我国人工智能辅助护理的应用与面临的问题及思考

李 智,董丽娟,郭小妹,王 蒙,李龙丹

中山市中医院,广东528401

人工智能被定义为用智能的人工实体来解决复杂的问题。人工智能是一种计算机科学与生理智能的融合,使计算机的行为更像人类,却比人类花费的时间要短得多,因此它被称为人工智能。早在20世纪70年代中期国外就已经开启了服务机器人的研发。到今天为止人工智能已被应用于多个领域,成为推动经济发展和促进技术进步不可或缺的一部分。医疗事业的发展,同样离不开与人工智能的结合。20世纪90年代,人工智能辅助护理已应用于国外的护理领域[1],在减轻护理人员劳动强度，弥补护理人力缺口，提升护理质量等方面不断凸显优势。但目前在我国,人工智能在护理中的应用仍然处于起步阶段[2],国内的报道大部分都是国外人工智能护理应用成功的案例。本研究就目前人工智能辅助护理在我国应用的现状、可能面临的困难以及如何思考和看待这些问题做一综述。目的在于增加我国护士对人工智能辅助护理的了解及认知,指导人工智能辅助护理的实践应用,为未来护理领域中人工智能辅助护理系统/机器人的设计和研究提供参考思路。

1 人工智能辅助护理在国内护理领域的应用现状

我国作为人口大国,病患多与护理人员短缺的问题一直得不到解决,人工智能护理领域有非常大的应用空间,但我国人工智能辅助护理的研发和应用起步都相对较晚,与西方发达国家相比差距仍然很大。尽管如此,国内人工智能辅助护理在护理领域的许多方面还是取得了一定效果,值得肯定。具体如下:

1.1 静脉配药

在我国大部分医院,静脉药物配制作为护士每天的常规操作基本都在普通的病区治疗室或静脉用药调配中心进行,存在着一系列的问题:劳动强度大、人员紧缺、费力耗时、职业损伤以及配药过程难以追溯。而且在配药过程中,最常见的隐患就是保护不足,污染药物、污染空气和环境污染。我国研发的首台智能静脉配药机器人在2005年进入某三级甲等医院投入临床使用,达到了积极的效果:使配药过程操作更高效、便捷、安全,并且提高了配药工作的效率以及减少了药物的残留和有效降低了配药错误的发生。人与药物在配制过程中完全隔离,有效地保护了操作者,从而降低了因静脉药物配制导致的职业损伤[3]。

1.2 吸痰

吸痰的时效性和有效性是传统吸痰缺陷主要的两个方面。具体表现为难以为大部分病人保证及时又有效的吸痰。在重复繁杂的护理工作中常常会忽视吸痰操作,每年大概有10万人次因未能及时吸痰造成呼吸道梗阻加重病情甚至死亡;即使进行了吸痰操作,吸痰效果也有可能因护士年资差异或操作手法不同而难以保证,若操作不当甚至有可能会导致气道损伤。西安交通大学第一附属医院“外科梦工厂”团队自主研发的吸痰机器人通过稳定的机械化操作,让吸痰操作变得标准、规范、精准以及及时化,解决了由于操作原因导致的吸痰有效性和安全性不足等问题,最大限度地弥补了传统吸痰术所存在的缺陷和问题;该吸痰机器人可根据病人情况设置不同的吸痰参数来实现个体化吸痰操作从而进一步保证了吸痰的有效性;可以降低护士工作强度以及工作时间,为护士节约时间去完成其他的护理工作。吸痰机器人应用范围很广,主要适用于长期需要进行机械通气和频繁吸痰者,涉及很多科室诸如重症监护病房(ICU)、呼吸内科、康复科等,也适用于在麻醉过后拔除气管插管后的吸痰操作,吸痰机器人在各级医院、康复医院、养老院和家庭护理中均适用,因而十分适合推广[4]。

1.3 导诊

目前,国内大医院的门诊分诊系统越来越互联网化和智能化,早已不再是传统的人工方式,这会导致一个问题:前来就诊的病人或家属的年龄、文化、认识和理解力的参差不齐,且大部分都对疾病和医院的不甚了解,缺乏健康认知,依从性差。导诊护士的作用是在门诊帮助病人如何快速准确地找到合适的医生就诊,提高病人就诊的效率。门诊每天面对的病人量大且提出的问题基本重复,导诊护士每天的工作就是对这些重复的问题反复讲解,这类工作除了费时、费力和效率低以外,不停重复同样的工作和回复同样的问题也会使人的耐心消耗殆尽,稍有不耐心病人也会抱怨服务态度问题。人工智能导诊机器人应该可以缓解大部分问题,利用语音识别和机器学习技术,收集与病人对话后提出的问题,形成有效决策,加以人工辅助,即可给予病人帮助,大部分重复的问题导诊机器人就能解决,实在解决不了的再求助人工服务,这样不仅减少人力物力的浪费,也避免了因耐心问题导致的服务态度问题。因此可见,人工智能可将护理人员从繁杂而又重复的简单技术中解放,不仅提高了护理人员的工作效率和准确度,又避免了不必要的护患接触,这与传统的护理模式截然不同[5-6]。在国内同样有通过人工智能在门诊的应用取得积极效果的例子,西安交通大学口腔医院在新型冠状病毒肺炎疫情期间通过应用预检分诊信息系统使得病人分诊效率提升了125%,避免了不必要的护患接触,极大地降低了分诊时可能引起的的交叉感染风险[7]。目前,导诊机器人已在北京市、浙江省、广东省等直辖市/省的多地医院得到广泛应用[8]。

