护士视角下AI排班系统对公平性、透明度及工作生活平衡的影响研究

为解决传统护士排班系统存在的公平性不足、透明度低及工作生活平衡(WLB)问题，研究人员开展质性研究探讨AI排班系统的应用前景。通过焦点组访谈(FG)分析21名护士对AI系统的预期优势与担忧，发现AI可提升排班效率与公平性，但需保留人工监督。该研究为医疗组织平衡技术效率与人文关怀提供实践指导，发表于《BMC Nursing》。

　　

在医疗行业，护士的高流失率一直是困扰管理者的难题。究其原因，传统排班系统存在的弊端尤为突出——手工排班耗时费力且易受人际关系影响，数字化系统又缺乏灵活性。当ICU护士不得不接受连续夜班，当单亲妈妈无法协调育儿与轮班时间，这些看似简单的排班问题实则深刻影响着护士的工作满意度与心理健康。

为破解这一困局，瑞士研究团队Maisa Gerlach等开展了一项开创性研究。他们敏锐地发现，新兴的生成式人工智能(AI)技术或许能成为平衡效率与公平的"解药"。这种基于数据驱动的算法不仅能处理复杂的排班变量，还能通过持续学习优化决策。但问题在于：从未接触过AI系统的护士们会接受这种"数字上司"吗？技术中立的特性真能消除长期存在的排班矛盾吗？

研究人员采用知识图谱映射法(Knowledge Mapping)这一创新方法，对来自急性医院、居家护理和养老院的21名护士开展焦点组访谈(FG)。样本覆盖护士长、正式护士和临时护士三类群体，确保多维度视角。通过Padlet平台实时可视化讨论内容，形成五大主题聚类：现行排班体验、WLB需求、公平参与机制、AI功能期待、技术优劣势认知。

研究结果揭示出鲜明的群体差异。护士长们最关心AI减轻管理负担的潜力："AI需要存储历史排班数据，自动分配患者护理任务"（FG3）。而临床护士则更关注个人需求满足："系统必须考虑我暂时减少工时的特殊申请"（FG1）。临时护士展现出对技术更高的接受度，这与他们已习惯的弹性工作文化相符。

在公平性方面，AI被寄予厚望。参与者期待算法能消除"周五永远由新人值夜班"这类潜规则，通过客观标准分配早晚班和周末班。但令人深思的是，所有群体都坚持"最终决定权必须保留在人类手中"（FG2），反映出对技术局限性的清醒认知——AI无法感知护士连值三班后的疲惫状态，也难以处理"同事家人生病需要调班"这类情感因素。

讨论部分尖锐指出：AI排班系统的成功取决于三大关键。首先是技术透明度，必须让护士理解"为什么我被排在圣诞夜班"的算法逻辑。其次是组织准备度，包括数据质量、IT基础设施和领导支持。最重要的是伦理设计，需通过护士参与式开发(co-creation)确保系统符合专业价值观。正如研究者强调："没有放之四海而皆准的公平标准"（Supplementary material 4），每家机构都应定义自己的公平参数。

这项发表于《BMC Nursing》的研究具有双重突破性。方法论上，知识图谱映射法实现了质性研究的实时验证；实践层面，首次系统梳理了AI排班面临的"效率-人性"悖论。研究为医疗组织指明方向：在AI算法中嵌入弹性规则（如强制连休两天）、建立人工复核机制、开展数字能力培训。这些发现不仅适用于护理管理，对其他轮岗行业同样具有启示意义。未来研究可深入探讨AI排班对护士心理健康的具体影响，以及不同文化背景下的接受度差异。