加州大学护士为护理领域的AI未来设定愿景

在加州大学医疗系统中，护士是评估和选择新技术的重要组成部分，这些技术旨在将人工智能（AI）整合到医疗保健领域，以改善他们的专业角色和患者的体验。加州大学系统的护士们参与了审查和咨询委员会，许多应用案例都是由每天与患者打交道的护士提交的。

对于急诊室护士马兰达·布拉德肖来说，AI有助于减少她称之为“累积的认知疲劳”。她说：“想象一下，对于我执行的任何程序，可能有20、30或40个步骤，每个步骤都像一个可堆叠的盘子。一个程序的‘盘子堆’象征着你的记忆负荷。记忆负荷越大，认知压力就越大。压力导致疲劳，而疲劳会导致错误。例如，在设置静脉输液时，我需要获取静脉起始套件、针头、洗必泰（一种防止感染的消毒剂）、静脉延长管和正确的液体。假设在操作过程中，主管护士看到我需要抽取乳酸来帮助复苏。于是，我将正在处理的盘子从堆中取出，放在一边，然后将乳酸‘盘子’放在堆顶。现在记忆堆不再有序了。”

布拉德肖解释说，AI帮助她不丢失或错放这些“盘子”。“这项技术捕捉我们护士已经手动完成的过程步骤，通过计算机提示我，并帮助我通过检查点保持组织。”马兰达·布拉德肖，加州大学圣地亚哥健康中心急诊服务护士经理，拥有护理学硕士和注册护士资格。

布拉德肖的例子只是人工智能可以帮助改善护士工作方式的一种方式：它增强了临床护士的实践技能和责任，整合了不同的数据库和技术系统，最终使他们的工作更加高效。凯·伯克，MBA, BSN, RN, NE-BC，UCSF Health的副总裁兼首席护理信息官表示，“有时我们称这为‘回到床边’——让护士离开电脑，脱离文档软件，回到照顾患者的工作中。”

伯克还指出，AI可以帮助减轻护士的认知负担。“护士花费大量脑力思考下一步该做什么。AI可以帮助优先处理这些任务，让护士知道在某个程序中的下一步是什么。它提供了一个快速高效的清单。”

加州大学医疗系统认识到护士在医疗系统中的关键作用。根据美国护理学院协会的数据，护士是美国医疗保健劳动力中最大的部分，共有470万注册护士。在加利福尼亚州，约有54.2万名活跃的注册护士。

在整个系统中，临床医生表示，减少他们在电子健康记录中记录图表的时间是将AI集成到其工作流程中的主要好处之一。UCLA Health的首席护理信息官唐娜·韦尔鲍姆（Donna Wellbaum）表示，“在一个12小时的轮班中，平均每位护士花费132分钟在EHR系统中记录患者信息。”

这大约占护士在12小时轮班中时间的18%。这段时间还不包括护士可能需要在EHR之外进行的其他研究，以咨询其他数据库和系统中的政策、患者教育、护理标准或其他程序。

AI帮助护士减少行政负担，并增加他们与患者面对面互动的时间。而且，使用AI的临床医生在整个过程中仍然会参与，以审查技术的准确性。

伯克举了一个大家都熟悉的例子：“在EHR中使用AI类似于许多电子邮件和文字处理应用程序中的预测功能。当你输入一个句子时，系统会预测你接下来可能使用的下一个单词或短语。在EHR中，系统会根据患者图表或记录中已有的数据建议下一句或两句话。护士可以迅速确认或拒绝这些建议。每一步都节省了护士可以用于直接患者护理的时间。”

韦尔鲍姆同意这一点。“护士在图表上花费了很多时间。AI帮助他们把时间重新投入到患者身上。”

前线护士和管理岗位的护士们都提到AI带来的另一个关键好处：能够从多个来源和系统收集信息并显示在一个屏幕上，帮助他们获得所需的信息来帮助患者。韦尔鲍姆说，“AI可以帮助调查单独的数据库，当护士需要完成文档时，可以要求系统帮助合并所需的文档。”

