综述：人工智能在医疗保健中的应用：对其对护理实践和患者结果影响的系统评价

《Journal of Nursing Scholarship》：Artificial Intelligence Applications in Healthcare: A Systematic Review of Their Impact on Nursing Practice and Patient Outcomes

人工智能技术通过机器学习、自然语言处理等手段显著提升护理效率和患者管理，尤其在疾病检测、流程优化及患者安全方面成效显著，但需解决数据隐私、系统整合及伦理问题。

　　

摘要

背景

人工智能正在通过解决复杂挑战和改善患者护理来彻底改变医疗保健领域。诸如机器学习、自然语言处理和预测分析等人工智能技术，对护理实践和患者结果具有重大影响潜力。

研究目的

本系统评价旨在探讨人工智能在医疗保健中的应用对护理实践和患者结果的影响。目的是评估这些技术在提高护理效率和患者护理方面的有效性，并确定需要进一步研究的领域。

研究方法

本评价于2024年8月进行，遵循了PRISMA指南。我们在PubMed、GOOGLE SCHOLAR和Web of Science数据库中检索了截至2024年8月发表的相关研究。纳入标准为以英文发表的关于人工智能在护理和医疗保健实践中的原创研究。通过两阶段筛选过程选择了相关研究，并对其对护理实践和患者结果的影响进行了分析。

研究结果

从上述数据库中共筛选出5975项符合纳入标准的研究。研究结果表明，包括机器学习、机器人流程自动化和自然语言处理在内的人工智能应用提高了诊断准确性、患者管理效率以及运营效率。机器学习增强了疾病检测能力，减少了护士的行政工作负担；自然语言处理提高了文档准确性；而物理机器人则提升了患者的安全性和舒适度。研究中也发现了一些挑战，如数据隐私问题、与现有工作流程的整合难度以及方法学上的差异。

结论

人工智能技术显著改善了护理实践和患者结果。为充分发挥人工智能在医疗保健领域的潜力，必须解决数据隐私和整合相关问题，并标准化研究方法。未来需要进一步研究以探讨人工智能的长期影响、成本效益及其伦理意义。

临床意义

人工智能通过提升护理实践和改善患者结果正在彻底改变医疗保健领域。诸如临床决策支持系统（CDSS）、预测分析、机器人流程自动化（RPA）和远程监控等工具，使护士能够做出更明智的决策、优化工作流程并更有效地监测患者。人工智能增强了决策能力、提高了效率，并促进了个性化护理，同时有助于早期发现和实时数据分析。此外，它还通过减少错误和实现远程咨询，促进了护士的教育和患者安全。然而，要将人工智能成功应用于医疗保健，必须解决培训、伦理考量和数据隐私等方面的挑战，以确保其有效实施并对医疗质量和安全产生积极影响。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。