1.4 护理康复

在国内,随着日益加剧的人口老龄化现象,因脑卒中或者各种意外导致的偏瘫和截瘫病人越来越多,而日益增多的下肢残障病人和严重匮乏的康复护理治疗师是现存的主要矛盾。通过康复机器人可以部分缓解这样的矛盾,目前该技术在国内已崭露头角,史小华[9]设计了一款针对脑卒中病人的下肢康复机器人,该机器人可以训练病人的坐卧姿势,把虚拟现实技术结合将训练的积极性提高。李龙飞等[10]设计了一套全新的脑控主被动协同刺激康复训练方法,大大提高了卒中病人的训练效率和积极主动性,应用前景良好。目前,随着康复护理学科越来越受到重视,护理康复机器人的研发逐渐变成关注的热点,对于病人心理、生理的健康重建产生了积极影响。

1.5 转运

物品传递和病人转运是护理工作中不可避免的组成部分。然而,大量往复工作会耗费护士大部分体力,长期搬运病人亦会致使护士产生严重的腰肌损伤,且徒手搬运可能对病人造成继发性损伤,转运机器人可以大大减轻护士的体力消耗,降低不必要的损伤风险,目前转运机器人在国内仍属于受试阶段,距离大量投入实践应用中仍需要一定时间,如中国人民解放军军事医学科学院基于接触点相对静止技术,发明了一款全自动遥控控制的换乘转运护理机器人,受试者中有85%对该款机器人效果感受很好,无不适及疼痛感受[11],较好地适应了该类护理需求。通过智能机器人介入,一定程度缓解了护理工作中的重体力活动,将护士从中解放出来,使其将精力投入到更专业、精细的护理工作中。

1.6 智能监测

即时监测病人的生命体征和治疗反应是护理工作的关键环节。然而,护士对于护理环节中病人生理参数的细微变化很难立即察觉,进而很难依据病人生命体征变化在第一时间对相关护理器械进行快速调整或开展相应护理工作。南京信息工程大学研发的远程健康护理系统能够对体温、血压和心率等参数进行智能监测并进行异常报警,提出的智能图像分析算法能识别出病患是否出现痰堵症状,使病人得到及时高效的护理[12]。

对护理过程中相关数据进行监测和回溯也是保障护理工作正常开展的关键,人工智能主要通过信息智能维护、流程管理和多传感融合监测等方面发挥作用。苏州大学通过建立医院静脉用药调配中心智能差错管理系统进行差错记录和统计分析,有效支撑了静脉用药集中调配质量管理[13]。上海市普陀区中心医院将智能贴签、退药、配液、责任追溯、分拣引入静脉用药调配中心自动化系统,工作效率得以提升,同时降低了差错率[14]。

1.7 护理决策

护理决策是指护理人员用自身积累的知识、护理经验以及本能对一个需要护理的病例从生理社会等各方面进行分析后确定护理问题和护理实践的一个全过程。护理决策作为日常护理工作中最复杂的部分,大部分护理人员在做出决策时都会承受很大压力,因此,基于人工智能技术的护理决策将大大减轻护理人员的这种压力,目前在国内已有投入实践应用的例子。首都医科大学宣武医院研发了一款为重症监护服务的智能决策支持信息系统[15],该系统具备智能纠错、提醒、趋势分析、预备警示、医护信息共享等功能,在系统支持下不同年资护士的护理评估及时性、准确性,护理措施落实率和连续性都得到了提升;决策支持系统在脑卒中病人的护理实践中也得到了应用[16],该类系统主要在脑卒中护理中的相关风险预测、照护方案推荐、自动提示和告警等方面发挥作用。

1.8 护理教育

护理教育是护士培养、进修及能力提升的重要环节。鉴于人工智能技术具备情景高仿真重建、数据跟踪与分析能力,其逐步在护理教育进程中发挥作用。广西中医药大学通过教学研究发现,临床教学机器人在护生教学中能有效提高护生专注力,提升其技能掌握度,护患沟通能力训练对护理专业学习至关重要[17]。

