本文内容如下e-collection /主题问题:

护士参与护理的新模式(18) 人工智能(559) 登记报告(318) 医疗保健中的机器人(59) 机器学习(895)

发表在在第3卷第1期(2020):1 - 12月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/23939，首次出版。
人工智能对护理领域的预测影响:范围综述

人工智能对护理领域的预测影响:范围综述

人工智能对护理领域的预测影响:范围综述

本文作者:

克里斯汀•布坎南1 作者:Orcid； 林赛·霍伊特先生1 作者:Orcid； 丽塔威尔逊1 作者:Orcid； 理查德·G·布斯2 作者:Orcid； Tracie Risling3. 作者:Orcid； 梅根Bamford1 作者:Orcid
文章 作者 引自(4) Tweetations (18) 指标

    审查

    1安大略省注册护士协会，多伦多，安大略省，加拿大

    2Arthur Labatt家庭护理学院，Western University, London, ON, Canada

    3.加拿大萨斯喀彻温大学护理学院

    通讯作者:

    克里斯汀·布坎南，BNSc, MN

    安大略省注册护士协会

    央街500-4211号

    多伦多，安大略省，M2P 2A9

    加拿大

    电话:1 800 268 7199转281

    电子邮件:cbuchanan@rnao.ca


    背景:人工智能(AI)将改变卫生系统，但迄今为止，很少有研究探讨它对护士(最大的卫生专业人员群体)的影响。此外，很少有人讨论人工智能将如何影响以人为本的病人、家庭和护理人员的同情心护理体验。

    摘要目的:本综述旨在总结现有文献关于人工智能驱动的卫生技术的新兴趋势及其对以下护理领域的影响:管理、临床实践、政策和研究。这篇综述总结了三个研究问题的结果，研究了这些新兴趋势如何影响护士的角色和功能，以及未来10年及以后的同情心护理。

    方法:使用既定的范围评价方法，检索MEDLINE、CINAHL、EMBASE、PsycINFO、Cochrane系统评价数据库、Cochrane Central、教育资源信息中心、Scopus、Web of Science和ProQuest数据库。除了电子数据库搜索外，还进行了有针对性的网站搜索，以获取相关的灰色文献。摘要和全文研究由2位审稿人使用预先指定的纳入和排除标准独立筛选。收录了一些文章，重点介绍了结合人工智能的护理和数字卫生技术。数据采用结构化形式绘制图表，并进行叙述总结。

    结果:针对本文重点研究的3个研究问题，共检索了131篇文献(118篇来自数据库，13篇来自目标网站)。报告中讨论的新兴人工智能技术包括预测分析、智能家居、虚拟医疗助理和机器人。结果表明，人工智能已经开始影响护理角色、工作流程和护患关系。一般来说，机器人并不被视为护士的替代品。人们一致认为，由人工智能驱动的卫生技术可能有潜力加强护理实践。因此，护士必须积极地定义如何在人工智能时代保持以人为本的同情心护理。

    结论:护士有共同责任影响与将人工智能纳入卫生系统有关的决策，并确保以合乎道德的方式引入这一变革，并与同情护理等核心护理价值观保持一致。此外，护士必须倡导患者和护理人员参与这些技术的设计、实施和评估的各个方面。

    国际注册报告标识符(IRRID):rr2 - 10.2196/17490

    中华护理学杂志，2020;3(1):e23939

    doi: 10.2196/23939

    关键字

    护理； 人工智能； 机器学习； 机器人； 以病人为中心的护理； 审查


    人工智能

    人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，专注于制造能够执行通常需要人类智能的任务的机器，如决策、语音识别、视觉感知和语言翻译[qh]1]。人工智能卫生技术(aiht)在全球临床环境中越来越普遍，预计到2025年，这些技术的全球支出将超过360亿美元[2]。鉴于aiht具有增强工作流程和指导临床决策的潜力，预计它将以各种方式直接或间接地改变护理专业。

