方案，确保精准科学的输出能够转化为在个体和社区层面切实可行的行动。文章特别指出，人工智能(AI)的融入增强了预测建模、风险分层和临床决策支持，例如预测再入院、早期识别患者病情恶化等。但同时强调，人工智能的应用需要治理保障，以防止加剧结构性劣势和算法偏见，这是在全球公共卫生框架下日益受到重视的问题。

3 Strategies for clinical integration of precision nursing

本节提出了将精准护理整合到日常临床实践中的具体策略。首先，加强临床数据采集，将家族史、组学风险、生活方式、环境暴露和社会决定因素整合到电子健康记录和数字工具中，以实现纵向监测和风险分层。其次，护士可以整合生物标志物（如C反应蛋白、中性粒细胞-淋巴细胞比率、血小板-淋巴细胞比率、肌钙蛋白I等）和人工智能支持的工具来预测风险、个性化干预并提高安全性。再者，利用整合的患者信息，护士可以设计连接生物风险与行为、文化及背景可行性的个体化护理计划，促进共享决策和参与式自我管理。此外，教育策略（如风险沟通、适合健康素养的基因组学咨询、数字支持工具）和护理人员的终身学习至关重要。最终目标是使精准护理方法不仅限于专科中心，而是能够扩散到初级保健、肿瘤学、慢性病管理和社区健康系统中。

4 Implications for public health

本节深入探讨了精准护理对公共卫生的深远影响。首先，精准护理通过基因组、生物标志物和基于人工智能的筛查工具识别高风险亚群，使得早期干预和预防策略能够适应当地实际情况，实现资源的精准分配，这直接契合精准公共健康的原则。其次，精准护理通过整合生物标志物监测和数字健康平台，加强了公共卫生监测能力，允许实时检测新出现的临床恶化和群体水平的早期预警信号，从而有助于推动实现可持续发展目标3(SDG 3)，特别是全民健康覆盖和降低非传染性疾病导致的过早死亡率。第三，精准护理促进了护士、医生、数据科学家和公共卫生领导者之间的跨学科合作，使护士能够设计更个性化的健康促进活动，指导疫苗接种策略，并优化不同人群的慢性病管理。最后，将精准护理纳入公共卫生政策支持从被动应对向主动预防型护理模式的转变，有助于降低住院率、医疗成本并扩大预防性保健的可及性。

5 Box1.Case in point-CureAll in Latin America

本节通过世界卫生组织(WHO)在全球范围内发起的“治愈所有”全球儿童癌症倡议(CureAll)在拉丁美洲的实施案例，具体说明了精准护理原则如何转化为可扩展的、注重公平的公共卫生战略。该案例表明，精准护理并非纯粹的分子或临床概念，而是一种实用的机制，通过加强护理队伍能力建设（作为核心实施加速器），将生物学风险、症状科学和背景决定因素与可行的干预措施联系起来，从而有助于在真实世界的卫生系统中转变群体水平的癌症控制工作。

6 Challenges and future directions

尽管前景广阔，但将精准护理巩固于公共卫生体系仍面临挑战。这些挑战包括专业培训缺口、基因组和数字技术获取不均、以及管理基因组学和人工智能输出等敏感数据使用的伦理框架不明确。如果没有对能力建设的有意投资，这些工具可能仍集中在高资源中心，而非在系统中公平分布。基础设施限制，特别是在中低收入环境下的生物标志物检测、数据互操作性和人工智能决策支持的可及性，也构成障碍。公平实施需要确保互操作性、透明治理和持续评估算法公平性的政策。同时，数据保护必须在 enabling 科学创新的同时保障隐私和维护知情同意。可持续实施还需要对齐的政策框架、研究投资和优先考虑公平与人口受益的多层次融资模式。克服这些挑战需要全球合作、跨专业教育和包容性政策。

7 Final considerations

精准护理代表了护理对公共卫生贡献方式的范式转变。通过将组学科学、生物标志物和人工智能支持的工具整合到临床推理中，它可能实现一种更加个性化、预测性、预防性和参与性的护理模式。将精准护理整合到公共卫生战略中，放大了护理在减少差距、加强监测和改善人口健康结果方面的能力。因此，精准护理可以作为一种转化引擎，连接个体风险识别与系统级决策，从而更好地使精准资源与人群需求相匹配。随着医疗系统的演进，护理站在这场变革的最前沿，其定位不仅是精准方法的采纳者，更是公共卫生影响和健康公平的重要驱动者。这项研究清晰地勾勒出精准护理在公共卫生领域的应用蓝图，强调了其在优化护理、促进健康公平方面的巨大潜力，同时也审慎地指出了未来发展中需要应对的关键挑战，为相关领域的政策制定者、管理者和临床实践者提供了重要的思考方向。