人工智能赋能伤口护理教育：从自适应学习到临床决策支持的创新变革

本综述聚焦人工智能（AI）在伤口护理教育中的应用，系统分析了AI技术如何通过自适应电子学习平台、虚拟现实（VR）模拟及生成式AI工具，提升医护人员的伤口评估与临床决策能力。研究揭示了AI在个性化教学与实时反馈方面的潜力，同时指出当前实证验证不足及技术整合挑战，为未来教育创新与跨领域合作提供了重要方向。

　　

在全球医疗体系中，伤口护理正面临着日益严峻的挑战。据统计，2022年仅美国在伤口护理上的支出就高达1486.5亿美元，中国、日本和欧洲国家也承担着数百亿美元的经济负担。这些成本不仅包括直接医疗支出，还涉及患者生活质量下降、住院时间延长以及社会生产力损失等多方面问题。伤口的准确评估与处理要求医护人员具备高度的专业知识与临床技能，而传统的教育方式往往难以满足这种复杂且实践性强的培训需求。

尽管模拟训练、混合式学习等现代教育方法已在伤口护理教学中取得一定成效，但人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的兴起为该领域带来了前所未有的变革机遇。从机器学习（Machine Learning, ML）到生成式人工智能（Generative AI），这些技术不仅能够提供个性化学习路径，还可创建高度真实的临床情境模拟，从而弥补传统教学的不足。然而，AI在伤口护理教育中的实际应用效果与整合路径仍不明确，缺乏系统的证据总结与发展建议。

为此，研究人员在《Nursing Outlook》发表了一项范围综述，旨在系统梳理人工智能在伤口护理教育中的现有应用、效果证据及未来方向。该研究遵循乔安娜布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute, JBI）的范围综述方法与PRISMA-ScR（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews）指南，于2023年12月初步检索并2024年11月更新文献，覆盖CINAHL Ultimate、MEDLINE、Cochrane Library等主流数据库与灰色文献来源。最终纳入17篇符合条件的研究，包括会议论文、期刊文章及编辑观点类文献，涵盖2006至2024年间发表的研究成果。

研究采用了系统检索与多重筛选策略，使用PCC（Population, Concept, Context）框架明确纳入标准，重点关注医护人员、学生及教育者使用AI技术于伤口护理教育的各类证据。数据提取内容包括研究设计、AI技术类型、教育应用场景以及主要发现等方面，并通过描述性统计与内容分析对结果进行综合。

研究结果显示，人工智能在伤口护理教育中的应用形式多样，主要包括以下几个方面：

3.1. 文献检索与筛选流程

通过数据库检索与人工筛选，最终确定17项研究纳入分析。这些研究多来自欧洲（70.6%），其余分布在亚洲、北美和大洋洲。2006至2024年间发表的文献中，近三年内发表的研究占比较大，表明该领域关注度正在迅速上升。

3.2. 研究特征

纳入研究多集中于发展性设计（53%），包括自适应电子学习平台、AI驱动的伤口图像分析工具以及虚拟现实（VR）与增强现实（AR）模拟系统。AI技术被用于压力性损伤、糖尿病足溃疡及多种慢性伤口的分类、评估与治疗模拟。重要研究如Morente与Veredas（2013）开发的自适应电子学习工具显著提升了护理学生对压力性溃疡的判断能力；而Prodan等人（2010a）则利用Java框架结合AI实现了伤口图像处理与愈合模拟的教学应用。

3.3. 教育方案细节

AI技术主要覆盖教学、学习与评估三个教育维度。其应用对象包括护理、医学、药学等多个专业的学生与在职医护人员。教育情境以护理教育为主，同时延伸至外科技能培训（如缝合技术评估）与跨专业继续教育。多数课程采用混合学习模式，结合传统面授与AI支持的电子模拟，例如Veredas等人（2014）在一项为期10周的护理课程中验证了自适应平台的教学效果。

在学生层面，AI工具可提供实时反馈、个性化学习内容与互动模拟，从而提升学习动机、知识保留率与临床决策能力。对教育者而言，AI辅助系统能够自动化评估过程、生成教学资源，并减轻工作负担。

3.4. 伤口护理教育中的人工智能

AI技术类型涵盖专家系统（如贝叶斯推理、案例推理）、机器学习、深度学习（Deep Learning）与计算智能（Computational Intelligence）等。具体应用包括：

• •

  生成式AI（如DALL-E 2、Midjourney）生成匿名化伤口图像，用于保护患者隐私的教学场景；

• •

  计算机视觉（Computer Vision）技术实现伤口分割、组织分类与缝合技能评估；

• •

  大型语言模型（如ChatGPT）扮演虚拟患者或教学助手，提供多语言支持与自适应学习内容；

• •

  案例推理系统（Case-Based Reasoning, CBR）支持基于证据的糖尿病足溃疡诊疗学习。

尽管多项研究表明AI在提供实时反馈、自动化评估与模拟临床环境方面具有显著潜力，但其验证指标（如准确性、敏感性）普遍报道不足。仅少数研究报告了AI性能数据，如Morente等人（2011）的组织分类全局准确率达91.5%，Lau等人（2022）的伤口检测模型特异性为85.1–100%。此外，大多数工具尚未涉及监管审批与系统互操作性议题。

在讨论部分，作者指出人工智能展现出颠覆伤口护理教育的潜力，能够通过个性化学习、实时反馈和沉浸式模拟环境显著提升教育效果。然而，当前研究多以技术开发与初步验证为主，缺乏大规模实证研究以及跨文化、多中心的效能验证。AI工具还面临数据偏差、算法透明度、道德伦理及数据隐私等重要问题。例如，训练数据若缺乏代表性，可能导致算法在不同人群中的应用效果出现偏差，而“黑箱”决策机制可能影响教育者与学习者对AI输出的信任。

此外，人工智能在增强教育可及性与降低全球教育不平等方面可能有重要价值，尤其对于资源有限地区。然而，其实现需克服数字基础设施、教师AI素养以及多语言支持等现实障碍。

该研究结论强调，人工智能在伤口护理教育中具有广阔前景，但需进一步开展高质量实证研究验证其效能，并建立伦理、法律与社会实践指南。未来的发展应注重跨学科合作，共同设计既技术先进又符合教育需求与人性化医疗价值观的AI系统。只有通过深入、负责任的探索，人工智能才能真正成为赋能伤口护理教育、优化患者结局的重要推动力。