    护士是最大的卫生专业人员群体，他们目前在安大略省注册护士协会(RNAO)确定的5个护理活动领域中从事不同的环境和角色。例如，管理、教育、临床实践、政策和研究)[3.]。在护理专业中，提供以个人和家庭为中心的富有同情心的护理是护理理论和实践的核心和重要组成部分[4-6]并反映在许多护理实践框架中[7-9]。富有同情心的护理帮助护士将他们的注意力从简单地完成任务转移到通过认识和回应患者的个人需求，促进健康，并形成有效护理所必需的治疗关系来充分参与患者。10，11]。预期aiht的新趋势将改变护患关系的性质[2]。因此，需要强有力的护理领导来推动这一变化，并确保持续提供高质量、以人为本的富有同情心的护理[12]。最近的研究和说说性论文已经开始探讨aiht对护理角色、工作流程、过程和患者护理的影响。然而，没有发表的范围综述描绘了有关aiht对护理专业和同情护理的当前或预测影响的证据的广度和深度。此外，关于护士在影响aiht实施中的作用以及这些技术的共同设计以保护患者的安全和隐私以及维护以个人和家庭为中心的同情护理方面的研究有限。如果不了解这一主题的现有证据，护士将无法充分认识到人工智能对护理实践、政策、管理和研究的影响。对于护士来说，获得对这些新兴技术的更广泛的理解是至关重要的，这些技术可以塑造职业的未来，并影响有关aiht可以安全执行的护理方面的决策。

    背景

    在医疗保健中越来越多地采用人工智能医疗技术，部分原因是消费者在临床实践中对数字医疗技术的需求不断增长[13]，通过加强工作流程和支持临床决策，可能为应对21世纪的卫生挑战提供一种新手段[14]。在过去的几十年里，在世界各地的许多卫生系统中，技术的数量显著增加，因此，技术对护理角色的影响已成为护理研究中日益关注的焦点[15]。人类、科技和环境之间存在着不可否认的关系。16]，这些关系需要通过护理实践的角度进一步研究，以有效地利用人工智能治疗来增加患者的体验和健康结果[17]。

    在护理行业，许多不同类型的人工智能已经被使用或试用，包括使用机器学习(ML)的预测分析、虚拟医疗保健助理应用程序和机器人设备。机器学习是人工智能的一个子集，它使用算法从数据中获取知识，并在没有显式编程的情况下解释数据[2]。随着越来越多的数据呈现给机器学习应用程序，计算机从数据中学习并纠正输出[2]。使用ML技术的预测分析可以识别数据中的模式，并预测患者未来的结果，例如患者患压疮的风险[18]。预测分析已集成到智能医疗保健技术中，以预测医院和社区环境中患者的健康状况变化，使护士能够主动干预并启动适当的干预措施[19]。加拿大一家家庭健康组织的护士使用虚拟医疗保健助理应用程序(聊天机器人)来支持被诊断患有精神疾病的人。20.]。此外，在日本，大约30%的人口年龄在65岁以上，护士在长期护理(LTC)家庭和医院环境中使用人工智能驱动的机器人来帮助患者进行日常生活活动并提供社交互动[21]。

    随着aiht在临床实践环境中越来越普遍，所有角色和所有领域的护士都需要考虑这些技术对护患关系和更广泛的护理专业的影响。此外，为了确保护理与人工智能的关系促进以人为本的富有同情心的护理，了解护士如何为人工智能的共同设计做出贡献将是很重要的。这篇综述探讨了aiht如何影响护士和患者之间的复杂关系，以及临床实践、政策、管理和研究领域的护理实践。

    目标

    进行了一项范围审查，以总结4个不同的研究问题的发现，这些问题探讨了护士，患者和aiht之间的关系[22]。考虑到纳入范围审查的文章数量，决定将结果分为两篇独立论文，以提高清晰度。这篇综述总结了其中3个研究问题的发现，特别探讨了aiht的新兴趋势对护患关系和护理领域的影响(文本框1)。第四个研究问题讨论了aiht新兴趋势对护理教育的影响，该研究问题的结果有助于撰写关于该主题的独立论文，该论文即将发表(Buchanan C et al，未发表的数据，2021)。

