佛罗里达州立大学护理学院推出了其称为全国首个专注于AI应用的护理硕士学位项目，并正在创建一个AI创新联盟。护理学院院长Jing Wang博士（公共卫生硕士、注册护士）最近在接受《医疗创新》采访时，讨论了为什么在护理和医学教育中引入AI工具和概念如此重要。
除了她在佛罗里达州立大学的角色外，Wang还是德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校生物医学信息学和公共卫生的兼职教授。她的跨学科研究利用移动和连接健康技术优化多行为生活方式干预措施，改善患有多种慢性病的老年患者以患者为中心的结果，特别是农村和服务不足的人群。
她还曾担任医疗研究与质量机构的高级科学顾问，并与医疗保险和医疗补助服务中心及国家卫生信息技术协调办公室合作，担任高级政策顾问。
医疗创新：我们写了很多关于医疗机构如何在临床护理中部署AI解决方案的文章，但我们很少涉及医学院和护理学校是如何应对这一趋势的。因此，我很感兴趣了解您在FSU是如何将AI融入护理教育和实践的？
Wang： 教育下一代医疗工作者采用这些AI解决方案至关重要。护士是最大的医疗专业群体，并且连续25年被评为最受信任的专业人士。护士在病床边，处于护理的第一线，负责实施所有数字和AI解决方案。如果您问医疗机构领导谁是AI解决方案的实际执行者，他们几乎总是会说超过50%的是护士。
然而，在学术领域我们尚未跟上这波AI转型的步伐。我们不能只是每天在护理学校教同样的内容，期望毕业生能自行掌握如何在临床实践中利用AI。
我利用自己在数字健康和AI方面的背景，思考我们可以为学生做些什么。在新冠疫情之前，我开始将护士和医学生聚集在一起学习智能和连接健康技术。当疫情爆发时，所有学生都需要具备提供远程医疗服务的技能。现在，我们感到无法忽视AI的发展，因此大胆推出了全国首个专注于医疗AI应用的护理硕士学位课程。
医疗创新：参加该课程的学生是否需要理解机器学习的概念和算法偏差，还是更多地是让他们熟悉内置AI模块的医疗IT工具，或者两者兼而有之？
Wang： 这是一个两者的结合，因为为了让护士对所实施的技术感到自信，他们需要了解一些AI的基础原理，如机器学习、深度学习、预测分析，以及潜在的偏差和幻觉问题。我们并不是要培训这些护士成为工程师或程序员，而是更注重协作。当我提到跨专业教育时，这意味着教学生如何用对方的语言交流，以便他们能够相互理解。
医疗创新：每次有多少学生参加这个项目？
Wang： 我们共有大约1000名学生分布在不同的本科和硕士项目中。对于这个特定的硕士项目，我们从约15名学生开始，目标是每年增加到约70名。该项目于今年1月启动。
医疗创新：我还了解到你们正在FSU设立一个AI创新联盟。谁将参与其中，它将关注哪些方面？
Wang： 该联盟实际上是一个基于佛罗里达州立大学护理学院的全国性努力。其目的是提供一个合作平台，共同推进研究和教育政策。我们正在确定首批感兴趣的成员名单，包括希望将护士置于前列的领先医疗机构，以及对护理教育中AI创新感兴趣的同行护理学校。
医疗创新：那些传统上为护理课程编写教材的公司是否参与创建关于AI的护理课程，还是你们自己创建内容？
Wang： 我们自己创建了所有内容，但我们的部分讲师来自AI公司的首席护理官，以及具有深厚信息学背景的医疗机构的首席护理官。每年内容都在演变，因此我们邀请了许多AI行业的企业家作为客座讲师，使我们能够学习最新的AI科学和行业动态。我们聘请的一位联合主任Rebecca Love是驻校企业家、护理创新者和企业家，带来了丰富的护理创业和AI经验。另一位联合主任则具有深厚的数字健康研究经验，我们还有其他具有信息学背景的护士。
医疗创新：这肯定为研究AI如何影响医院和其他环境（例如家庭护理）中的护理工作流程开辟了许多途径……
Wang： 是的，没错。这就是为什么我们认为研究是联盟的核心重点之一，因为我们认识到不能简单地用AI工具解决相同的问题。我们需要了解医疗环境中的工作流程。有些护士现在对AI持负面态度，因为他们错误地认为AI会占用他们更多的时间，使他们远离患者。但实际上，AI应该减少护士在电脑前花费的时间。护士在面对活生生的患者时，需要处理很多事情。因此，我们在实施这些新颖的AI解决方案时，研究是核心，它们具有巨大的潜力，但如果实施不当，反而会给已经负担过重的医疗工作者带来更多负担。
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