乔晓婷，庄一渝

浙江大学医学院附属邵逸夫医院，浙江杭州 310016

近年来，人工智能在医疗行业崭露头角。人工智能具有同时处理大量数据并进行复杂的模式分析的能力，在疾病预测、诊断、治疗和预后等方面发挥了巨大作用[1]。重症护理是护理领域的一个特殊分支，具有高强度、高风险、快节奏、多变化等特点[2]。重症护理内部快速沟通、快速决策、海量数据处理以及持续信息交流使其成为人工智能部署的重点领域。早在2001年，Hanson等[3]就指出人工智能可以降低护理成本并改善重症患者的预后。本综述旨在探究人工智能应用于重症护理的现状及尚存问题，以期为人工智能在医疗护理领域的发展提供参考与借鉴。

1 概述

人工智能是通过计算机技术模拟人类，从而构造具有一定智能行为的系统和机器，或对智能本身进行研究、记录、再现的一门新兴学科，是计算机领域的一个重要分支[4-5]。人工智能不是一种技术，而是一系列技术的集合，这些技术包括图像处理、计算机视觉、人工神经网络、机器学习、卷积神经网络和深度学习等[6]。在医疗相关领域，人工智能协助数据分析、临床诊断和决策，在护理领域，人工智能技术也在不断探索与发展。

2 人工智能在重症护理中的应用

2.1 控制感染风险

医院感染影响患者的发病率、病死率和生活质量，是重要的公共卫生问题。合理、有效的手卫生能够减少医院获得性感染的发生，但相关研究表明，ICU护士对手卫生的认知程度较低[7]。Myo是一款为手势控制设计的电子可穿戴设备，其通过肌电图、加速度和旋转数据建立有效的手势识别算法[8]。潘晓丹等[9]结合物联网技术、定位技术和行为识别技术设计了一种监测系统，通过胸牌记录护士的行动，在护士出入危险感染区域前后使用指示灯及警示音提醒护士注意手卫生，结果表明，应用新型系统后护士的有效洗手率较实施前上升43.3%。王今琦等[10]和Zhong等[11]的研究也支持这一结论，这表明实时监测提醒功能在提高医务工作者手卫生方面具有一定的可借鉴之处。有效和持续的环境清洁及消毒也是减少医院感染的关键，消毒服务机器人通过产生肉眼不可见的干雾黏附于微生物表面，进而起到灭菌作用，机器人同时还具有智能路径规划、规避障碍物、自主充电、远程控制等功能[12]。ICU内提供系统有效的口腔护理至关重要，缺乏口腔护理可增加牙菌斑沉积，滋养细菌，并可进一步导致肺炎[13]。3D传感器智能牙刷可以收集并分析有关刷牙精度、持续时间和频率的数据，从而提供定制建议，将刷牙遗漏的区域显示在牙齿分布示意图上[14]。

2.2 监测生命体征

持续生命体征监测技术常用于病情恶化患者或被认为有高度恶化风险的患者，早期识别恶化征象并进行临床干预可以减少患者不良事件的发生。错误报警是持续监测过程中的一个重要问题，而技术问题如电磁干扰、导线脱落等是解释误报警的原因。可穿戴式生命体征监测设备是一种便于携带且连续实施生命体征监测的新型设备[15]，患者与设备不需通过导线相连，这在一定程度上减少了技术方面所带来的无效警报。黄宁等[16]使用脉搏传感器和温度传感器开发了可以实时监测心率、体温的可穿戴式设备，具有一定的稳定性和可靠性。产生错误警报的另一重要原因是缺乏针对患者的个性化设置，而机器学习的应用使得个性化医疗成为一种可能。Ostojic等[17]通过机器学习算法结合大脑血氧仪数据，智能分析生理监测并降低误报警率。Mousavi等[18]进一步使用卷积神经网络自动提取数据，该方法在减少虚拟警报任务中取得了更好的效果，其对警报分类的敏感度为93.88%，特异度为92.05%。Ansari等[19]使用机器学习方法有效降低虚假心律失常报警的发生率，这也为将机器学习应用于生命体征监测技术提供了更多的证据。

2.3 监测细微活动

ICU患者可能在昏迷一段时间后出现细微而突然的反应，如手指、脚趾的运动或眨眼等,这些反应不可预测且难以识别[20]。传统的人为观察方法存在效率低下、可能错过患者微小运动等特点。Reiter等[21]设计的无创移动传感器(non-invasive mobility sensor,NIMS)可以对人进行定位、跟踪和识别，通过预测患者的姿势来判断其最高水平的移动。但由于患者运动微小，床上活动很难监测。Magi等[20]开发出一种新型的手部监测系统，通过图像处理和深度学习的方法对ICU患者进行实时监控，将患者的手归类为“正常”或“异常”,后者表明患者出现手部活动，此时系统以警报声提醒医生或护士，以便使患者尽快得到治疗。但此系统目前仅适用于手部观察，尚未拓展至全身监测。

2.4 简化护理流程

搬运患者是临床护理中的一项常见操作，不仅消耗护士体力，长此以往容易造成护士骨骼肌肉损伤[22]。王洪波等[23]发明了一种模块化对称搬运护理机器人，其可以实现患者在病床和担架车之间的转移。He[24]设计了一种组合式护理床，运行时可使病床自动转化为轮椅。物品传送机器人是简化护理流程的另一项科技创新。通过传感器、无线网络及医院中央系统，机器人可以按照要求执行命令。新型冠状病毒肺炎疫情推动机器人行业快速发展，在方舱医院内，智能机器人根据预设的路线进行送餐、送药等活动，有效避免人与人之间的直接接触，从源头切断病毒传播[25]。机器人还可以帮助护士获取物资，并将其运送到预设位置[26]。