有了AI覆盖，护士们不再需要在不同的系统之间“搜寻和点击”来查找患者教育、药物信息、疾病过程、政策和程序、护理标准模型，甚至是对他们一段时间内没有做过的常规临床任务的步骤的复习。但即使有了这些时间节省，护士们仍然需要评估这些建议。

伯克说：“护士始终需要在照顾患者时应用临床判断和批判性思维……每一个AI工具都需要临床医生来审查和验证所建议的内容。”

无论是在住院部、门诊部、临床部门还是急诊科，护士能够直接与患者相处的每一分钟而不是在技术系统中，都可以为患者带来更好的结果。

经验丰富的护士指出，AI类型模型在当前对新技术及其可能性的热议之前就已经存在于医疗保健中。为了支持和推荐护理干预措施，伯克提到了各种已经帮助护士提供护理的AI应用程序，包括决策支持系统、风险预测评分和早期恶化模型。

伯克补充道，“正如我们所知，AI——简单地说——是设计用来理性行动的计算机程序，通过智能软件支持临床决策。这不是新鲜事。”

急诊室护士布拉德肖也同意这一点。在她25年的护理生涯中，布拉德肖记得护士们曾经创建了纸质流程和决策树来记录最佳实践警报，特别是在处理脓毒症的步骤方面。（脓毒症是一种身体对感染反应不当的情况，感染会扩散到其他器官和重要系统。）这种逻辑工作是当今计算机驱动算法的先驱。

有一段时间，脓毒症是一个临床优先事项，每个急诊室的患者都会接受劳动密集型和多步骤的治疗协议，包括定期检查以提供液体和监测生命体征。但并不是每个患者都需要这个协议。

“现在，AI模型超越了我们用纸质图表和决策树所能处理的范围，查看有关患者的所有数据，并帮助我们筛选出那些没有严重脓毒症风险的患者。这项技术支持的模型使我们能够专注于最需要护理的患者。”

在加州大学的医疗系统中，护士们处于关于AI的对话的核心，讨论其可能性、应用及其在当前临床环境中的局限性。

在UCSF Health，伯克指出，“我们在护理实践中不会做出自上而下的决定。我们确保有前线护士参与并推动决策。护士推动实践变革和创新。”

在加州大学圣地亚哥健康中心，有一个AI Thinkshop项目和一个健康AI委员会，评估所有想法的可行性和安全性，其中许多想法来自前线护士。所有想法都要经过彻底的审查过程，以确保实施的任何AI都符合医疗系统的标准，并且在多样化利益相关者的输入下谨慎实施。此外，作为委员会成员和过去提交潜在项目想法的人，布拉德肖说，委员会评估每个提交内容，以确定AI的使用是否适当、透明、准确、可靠、安全和公平。通过与法律、合规和信息安全团队的协调，委员会还能够确保在使用AI时保护患者的隐私。

UCLA Health Sciences的首席信息官艾伦·波拉克（Ellen Pollack）表示，“我们永远不会在没有护士提供意见的情况下实施任何涉及患者护理的AI技术。”

另一个护士管理者和护士引领AI创新的例子是UCSF Health的“对话护理”项目。该项目目前正处于发现阶段，研究语音激活增强功能如何将信息文件存储在EHR的适当位置。如果符合护理标准，护士还将领导其实现并衡量其成功。

分享观点的护士们都同意，AI目前正在为护理行业打开机会之门，并将继续这样做。

伯克认为，“在未来五到七年内，护士将无法想象没有AI的生活，因为AI已经成为他们日常工作的一部分。像简单的智能助手帮助他们起草消息和笔记这样的事情，可以增加他们与患者相处的时间。”

布拉德肖同意这一点。“令人惊讶的是，一个简单的机器提醒你什么是临床决策中的临床标准，可以帮助你纠正所有这些问题。”护士们继续在医疗保健领域的AI决策过程中发挥核心作用。

布拉德肖总结道：“护士正在书写医疗保健的新历史。”

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