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这篇综述聚焦重症护理中人工智能（AI）的应用。通过系统检索，梳理出 AI 在监测、护理干预等 6 大领域的应用，发现预测分析应用最多。研究表明 AI 潜力巨大，但也面临挑战，为后续研究指明方向。
引言
人工智能（AI）在医疗保健领域发展迅猛。AI 指计算机系统具备执行通常需要人类智能的任务的能力，像决策制定、模式识别和自然语言处理（NLP）。借助这些先进技术，AI 能比传统方法更快速、准确地分析复杂的患者信息，进而改善临床决策、患者监测和整体护理水平。
在护理领域，AI 正发挥重要作用。护士作为一线护理人员，AI 技术从多方面为他们提供支持。比如，AI 驱动的系统可以处理大量实时数据，辅助患者监测、预测并发症并优化护理计划，帮助护士做出更明智的决策，减少错误，将更多精力投入到直接护理患者上。
在重症护理这一特殊领域，AI 更是前景广阔。重症护理环境中存在大量复杂且时效性强的数据。此前有研究发现，利用 AI 分析电子健康记录（EHRs）来预测和预防重症患者的压疮，能显著降低压疮发生率和重症监护病房（ICU）住院时长。在新生儿重症监护病房（NICUs），AI 通过机器学习模型分析心率、呼吸频率和血氧饱和度等实时生命体征，辅助临床决策，让护士能提前预判危急情况。而且，重症护理护士在处理和解读多设备产生的大量未筛选患者监测数据时面临难题，信息过多易导致数据过载和决策困难，还会引发警报疲劳、变化盲视和任务固着等问题，影响护理质量。AI 系统能过滤伪影、汇总不同来源的监测数据并识别临床显著模式，提升患者监测准确性，让护士更高效地进行直接护理和关键决策。不过，目前专门针对重症护理中 AI 技术应用的研究较少，这篇范围综述旨在填补这一空白，综合现有文献，展现 AI 对重症护理的影响及未来研究方向。
方法
搜索结果和研究特征
通过电子数据库检索共获得 9314 篇文章，手动检索参考文献又发现 4 篇。去除 2694 篇重复文献后，对 6620 篇文章进行标题和摘要筛选，其中 166 篇进入全文评估。由于各种原因，排除 127 篇全文，还有 4 篇文章虽经专业图书馆员协助仍无法获取全文。最终，纳入 35 篇符合主题的研究。
讨论
本范围综述全面概述了 AI 在重症护理中的应用。研究结果确定了 AI 可应用的六个不同领域，即监测、护理干预、临床决策支持系统（CDSS）、文档记录、资源分配和预测分析。这一发现与近期其他综述相符，都强调了 AI 在医疗服务中的变革性作用，同时为 AI 技术如何融入重症护理提供了具体见解。在这些应用领域中，预测分析是 AI 应用最为广泛的领域，尤其是在预测压疮、败血症发作等并发症方面。值得注意的是，在临床决策支持系统中，专注于特定任务的 AI 应用表现优于宽泛的应用，例如在新生儿疼痛分类这类具体任务上。AI 驱动的文档记录系统在减轻行政负担、提高准确性方面展现出潜力；资源分配工具则有助于优化 ICU 的人员配置和工作流程管理。
结论
本范围综述强调了 AI 在多个领域提升重症护理实践的巨大潜力。尽管预测分析是目前 AI 应用最多的领域，但 AI 的广泛适用性意味着重症护理正经历全面变革。AI 实施的成功与否，取决于能否解决一些关键挑战，要以患者为中心，确保 AI 作为辅助工具，在推动技术进步的同时，充分发挥人类专业知识的作用。未来研究应着重制定标准化的实施策略和明确的指南，促进 AI 更好地融入护理工作流程。
