随着人工智能驱动的工具成为医疗保健的常规组成部分，护理信息学的角色正在演变。
作者：瑞吉娜·格伦
瑞吉娜·格伦是罗根大学健康信息学理学硕士项目的主任。她在健康信息和健康信息学领域拥有超过25年的工作经验，积累了丰富的医疗保健组织结构经验。
人工智能正在以六年前少有人能想象的速度变革医疗保健。然而，理解患者护理和数据科学的护理信息学专业人员对于培养具备人工智能能力的临床工作队伍至关重要。
在我于医院、学术界和咨询领域的经验中，我了解到仅靠技术并不能改善患者护理——人才能做到。随着数字化转型加速，护士对于确保人工智能提高患者安全而非引入新风险仍然至关重要。
护理信息学在创新与实践之间架起桥梁，使护士能够评估工具、理解工作流程影响、负责任地解读输出结果，并在日益自动化的环境中保护患者体验。
人工智能驱动系统中护理信息学的扩展角色
研究表明，当实施得当，人工智能可以增强临床决策并强化预警能力。护理信息学确保这些工具被负责任地选择和整合，使其在实践中安全有效。
人工智能已经在影响四个主要领域。
- 数据驱动的决策制定： 人工智能支持的分析可以实时综合大量临床数据。尽管人工智能能识别模式，但护士提供必要的临床判断和情境理解，以验证发现并做出安全、基于证据的决策。
- 工作流程优化： 人工智能支持的工具简化了通常消耗大量时间的功能，如文档记录、信息检索、任务优先级排序和沟通。设计良好的人工智能系统可以减轻护士的重复性行政负担，使他们能够专注于高级决策、护理协调和患者关系。这一转变正在帮助扩大护理专业的范围和影响力。
- 患者监测和安全： 利用预测分析，人工智能系统可以更早地发现病情恶化、感染风险或并发症的迹象。这些系统增强了情境意识，使护士有更多时间进行干预并预防不良事件。
- 资源分配： 人工智能驱动的工作量工具帮助团队根据病情严重程度、复杂性和可用资源来平衡患者需求。这些工具通过提供对实时需求的更清晰可见性，减少认知过载。
对信息学职业的兴趣持续增长。根据2022年HIMSS护理信息学从业人员调查，近60%的护理信息学专家年收入超过10万美元，高于2020年的49%。许多护士追求信息学，因为它提供了有意义的影响、长期职业稳定性和塑造临床护理中人工智能伦理使用途径。
为医疗保健培养具备人工智能能力的工作队伍
将领导力、教育和实践保持一致，是我们能够建立准备好自信且安全地拥抱人工智能的护理队伍的方式。
- 领导力准备和组织评估： 医疗保健领导者必须理解人工智能对其系统的影响性质。这包括评估当前技能和工作队伍准备情况，认识到人工智能对不同角色的任务和表现影响不同。清晰的评估和整合计划使领导者能够识别差距，并制定实用的蓝图，以实现工作队伍转型，因为人工智能正融入护理交付。
- 护理教育中的课程改革： 为人工智能驱动的医疗保健环境培养护士，始于将人工智能概念、信息学原理、数据质量、伦理推理和人机协作直接整合到课程和临床培训中的课程改革。这些知识必须与技术熟练度相结合——护士需要实践经验，以充分理解这些系统如何与电子健康记录和工作流程交互。
- 人工智能素养作为基础能力： 护士必须认识到人工智能平台和工具如何产生可能有限或有偏见的结果。建立这一技能需要教育、组织支持、持续培训和接触新兴技术。
- 政策、 procedures和伦理一致性： 随着人工智能采用的增长，组织需要明确的政策和伦理准则，用于数据治理、透明度、问责制和临床工作流程中的安全集成。有效制定这些政策需要临床、技术和管理团队之间的合作。跨学科参与加强了伦理决策，并有助于减少采用障碍。
人工智能赋能工作队伍的人类未来
人工智能将继续发展，但护理的核心使命将保持不变。建立信息学能力的护士将自己定位为具有韧性和面向未来的职业。研究表明，当护士参与数字工具的设计和改进时，可用性和质量都会提高。
一线护士必须在开发和指导日益影响患者护理的技术方面拥有发言权。
雅各布·瓦克豪森/盖蒂图片社
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