人工智能及大数据背景下护理事业发展的研究

来源:用户上传      作者:赵印懿 马宇阳

　　摘  要： 随着人工智能及大数据时代的到来，护理事业也发生着变革，但是在现行护理事业中，人工智能及大数据下的护理设备在护理事业中扮演着什么样的角色，发挥着什么样的作用引起了我们的思考。在了解了目前护理现状后，又分析了当下人工智能及大数据设备在护理事业中的部分应用，发现在以人为主导的护理事业与人工智能及大数据下的护理设備需要一个平衡点，以此来不断推动和发展未来的护理事业。
　　关键词： 护理现状;人工智能及大数据;护理事业
　　中图分类号： TP18    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.06.040
　　本文著录格式：赵印懿，马宇阳. 人工智能及大数据背景下护理事业发展的研究[J]. 软件，2019，40（6）：173175+196
　　【Abstract】： With the advent of artificial intelligence and big data's era， the nursing cause is also changing. But in the current nursing cause， what role artificial intelligence and big data's nursing equipment play in the nursing cause. What kind of roles have aroused our thinking. After understanding the current nursing situation， the author also analyzed the current application of artificial intelligence and big data equipment in nursing， and found that there is a balance between artificial intelligence and big data in nursing equipment， which is based on human-oriented nursing and artificial intelligence， and then analyzes the current application of artificial intelligence and big data equipment in nursing. In order to promote and develop the future of nursing business.
　　【Key words】： Nursing status; Artificial intelligence and big data; Nursing cause
　　0  引言
　　人工智能（Artificial Intelligence简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新兴的科学技术[1]。AI在医学行业的许多方面发挥着重要作用，其中就包含护理学领域。其在一定程度上解决了医务护理人员短缺的问题，缓解了医疗资源短缺的问题。也起到了减少诊断误差、提高临床护理质量等作用。
　　护理管理是提高医疗服务质量为主要目标的过程。护理是患者在治疗过程中的一个重要组成部分。护理工作人员是医院中各个关系的协调员。随着人工智能和大数据时代的到来，互联网和信息技术的发展，大数据逐渐兴起，率先被广泛应用于电子商
　　务等领域，其在医疗卫生各场景的应用价值也逐渐被挖掘[2]。医院护理管理模式与技术也在不断发展和改变，导致了医院护理管理信息增长迅速。2016年11月18日，我国卫生计生委提出的《全国护理事业发展规划（2016年-2020年）》明确表示，信息化技术的迅速发展为推动护理学领域创设了有力条件[3]。在这样的环境下，我们又将如何推动护理管理更加科学的向前发展，以适应人工智能和大数据为医院所带来的改变，这成为了一个我们需要思考的问题。
　　1  护理事业现状
　　1.1  护理教育现状
　　护理学是一门应用型学科，实践性很强，但传统教育模式中“重书本，轻实践”的现象仍普遍存在[4]。学校主要强调基本技能和基础理论的教学，但没有重视提高学生的思考全局的能力的培养，学生在思维上的创造和创新能力十分贫瘠。在护理教育的过程中，整个护理专业知识结构和课程是不完美的。目前，全国各类高校对护理人才的培养依旧采用生物医学模式，即通过传授医学基础知识、公共知识和专业知识这三个主要方面，辅以部分社科知识，如人际沟通、护理礼仪等方式来培养护理人才。由此方式塑造出的护理人才则会存在缺乏动手实践能力和科研训练能力，更重要的是在专业方面的特殊性上，在心理层面缺失严重，对心理护理、人文关怀、健康促进等方面缺乏健康教育知识，导致其不能适应现代医学模式的要求，更不能适应在人工智能及大数据背景下的护理事业。
