基于常规医院数据的护理工作量预测模型开发与验证：算法优化与临床应用价值

本研究针对护理人力资源动态调配难题，开发了基于常规医疗数据（如国家早期预警评分NEWS）的预测算法，通过分析42个病区11,592次评估数据，实现护理工作量预测平均绝对误差仅0.078 WTE（4.9%误差率）。该模型可替代传统患者分类系统（PCS），显著减少护士行政负担，为实时监测护理人力需求提供创新解决方案。

　　

护理人力配置一直是医院管理的痛点——病床周转率波动、患者病情复杂度变化、依赖护理程度差异，都让实时评估护理需求如同移动靶射击。传统解决方案依赖患者分类系统（PCS），要求护士每班次手工记录每位患者的护理等级，这种"纸质+人工"模式不仅耗时（30张病床每日耗时30分钟），还存在主观评估偏差。更严峻的是，大量证据表明护理人力不足直接关联患者不良结局和员工职业倦怠。

南安普顿大学（University of Southampton）健康科学学院的研究团队在《JMIR Medical Informatics》发表创新研究，他们挖掘2017-2020年英国某医院42个病区的临床数据，开发出能自动预测护理工作量的算法模型。通过整合入院NEWS评分、查尔森合并症指数等28项常规指标，该模型在测试集中实现4.9%的平均误差率，95%预测值与实际评估差异不超过0.21 WTE/患者，相当于每20名患者误差不超过1名护士配置。

研究采用三大关键技术：1）数据链接技术——将匿名化入院记录与SNCT评估工具数据通过病区+时间双维度匹配；2）广义加性回归模型（GAM）处理非线性关系；3）Bland-Altman分析法验证预测一致性。特别值得注意的是，研究纳入108,558例住院患者数据，其中85.5%为急诊入院，53.1%查尔森指数>5，高度还原真实临床场景的复杂性。

【主要发现】

"患者构成分析"显示59.3%患者被分类为1b级（稳定但依赖护理），模型在此区间预测最精准。

"预测因子贡献度"揭示入院单元标识、平均年龄、NEWS评分对工作量影响最大，性别因素意外位列前五。

"误差分析"发现模型在手术高危护理单元存在系统性低估，推测与缺乏手术严重度指标有关。

【临床价值】

该研究突破性地证明：常规电子病历数据即可替代60%以上的手工评估。对于数字化程度较高的医院（英国32家急症信托已实现电子护理记录），这意味着：1）每年可节省数百小时临床文书时间；2）消除人为评估偏差；3）实现护理需求"动态仪表盘"监控。研究同时指出，当预测值超过1.75 WTE/患者时仍需人工复核，体现人机协同的智慧医疗理念。

这项研究为全球护理人力配置提供了可推广的自动化方案，其模型框架可适配不同国家的PCS工具。随着医疗AI的发展，整合实时生命体征数据或将进一步提升预测精度，最终实现"需求预测-资源调配-质量监测"的闭环管理。