2.5 辅助管理皮肤

ICU中患者病情危重，昏迷状态者居多，易出现失禁症状，护理工作的繁忙使得护士不能及时发现并处理患者的排泄物，尿液和粪便的持续刺激导致皮肤出现红疹或水疱，从而发生失禁性皮炎。失禁性皮炎不仅导致患者痛苦，同时延长住院时间、增加住院费用及护理工作的难度[27]。XFCS-A是一种新型的排泄护理机器人，其由采集器和控制箱两部分组成，不仅可以收集排泄物进行脱臭处理，而且可以用温水冲洗患者臀部并暖风吹干，去除异味[28]。由日本研发的Evercare护理床式机器人将全自动排泄处理系统嵌入床体，可自动感应并处理患者的大小便，但这种床式机器人使得患者的臀部长时间暴露于集便器中，影响患者舒适度[29]。由于同时存在多种压力性损伤的危险因素，ICU患者也是压力性损伤的高发人群。一种新型设备可以检测患者的姿势并识别何时应改变体位，帮助减少压力性损伤的发生。该设备自动记录患者的翻身质量、当前位置和下一次翻身时间，如果护士没有按照既定的治疗方案翻身，就会收到警告，一旦翻身，数据自动重置并显示下一次翻身的相关信息，结果显示，使用这种新型设备后压力性损伤的发生率较使用前下降1.54%[30]。

2.6 早期识别谵妄

谵妄是一种急性意识和认知功能障碍，研究表明，ICU中23.06%～30.80%的患者会出现谵妄[31-32]。如何早期识别谵妄是ICU护理的一个重要问题。Davoudi等[33]使用普适传感技术和人工智能，通过传感器和摄像头捕捉数据，分析后发现谵妄患者与非谵妄患者在面部表情、肢体运动和姿势功能状态等方面存在显著差异。患者的谵妄可能与自主神经不稳定有关，这可以通过心率变异性进行评估，基于以上假设，Oh等[34]利用心率变异性和机器学习方法建立了一种谵妄预测模型，该模型具有一定信效度。Mikalsen等[35]通过计算机自动阅览病历，运用一致聚类算法和t分布领域嵌入算法制定出基于锚定词的谵妄识别模型，其精确率曲线下面积为0.96，但该模型诊断谵妄的正确率与电子病历文本质量有关，还需进一步验证相关敏感度及特异度。

2.7 改善住院环境

环境智能是一种新兴的技术形式，旨在通过嵌入周围环境的智能工具响应人类的需求、习惯、手势和情绪变化[36]。环境智能可以使分散的电子医疗系统与患者日常体验产生联系[37]。现阶段，家庭及社区是环境智能应用的主要场所，而ICU则存在巨大潜力。Halpern等[38]在未来ICU设计的规划中指出，病房将通过编程自动控制室内温度、光线和空气，以适应患者、访客和员工的需求。通过语音交互设备如亚马逊智能音响(Amazon Echo)，患者可以随时呼叫护士[39]。不必要的噪声是影响ICU患者康复的主要原因，Muller-Trapet等[40]通过传感器进行噪声声源定位，从而监测并管理ICU中的噪声。人工智能的运用能够增加患者与环境的交互，从而为患者提供一个更加舒适的康复空间。

3 人工智能在重症护理中应用的挑战

3.1 引发道德伦理问题

人工智能在管理数据方面存在巨大的潜力，但在实际应用过程中仍需考虑各种伦理问题。《国家新一代人工智能标准体系建设指南》明确规定了人工智能标准体系中的安全、伦理部分，内容涉及数据安全、隐私保护、算法模型可信赖等[41]。使用人工智能可能会导致不恰当的干预，预测模型的构建需要收集患者数据，但重症患者由于病情危重往往无法同意是否使用自己的信息，这些问题都急需解决。为了加快人工智能在医疗领域中的应用，政府方面应联合各领域专家共同制定法律法规，明确医疗责任，同时规范数据收集和使用的权限。护士不仅要积极参与制度制定并提出自己的意见，还要踊跃参加相关产品的设计与研发，主动学习并提高评估和监管智能系统的能力。

3.2 冲击护理职业发展

从制定治疗计划到简化护理流程，再到管理皮肤，人工智能已经在护理的多个领域发挥作用。越来越多的护士担心人工智能可能会替代其工作。一项针对病房护士的质性研究表明，护士对于设备取代其护理职责存在一定的担忧[42]。人机共融是一个新兴的概念，指在协作区域内人与机器能够进行直接交互。在工作过程中，护理从业者应将人工智能视为伙伴而不是竞争对手，学会与人工智能合作，才能更好地助力护理工作，贴近行业需求。因此，当处于人工智能转变的关键阶段时，护士有必要多了解人工智能，以便在临床工作中更好地运用。

4 结语

科学技术的发展使得人工智能触手可及，但其是一把双刃剑，一方面可以将数据转化为可操作的信息，帮助医务人员及时发现临床问题并制定临床决策，另一方面，人工智能运用于临床的时间较短，可能引发道德伦理及职业发展等问题。人工智能在重症护理领域的发展趋势已然势不可挡，为了适应这些变革带来的挑战，护理人员应积极学习相关知识，改进和完善人工智能临床应用的可行性和实用性，让人工智能在促进人类健康方面发挥更大的作用。