　　1.2  护理专业人才学历偏低
　　目前，我国护理人才的教育还处在初步发展阶段。目前国家正在大力发展护理方面的高等教育，在课程设置上逐步细化护理分类以培养特殊护理人才和专业护理人才，并加强护理人才在各级培训。为了完成护理工作，如助理护士和专业操作护士，可以调整整体护理的要求，改变护理服务模式。随着社会的发展与进步，现代护理理念也在发生着变化，要求当今时代下的护理工作人员的培养要多元化、多角度、多层次。需要在时代进步的条件下，我们需要重新认识护理专业，不断增加、拓宽专业领域与广度，与时俱进才能培育出优秀的护理人才。 　　在当今社会和整体环境下，人工智能及大数据已经以极快的速度涌入社会中的各个工作领域，护理行业也不例外。就国内护理研究现状而言，护理学领域的研究仍以人群观察性研究为主，受人力、财力、参与者配合度等多种因素的影响[5]，导致我们更需要在有限的环境中突破瓶颈解决问题。所以我们更加需要对护理专业进行清晰地再认识，使得我们培养出来的护理工作者具有熟悉了解人工智能及大数据环境下的护理工作，以便在有限的资源中，通过优质的护理工作人员和人工智能的协调作用，实现工作效率最大化。以达到人机融合、高效护理、高效研究的目的。
　　1.3  医院临床护理工作人员缺编严重
　　建国后，我国对护理教育的发展极为重视，但是由于实际情况及历史条件所限，导致护理工作人员的学历层次绝大部分停留在中专上面。根据卫生部统计信息中心数据，截至2004年底，我国护士总人数为130.8万人，接受过大专及其以上教育的护士占总数的31.6%、截至2010年底，全国注册护士总数为204.8万人，接受过大专及其以上教育的护士占总数的51.3%、截至2017年底，我国注册护士总数超过380万人，接受过大专及其以上教育的护士占总数的67%。
　　纵然我国护理人员数量在逐年快速增长，但是大专以下学历的护士总数依旧占有相当大的比例，所以截止到目前我国的护理教育層次和水平依旧处于一个偏低的状态。随着全球社会老龄化的日益加剧，就医群体数量的不断增加，护理人力资源极度紧缺，需要技术含量高的智能护理技术来满足社会对医疗护理服务的需求[6]。而且随着人口的增长，这样的情况将会长期持续。根据上述情形，当今的护理发展已无法满足社会发展的需要。
　　综合上述三个观点，我们不难看出，随着社会发展与科学的进步，我国护理事业在响应国家号召，不断完善进步的同时，也急需培养实践能力强，临床工作阅历丰富并接受过高等教育的护理工作人员，以适应目前以及未来不断发展的护理事业的需求。
　　在人工智能及大数据的时代，纵然信息化与智能化设备可以帮助护理工作人员在某种程度上减轻工作压力，但与此同时，伴随着科学技术的不断进步与发展，大环境下对护理工作从业人员的学历、实践经历及能力、新生事物的接受能力等各方面的要求也在不断提高。所以对于人工智能背景下的护理事业的发展依旧存在诸多难题，同样也带来了无比的机遇与挑战。
　　2  人工智能及大数据时代下的护理变革
　　2.1  人工智能及大数据将提高护理从业人员的工作效率
　　传统的护理管理决策模式通常是以护理管理者个人意志为主导，随着护理行业数据呈爆炸式增长，护理管理者仅凭个人经验做出决策，其正确性往往受到影响[7]。随着人工智能、大数据等科学技术逐渐应用于医学护理行业，使得临床护理工作的智能化水平有了显著的提升，但是这些提升并不能完全为护理从业人员提供充足的信息和帮助。
　　将人工智能及大数据应用于医疗护理中，极大提高了医护工作人员的工作质量，也改善了医院诊疗方式[8]。人工智能和大数据的技术应用和相对应的设备提高了医生医疗指令的执行能力，确保了病人护理信息数字化实时性和移动护理数据的实时传输。通过电子检查患者的身份，可以达到实现方便快捷的效果，简化患者识别过程，并确保输液，输血以及药物的治疗等精准和安全。目前，国内各层次的医院基本建立了一套功能完备的护理信息系统，能够创建无缝形式的电子医疗文件，以确保医院护理管理和护理之间的无缝护理，使患者及其家属减少在医院中奔波寻找所耗费的时间，同样也帮助了护理工作人员减少了每天处理护理文档的工作量，而且还极大提高了护理文档的准确性，减少了因人为失误而对患者造成的不必要或不可挽回的损失。
　　随着电子科技在医疗领域的不断探索与发展，各类医疗设备慢慢的被医院所采用，使得各种信息的采集、存储和计算越来越便捷和高效。在多个医疗卫生信息的平台的协作下，众多医疗数据如过敏史、家族史等信息都得以轻松的可视化，这就让医院的医务工作者能够及时获取基本信息，从而帮助他们作出最优决策。
　　综上所述，随着人工智能和大数据涌入医疗行业，医院医务人员、护理工作者从中收益良多。他们在建立患者信息过程中感受到了工作流程的简化，在护理过程中感受了工作流程的清晰，但是，在健康大数据呈现爆炸增长的年代，带给护理行业的巨大难题就是，如何在众多数据中提取出有价值的大数据。
