综述：人工智能整合对减少用药错误的影响：护理视角

这篇综述系统评估了人工智能（AI）技术在护理实践中降低用药错误的效果，重点分析了临床决策支持系统（CDSS）、智能输液泵、条形码扫描及自动化处方验证等工具的应用。研究显示，AI可显著减少手术室（95%）、静脉给药（80%）及处方错误（55%），但需解决算法透明度、护士培训及系统整合等挑战。

　　

Abstract
Aim
系统评估人工智能（AI）技术对减少护理实践中用药错误的影响，聚焦临床决策支持系统（CDSS）、智能输液泵、条形码扫描和自动化处方验证等工具。

Background
用药错误是患者安全的持续威胁，也是医疗系统的重大负担。护士作为给药流程的核心，仍易受人为错误影响。AI通过实时决策支持和预测分析为提升安全性提供新机遇。

Design
遵循PRISMA 2020指南的系统综述，采用混合方法整合定量结果与护理实践的定性洞察。

Methods
检索2013年1月至2024年3月PubMed、ScienceDirect和CINAHL的英文文献，基于PICO框架筛选，并应用研究设计适配的质量评估工具。

Results
纳入12项研究。CDSS使手术室错误减少95%，智能输液泵降低静脉给药错误约80%，处方验证工具减少55%处方错误，AI警报过滤系统将无效警报降低45%。定性数据揭示护士对AI实用性的认可及对算法偏见、系统可用性的担忧。

Introduction
用药错误是护理中最顽固的问题之一，对患者安全、住院成本及死亡率产生深远影响。研究表明，仅不到40%的输液过程零错误，而静脉给药错误仍普遍存在。AI通过自动化、预测分析和实时决策支持（如嵌入电子健康记录EHRs的CDSS）为护士提供高风险药物相互作用及剂量错误的即时警报。例如，麻省总医院的AI-CDSS每年预防4500起不良用药事件。智能输液泵的剂量错误减少软件（DERS）则使静脉给药错误下降近80%。

Section snippets
Methods
采用PRISMA 2020框架的系统综述，混合方法整合定量分析与定性案例研究，覆盖处方、给药及监测全流程。

Summary of Included Studies
12项研究涵盖美国、中国等多国临床环境。CDSS在手术室表现突出，智能输液泵在ICU显著降低错误，而AI处方验证工具在肿瘤科（如IBM Watson for Oncology）精准优化化疗剂量。

Discussion
AI技术显著提升用药安全，但成功实施依赖护士培训、工作流整合及伦理保障。定量数据显示CDSS减少错误，定性研究则揭示护士对算法透明度的担忧——62%加拿大护士因AI解释性不足而犹豫依赖其验证结果。

Conclusion
AI技术（如CDSS、智能输液泵）可有效降低用药错误，但需解决警报疲劳、算法偏见等障碍。未来需更多实验研究验证效能，并优化人机协作模式。

（注：全文严格基于原文数据，未扩展非原文结论）