    本综述涉及的研究问题。

    讨论了下列问题:

    1. 人工智能驱动的数字医疗技术已经或预计会对护士提供的富有同情心的护理的患者或护理者体验产生什么影响?
    2. 人工智能驱动的数字医疗技术的新兴趋势对护理实践的所有领域(即管理、临床护理、教育、政策和研究)有什么影响，或者预计会有什么影响?
    3. 在人工智能驱动的数字医疗技术的协同设计中，护士有什么参与，或者预计会有什么参与?
    文本框1。本综述涉及的研究问题。

    由于人工智能在护理领域的新兴性质和范围界定审查的探索性，旨在解决广泛的研究问题，因此认为范围界定审查方法适用于本主题[23，24]。据作者所知，目前还没有任何范围界定综述将现有证据映射到人工智能、护理和护患关系之间的关系中。


    范围审查

    这项范围审查遵循了Arksey和O 'Malley [24]，并由Levac等人进一步推进[23]，共分为6个阶段:(1)确定研究问题;(2)确定相关研究;(3)研究选择;(四)绘制数据图;(五)整理、汇总、报告研究结果;(六)咨询[24]。范围检讨已在开放科学架构数据库内登记[25]，可以在其他地方找到概述完整方法的协议[22]。范围审查的报告以范围审查的系统审查和荟萃分析扩展首选报告项目(PRISMA-ScR)清单为指导[26]。

    督导委员会的组成

    成立了一个由14名成员组成的督导委员会，以确定研究问题、制订搜寻策略，并在检讨范围的过程中提供意见[22]。该委员会由两名有博士学位的护士共同担任主席，他们有独立的研究项目，重点是卫生信息学和人工智能与数字卫生技术在护理中的整合(RB和TR)。所有委员会成员在护理或卫生系统中使用或实施人工智能或数字卫生技术方面都具有相当的知识或专业知识。成员包括一位有实际经验的患者倡导者和来自各种环境(如医院护理、家庭和社区护理以及长期护理)、领域(如管理、临床实践、研究、教育和政策)和角色(如护士主管、护士信息学家、护士经理、专业实践领导者和一线护士)的护士。

    确定研究问题

    研究问题和搜索策略是通过与指导委员会协商制定的。后者是在一家大型学术教学医院图书馆的信息专家的协助下完善的(多媒体附录1)。使用关键字和医学主题标题的布尔组合，检索MEDLINE、CINAHL、EMBASE、PsycINFO、Cochrane系统评价数据库、Cochrane Central、教育资源信息中心、Scopus、Web of Science和ProQuest，检索2014年1月1日至2019年10月17日期间发表的同行评审文献，重点关注人工智能和护理[qh]22]。有针对性的网站搜索也进行了定位相关的灰色文献。信息专家开发了Google搜索字符串，并搜索了以下网站:世界卫生组织、国家卫生服务、国家卫生信息技术协调员办公室、健康公共政策研究所、加拿大卫生信息之路、加拿大护理学校协会和卫生保健信息和管理系统协会。

    确定相关研究

    两名审稿人(CB和LH)制定了一份筛选指南，并根据预定义的纳入和排除标准进行了两个级别的筛选[22]。在标题和摘要筛选期间，如果文章被认为与概念相关，则对其进行独立评估并纳入人工智能和护理［22]。接下来，对全文论文进行独立审查和评估，以确定其与4个研究问题中的1个的相关性[22]。冲突通过讨论解决，当出现分歧时，第三位独立审稿人(RW)评估该出版物是否符合纳入标准[22]。