2 我国应用人工智能辅助护理面临的问题及思考

尽管人工智能会在未来护理领域带来许多好处,减少护士重复繁杂的工作,提升护理的质量,但人工智能在护理领域应用的过程中面临的一系列问题。

2.1 护患关系

纵观过去几十年护理技术的发展,护理领域引进的技术像人工智能一样越来越先进。护理这个专业最初是在19世纪形成的,当时的护士是全职手动的护理人员[18]。多年来,护理随着先进技术的涌入发生了巨大变化。诸如电子体温表、远程生命体征监测仪器、智能药柜等先进仪器大大减低了护士的工作量。科技使护理治疗在多方面得到了提升,使病人更加安全,但代价是减少了护患的互动,随着智能接入不断推进,原有护理工作流程中的护患交流机会可能会进一步减少。而护患的互动对于病人的治疗与恢复来说却又是至关重要的,机器虽然可以模拟护理人员照护病人,但不能给予病人真实的情感传递和人文关怀。机器长期替代人会大大减少护患间的情感沟通,病人会慢慢出现社会孤立及尊严受损等,从而影响病人的心理健康[19-20]。未来的研究需进一步探讨机器人在护患关系中的地位及给护患关系带来的改变等,构建新的护患关系模式。护理人员应基于此深入开展基于智能介入的人文护理模式研究,更加注重实施人文护理,加强与病人沟通,深化人文关怀,避免机器与系统的“冰冷”延伸至护患关系,是由人工智能来支持护理工作,而不是被人工智能取代[2]。

2.2 伦理和法律

人工智能护理出现的伦理问题主要集中在老年人群。目前无论是国内还是国外,智能养老产业都刚起步,人工智能护理机器人的研发仍在初级阶段,所带来伦理问题尚未得到重视。人工智能护理涉及的伦理问题主要有两个大的方面。首先是隐私问题,人工智能护理机器人的应用场合大部分在受护理对象的私人空间(如卧室、洗手间等),这类数据均属于隐私数据,将大大增加泄露的风险,这可能带来一系列法律问题。目前人工智能护理机器人的应用尚缺乏相应制度、规范和法律法规的约束,存在着是否侵犯病人的知情同意权、隐私权、自主选择权等法律问题[21]。举个例子,护理机器人对视频监护时产生的视频数据进行实时采集、传输、分析就有可能会带来隐私被泄露的担忧,因此相应的智能养老监护系统产品在其问世和应用时就会受到了各界的广泛质疑,使用者在不得已使用的过程中会每天纠结于对老人日常起居全时段和无盲区视频监控所带来的不安。现实中,老年人的心理健康问题经常被忽视,长期使用护理机器人的老年人容易出现社会孤立现象而导致护理对象尊严受损,而过多的自动化会大大减少老年人的社交活动从而增加老年人心理上的空虚和孤独感;人工智能护理在减轻子女护理负担的同时也会降低子女的责任感,减少子女与父母面对面交流的时间,增加老年人内心的空虚感。未来的人工智能护理的发展除了发展技术以外,更应该逐步制订、修改和丰富相应的法律法规,得到国家的安全支持,从保护病人隐私及给予病人精神慰藉入手。缓解和调节老年人的心理问题,增加老年人的幸福感才是人工智能护理真正具有生命力的关键[22]。

2.3 技术与安全性

护士作为医疗工作者中占比例最大的人群,在理论上应该从人工智能技术中受益最多。然而,在整个医疗界整体上来说护理界采用新技术的速度是相对缓慢的,无论从全世界报道还是国内报道来看人工智能在护理中的应用仍然被认为处于起步阶段[23]。其具体原因是人工智能的开发和部署在护理和医学(如达·芬奇机器人)之间存在差距。事实也证明,关于人工智能在护理方面应用的文章相对在医学方面要少得多[24]。因此,尽管护士是医疗团队决策过程中不可或缺的一部分,但他们往往被排除在技术发展之外,这可能导致人工智能在医疗方面的部署、发展和利用没有最大化。此外,人工智能护理在国内开展较晚,目前，可实现的功能有语音图像识别、深度学习和交互传感等,但受制于技术的原因,功能越复杂技术要求就越高,而对应的产品价格就越昂贵,人工智能护理机器人目前存在着费用昂贵、审批周期长以及风险高等弊端,大大制约了医院和病人使用的积极性。而且人工智能隐藏的安全问题仍缺乏相应政策、制度约束[19]。所以,未来的发展方向要让人工智能充分发挥其在护理领域的潜力。

3 总结与展望

人工智能在我国护理领域的关注度越来越高,应用前景良好,可开发的空间大,提高了我国护理质量和水平,目前，人工智能在我国护理领域初步取得的效果值得肯定。但伴随人工智能在护理领域中的逐渐开展与应用中也将带来许多问题。护士要正确看待这些问题及转变观念:在护理领域将使用新的人工智能技术来继续承担目前护士重复烦冗的工作。新的技术为护士节约更多的时间和精力,但对护士的护理目标及护理质量要求仍然不会改变,护士应该用新的思维方式去护理病人:将自己的护理经验、护理知识和护理技能融入新的技术,护士将成为信息整合者、健康教练以及人类关怀的传递者,是由人工智能来支持护理工作,而不是被人工智能取代。