人工智能辅助护理在癌症患者疼痛、焦虑及生活质量改善中的Meta分析

本研究针对癌症患者普遍存在的疼痛、焦虑症状及生活质量(QoL)下降问题，通过系统评价和Meta分析方法，综合分析了AI辅助护理技术的干预效果。研究人员检索9大数据库纳入6项RCT研究(567例患者)，采用PRISMA规范和CMA 3软件进行数据分析。结果显示AI护理对疼痛(Hedge's g=0.48)和焦虑(Hedge's g=0.46)产生中等效应，对QoL改善效果显著(Hedge's g=1.63)，为肿瘤护理提供了创新性技术支持方案。

　　

癌症已成为全球第二大健康威胁，每年新增病例达2000万例。患者在治疗过程中普遍遭受疼痛、焦虑等症状困扰，这些主观症状不仅降低生活质量(QoL)，还影响治疗依从性和临床结局。传统护理模式面临人力资源有限、症状评估滞后等挑战，而人工智能(AI)技术凭借其持续监测、个性化推荐等优势，为改善癌症护理提供了新思路。

为系统评估AI辅助护理的实际效果，研究人员严格遵循PRISMA 2020指南，在9大数据库中全面检索截至2025年1月的相关文献。采用Cochran's Q检验和I²统计量评估异质性，通过CMA 3软件进行固定效应和随机效应模型分析。最终纳入6项高质量RCT研究，涵盖567例癌症患者数据。

研究结果显示，AI辅助护理技术通过智能症状监测系统、个性化教育模块和实时反馈机制，对患者疼痛症状产生中等程度改善效果(Hedge's g=0.48，p<0.001)。在焦虑管理方面同样展现显著效果(Hedge's g=0.46，p<0.001)，这得益于AI系统提供的心理支持功能和放松训练指导。最突出的成效体现在QoL提升方面，效应值高达1.63(p=0.020)，这与AI技术实现的全方位症状管理和个性化护理方案密不可分。

技术实现路径上，研究涉及的AI系统主要包含三大功能模块：基于机器学习的症状预警系统可识别疼痛模式；自然语言处理(NLP)驱动的聊天机器人提供24小时心理支持；数据可视化面板帮助医护人员快速掌握患者状态。这些技术协同作用，形成了"评估-干预-再评估"的闭环管理系统。

讨论部分指出，AI辅助护理的优势体现在三个方面：首先，无创性干预避免了药物副作用；其次，持续监测克服了传统护理的间歇性局限；最后，个性化推荐提高了干预精准度。这种创新模式不仅优化了医疗资源配置，还通过减少非必要住院降低了医疗支出。

该研究的创新价值在于首次通过Meta分析证实了AI技术在癌症症状管理中的量化效果，为智能护理系统的临床应用提供了循证依据。未来研究可进一步探索不同AI技术路线(如深度学习与规则系统的组合)的效果差异，并扩大样本量以提高证据等级。这项发表在《Applied Nursing Research》的成果，标志着肿瘤护理正式迈入智能化时代。