    研究选择

    要被纳入问题1，文章必须明确关注aiht、卫生专业人员和护理。虽然作者最初计划只纳入与人工智能、护理和同情心护理相关的文章，但关于人工智能对同情心护理和护理的具体影响的文献很少。因此，在与联合主席协商后，对纳入标准进行了改进。讨论aiht、卫生专业人员和护理的文章被用来解决问题1，研究结果被推广到护理和同情护理。的明确定义富有同情心的护理在筛查之前，定义为一种移情反应，包括通过认识和回应患者的个人需求，促进健康，并形成治疗关系来充分参与患者的护理[10，11]。讨论过的文章护理无论该条是否明确使用这一术语，都包括与这一定义有关的内容富有同情心的护理。同样，如果信息与护理实践相关，即使没有明确提及护士，也会纳入一般提及卫生专业人员的文章[22]。要被纳入问题2，文章必须阐述aiht目前如何影响或预计将如何影响RNAO概述的护理领域[3.]，特别是临床实践、政策、管理和研究[3.]。最后，对于问题3，文章必须讨论护士如何参与人工气道辅助治疗的共同设计，或者护士可以为这些技术的设计做出什么贡献。

    绘制数据图表

    两位审稿人为每个研究问题制作了标准化的数据图表表格，并以具有代表性的文章样本进行测试[22]。一旦确定审稿人之间的数据图表一致，每篇纳入的文章的数据由一名审稿人绘制图表，并由另一名审稿人进行验证[22]。作者、年份、研究设计、国家、目的/目的、人口、讨论的AIHT类型、与每个研究问题相关的主要发现以及与同情护理的相关性等信息被绘制成图表。研究结果按研究类型以单独的数据图表形式记录每个研究问题(即定性与定量研究设计和说明性论文)。

    整理、总结和报告结果

    采用归纳方法，对纳入论文的研究结果进行分类总结，以回答每个研究问题[22]。每篇论文都被审查了几次，CB、LH和RW讨论了研究结果，并根据观察到的共性，就确定每个研究问题的类别达成了共识。定量和定性文章以及说明性或评论性论文的研究结果被作为一个研究集体进行分析。然后将这些类别以一揽子数据的形式加以总结，并送交指导委员会成员审查。

    咨询

    总的来说，举行了两次虚拟指导委员会会议，就调查结果的类别和所涉问题提供反馈意见。正如Levac等人所说[23]，咨询应该是范围审查方法的重要组成部分，初步调查结果(即确定的范围审查类别)可以作为咨询的基础。Levac等[23]建议咨询允许与该领域的利益相关者进行知识转移和交流，利益相关者可以为范围界定审查提供额外的信息、观点、意义和适用性。因此，虚拟指导委员会会议允许与委员会成员讨论发现和类别，并收到关于如何确定类别可能适用或与临床实践，政策，管理和研究相关的反馈。


    研究概述

    总体而言，从3个研究问题的范围综述中检索到131篇文章(118篇来自数据库来源，13篇来自目标网站;多媒体附录2)。具体来说，有51篇文章与研究问题1有关，98篇文章与研究问题2有关，16篇文章与研究问题3有关;然而，重要的是要注意一些文章涉及多个研究问题。结果包括所有类型的研究(定量、定性、混合方法、系统评价和范围评价)以及灰色文献，包括报告、社论和意见片段(多媒体附录3提供更多详情[2，13，14，18，21，27-152])。在纳入的系统和范围审查中，共有16篇纳入的文章被引用。

    aiht的新趋势

    文献中讨论的新兴人工智能包括机器人(如社交辅助机器人[SARs]、类人机器人和移动机器人)、预测分析、临床决策支持系统(cdss)、智能家居和虚拟医疗保健助理聊天机器人。研究发现，护士已经在临床实践中使用机器人，在不同的病人群体中执行各种任务，比如帮助老年人锻炼或康复患者。27，28];作为止痛的分散注意力的工具[29-31];并促进对话和融洽关系，进行访谈，并提供患者教育[27，33，34，36-39，41，42]。

    文献还讨论了在临床实践环境中使用的逼真的虚拟医疗保健助理聊天机器人，以支持护理实践，并为寻求基于互联网的精神卫生保健的人提供有关资源和额外支持的信息[43]。一篇文章讨论了感官和处理方面的进展，这些进展为虚拟医疗保健助理聊天机器人提供了更强大的功能，使它们能够检测、解释和表达情绪，以及检测与它们互动的人类的其他行为信号(例如，面部手势和身体姿势/运动)[qh]43]。

