当梅奥诊所（Mayo Clinic）评估将支持临床工作队伍的技术时，功能和形式因素并不是唯一的考虑因素。
"使用技术不是目标，"梅奥诊所企业护理实践转型副主席切里斯蒂·科涅塔-里克（Cheristi Cognetta-Rieke）表示。"转型护理实践和提升患者护理才是目标。"
科涅塔-里克提到了梅奥诊所的"为护士服务，由护士主导"模式，该模式旨在将一线临床医生嵌入到他们最终将使用的工具的设计过程中。她说："这样，技术可以放大我们的人类体验、我们的批判性思维和评估能力，而不是取代它。"
随着梅奥诊所和其他医疗机构不断完善为护士构建技术的方法，他们也在重新思考培训和教育，从医学院开始。
临床输入是解决临床问题的关键
对行业而言，现在是放大护理体验的关键时期。研究表明，注册护士的年度工作 turnover 超过16%。此外，新护士正在照顾患有复杂疾病的老年人群，并应对护理文档负担。
"我们对认知负荷了解得越多，就越能看清临床医生因在头脑中承载大量信息而面临的挑战，"美国医学会（American Medical Association）首席医疗信息官兼数字健康创新副总裁玛格丽特·洛佐瓦茨基（Margaret Lozovatsky）博士表示。
因此，科涅塔-里克表示，梅奥诊所在构建技术之前会召集关键利益相关者："没有临床输入，技术和信息学无法解决临床痛点。我们需要从一开始就将他们聚集在一起，以便首先深入理解问题。"
托尼克里斯·纳卡（Tonychris Nnaka）表示赞同。他是沃思堡德克萨斯大学健康科学中心（UNT Health Fort Worth）护理学院的研究副院长兼护理学副教授，他强调在学术和护理环境之间建立"清晰的合作关系"的重要性。
"领先机构正在将生物医学工程师、计算工程师和临床部门聚集在一起，"纳卡说。与技术行业、社区和政府合作伙伴的合作是一种加分项，但需要高级领导层的承诺。
然而，纳卡补充道，成功弥合差距的组织正在"培育一个这些群体可以共存、集思广益、提出具有临床意义的可行解决方案并为其提供资金的环境。"
技术采用必须满足业务需求
纳卡描述的这一过程为解决医疗保健领域最紧迫的挑战之一奠定了基础：将技术与业务需求对齐。
"你需要明确的治理和决策结构，并确保治理模型与组织的最高战略计划保持一致，"洛佐瓦茨基补充道。
纽约大学朗格尼健康中心（NYU Langone Health）临床系统高级总监凯里·奥布莱恩（Kerry O'Brien）指出，组织应创建问题陈述并寻找满足该需求的技术。这意味着要提出关键问题：它是否支持质量、安全和卓越？它是否与临床工作流程集成？它将如何改善患者体验？
环境临床文档是已满足这一要求的一种技术。纽约大学朗格尼健康中心护理专业发展和临床结果高级总监艾丽丝·纳什（Alice Nash）表示，它不仅仅是促进数据收集。
"护士可以在进行全面评估的同时保持在场。患者不会从屏幕后面提问，他们可以看到护士的肢体语言。这更具吸引力和抚慰性，"她说。
"作为在医疗保健领域得到更广泛应用的工具之一，它也为护士的角色提供了更多洞察。'它使以前不可见的护理艺术和科学变得可见，'"奥布莱恩说。
另一种已见增长的解决方案是虚拟护理。近年来，在劳动力限制和具有挑战性的护理期望下，许多医疗机构已采用或改进了其虚拟护理模式。Artisight和Caregility只是支持远程护士和床边护士之间工作流程的几个平台。
纳卡指出，虚拟护理甚至有更大的潜力将护理从医院内部转移到患者家中。这是一种增加护理可及性的创新模式，但它有一个学习曲线。
"你需要培训护士适应环境，"他说。"你不希望他们在面对虚拟护理工具时措手不及。他们在培训时需要真正的模拟。"
转向以工作流程为中心的培训
护理领域的所有这些变化表明，需要采用多管齐下的教育方法，科涅塔-里克指出，这种方法将传统教育材料和"现场"支持与点击式模块、教学视频和模拟相结合。
"没有人希望在第一次使用技术与患者互动时感到笨拙，"她说。"你需要实际操作练习，这样你才能对新工具感到熟练和自信。"
洛佐瓦茨基表示，这指向了技术培训的一个更大趋势。大型讲座厅中的大规模课程已被更短、虚拟化和个性化的学习机会所取代。这些可以针对受训者以前的技术经验，或针对群体对应用程序的独特实施进行定制。培训也已从强调转动哪些旋钮的功能性培训，转向与特定工作流程相关的培训，例如患者入院或出院。
洛佐瓦茨基指出，许多组织正在重新审视技术培训如何融入员工入职流程。
纽约大学朗格尼健康中心就是其中之一：奥布莱恩表示，调查显示，新护士和带教护士对电子健康记录系统培训都不满意。问题是什么？他们在入职初期就覆盖了电子健康记录的细节。作为回应，纽约大学朗格尼健康中心从关于安全和质量的对话开始入职，然后进行电子健康记录培训。奥布莱恩表示，护士带教满意度评分从35%提高到了80%。
最大的变革障碍不是技术
纽约大学朗格尼健康中心的例子说明，在实施新工具和系统时，最大的变革障碍已不再是技术本身。
"这实际上是关于准备人们采用新的做事方式并了解技术的发展方向，"纳卡说。"我们必须准备系统以适应未来的演变，因为系统移动缓慢。"
科涅塔-里克表示，对梅奥诊所而言，重点是技术可以在哪些方面转变患者体验、护理和护理实践。"我们需要确保基于关系和基于对话的护理仍然是经过验证的，我们努力构建支持和放大这一点的技术。"
纳什表示赞同，指出纽约大学朗格尼健康中心"努力追求新的创新和技术，以支持我们护士的工作并提升我们的标准。"这些包括患者满意度评分、临床结果和维护一个积极的工作场所。
"护士真的可以去任何地方，"她说。"我们希望创造一个环境，让护士感到自己受到重视，并认为自己的工作很重要。"
让护士熟悉AI
根据奥布莱恩的说法，纽约大学朗格尼健康中心采取数据驱动的方法来为护士开发培训计划。
护理人员的调查帮助解决了入职期间电子健康记录系统培训的不满。最近，调查帮助该医疗系统发现了护士对人工智能工具舒适度的差距。
从那里开始，纽约大学朗格尼健康中心迅速行动。奥布莱恩表示，2024年关于AI的大规模研讨会吸引了100多名护士。
2025年11月，近100名床边护士与数据科学、护理信息学和医师信息学的同事一起参加了"现场提示马拉松"。该活动上午进行讲座，随后进行实践研讨会，护士们可以使用该医疗系统内部符合HIPAA的大型语言模型。
"他们正在学习当你使用技术进行临床问题解决时可能实现的目标，"奥布莱恩说。
接下来，2026年春季将举行一次专注于AI伦理和负责任使用的大型研讨会。该主题也直接来自护士反馈。
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