　　2.2  人工智能及大数据设备在护理领域的部分应用
　　随着人工智能设备的引入，医院的工作人员可能拿出更多的时间和精力来接纳更多的患者和解决更多的问题。目前人工智能设备在医院护理方面的应用主要是在饮食护理、慢性病护理管理以及智能病房中。
　　随着人口老龄化的到来，对残疾人和失能老人的护理工作就显得尤为重要，与此带来的患者对护理的需求与护理工作人员的缺乏的矛盾与日俱增。其中，日常的饮食护理是对患者的最重要生活活动之一。按照以往的工作方式，护理工作人员需要花费大量的时间和精力来了解患者往日的生活习惯与饮食习惯，以便于每日为患者准备相对应的符合护理标准的日常饮食。而且在饮食期间，还需要了解和适应被护理人员的饮食习惯、喂食间隔等。
　　随着生活水平的提高，慢性疾病成为国内常见疾病中最主要的死亡原因之一。将人工智能技术与医疗设备、移动计算和传感器技术等最新技术相结合，有可能创造和提供更好的慢性疾病护理服务[9]。由于目前国内护理工作人员数量的不足，对于慢性病患者的护理往往是通过患者子女自己护理或雇佣相应护理人员来完成的。目前对于慢性病创新的护理管理是基于美国的模式，例如临床护理人员通过让病人自我对于血糖的检测来让自制力强的病人进行自我监督和管理[10]。而在国内，为提高被护理人员的生活质量，我国正在研发符合我国实际情况的慢性病自我管理的人工智能技术。
　　3  人工智能及大数据下的护理事业中所面临的问题与挑战 　　结合人工智能及大数据下的护理事业的变革，我们了解到，人工智能及大数据目前并没有在医院护理方面的各个方面广泛应用。目前医院的护理模式依旧是以护理工作人员为主导，智能化设备以简化工作流程为辅的工作方式。所以如何在人工智能及大数据下的护理工作和以人的经验为主导的护理工作方式之间找到合适的临界点，以使护理工作效率最大化是我们亟待解决的问题。
　　3.1  人工智能及大数据下的护理事业的关键在于人
　　护理工作中要秉持纯粹的初心，关爱仍是护理发展不变的根基和灵魂。人工智能及大数据下的护理信息建设的实际想法和设计者应该是对护理有深切感悟与理解的护理工作人员，是能读得懂护理专业内涵的护理工作人员。人工智能及大数据下的信息技术作为一项工具，必须要由护理工作人员做主导，随着科技信息发展，护理照护服务的提供、护理管理、护理科研教学、护理学科发展一定需要信息技术的支持，但如何能让护理信息更健康发展，更好的助力护理，更贴近满足行业需求，就一定是护理人要主导。同时，对于护理工作人员来说，直接照顾病人的经验是担任人工智能及大数据下的护理信息系统设计的基本起点，经由护理过程的完整训练而成熟的观察、评估、计划、执行与提供病人的照护，护理人员将其拓展至人工智能及大数据下的信息系统技术、系统分析、执行原则和过程的应用，使得护理在专业化发展过程中，不断发生蜕变，借助信息化更好地、有效益地和有效率地发挥护理专业的特性。
　　3.2  实现人机共融才能适应人工智能及大数据下的护理事业
　　根据护理事业现状，我们得知，护理工作人员虽然在逐年增長，但依旧处于护理资源短缺的状态。随着人工智能及大数据时代的到来，使得借助人工智能及大数据设备开展相关的护理工作成为可能。
　　目前，具有导诊、消毒、物流等功能的机器人在护理工作中的已经得到了应用。在以人工智能为代表的技术浪潮中，医疗机器人将彻底打通医院信息流与物流，构筑完整闭环，解放人力，实现人机共融，从而使医疗机构拥有更高的运营效率，打造出更优质的服务体验。
　　伴随着人工智能及大数据支持下的一些护理机器人已经慢慢走进医院投入使用。但是在以护理工作者的经验为主导的医院体制下，如何找到与人工智能及大数据下的护理设备的平衡点则成为护理事业的重点问题。虽然人工智能可以模仿人类的情感，但距离真正的同感共鸣还有很长的路要走。所以实现人机共融才是护理事业中将人的经验和人工智能及大数据下的设备效率最大化的必要之举。
　　4  结语
　　随着人工智能及大数据时代的到来，护理事业正面临着变革，在接纳人工智能及大数据下的护理设备的同时，医疗机构也急需思考对于护理服务模式的重构。但基于目前国内实际情况而言，护理工作人员依旧短缺，人工智能及大数据设备并不能完全代替人而进行护理，绝大部分仍停留在业务的数字化上，不能为护理管理者提供决策信息和帮助[11]，甚至于人工智能设备仅能够为医疗机构提供便捷的流程。对于人工智能及大数据下的护理设备的发展将会有很长的一段路要走，需要不断的研发进步才能实现绝对的智能化与信息化，而对于医疗结构的服务模式，应该会在很长一段时间，维持在以人为主导，人机共融的护理模式中，护理工作人员的经验将会逐步为人工智能及大数据下的护理设备提供新的改善方案。而人工智能及大数据下的护理设备也会在不断发展中找到与医疗机构的合适的平衡点。
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