    研究问题1:护理、关爱和人工智能

    尽管文献中一致认为aiht的新趋势将影响护理[2，44]，关于aiht对富有同情心护理的潜在影响的文献很少。因此，讨论aiht和关怀的文章被用来解决这个研究问题，并且研究结果被推广到同情关怀。绝大多数纳入的文章都研究了机器人对提供护理的影响(多媒体附录3)。

    多篇文章预测，通过使用机器人协助一些护理活动，护士可能有更多的时间花在了解患者的喜好，适当地回应他们的需求，并建立更牢固的治疗关系[35，45-48]。此外，有几篇文章讨论医护人员(包括护士)如何利用SARs加深对病人的了解[34，49]。例如，在LTC环境中，sar被用来刺激痴呆症患者的记忆，使卫生专业人员能够探索居民过去的经历、个性和身份[34，50，51]。卫生专业人员也利用SARs为住在老年护理机构的老年人提供情感支持和减少孤独感[36，52并在临终时为病人提供安慰[34]。在与居民进行的活动中使用SARs，可增加医护专业人员与居民之间的互动程度，因为他们共同参与这些互动[51]。在一项个案研究和一项定性描述性研究中，卫生专业人员和学生指出，SARs的使用使卫生专业人员与居民之间的关系更加密切，关系更加融洽[28，34]。

    其他文章提供的轶事证据表明，人工智能治疗可能有潜在的有害影响[34，52-57]。当医护人员对长期护理中心的病人使用SARs时，一些病人变得焦躁不安，而另一些病人则在护士把机器人从病人身边拿走时感到痛苦。[52，53]。一篇文章指出，如果护士使用机器人设备来监测治疗的依从性，这可能会引起患者的尴尬或愤怒，削弱治疗关系并造成紧张[54]。此外，在病人身上使用机器人被认为是对老年人的幼稚化[34，55，56]。其他几篇文章也指出，如果患者无法识别机器人是假的，护士等卫生专业人员可能会被视为故意欺骗患者。53，56，57]。从这个角度来看，作者认为人工智能可能会对患者和护理人员的护理体验产生负面影响，并担心这项技术对护士与患者进行护理互动的能力的潜在影响[34，52-57]。

    研究问题2:人工智能对临床实践、管理和政策的影响

    人工智能对各种已建立的护理领域具有潜在的影响。这个问题的结果及其对临床实践、管理和政策领域的影响将在以下章节中概述。

    临床实践

    作者一致认为aiht在不久的将来不会直接取代护士[2，13，14，48，58]。然而，可以预见的是，在临床实践中，将会有涉及人工智能医疗的新的护患互动，这可能会增加护理实践和提供安全、高质量的护理[14]。这些新兴的护理与人工智能互动将需要对护理实践进行重新定义，从而产生新的护理角色、新的虚拟护理交付模式和新的工作流程[2，48，59]。此外，对虚拟医疗助理聊天机器人的需求可能会增加，以支持远程患者监控和虚拟护理模型[42，59，60]。

    此外，亦有报告指出，人工智能医疗有可能简化工作流程，并提高在不同临床环境中提供护理的准确性和效率[14]。具体来说，假定人工智能医疗有可能减少护士的身体和认知工作量[61]。一些文章报道，机器人设备和其他人工智能设备可用于收集人口统计和健康相关信息，包括患者病史，使护士有更多时间护理患者[31，62，63]。

    在LTC领域，有证据表明，机器人设备已被用于协助护士满足居民的卫生和护理需求(例如，如厕、搬运/转移和送餐)，表明这些工具在减少临床环境中的护理工作量方面具有潜力[21，64-67]。护理界的护士亦利用诸如“长者护理服务计划”等人工智能服务，根据住客对活动和个人护理的喜好，为他们量身订造护理计划，从而加强以人为本的护理，并善用员工的时间[68]。

    在医院部门，预测算法和cdss等人工智能技术已被证明可以改善决策和护理活动(例如，记录)，从而有更多时间照顾病人[69-76]。例如，一项研究指出，用于识别护理诊断的预测算法将决策时间从35.5分钟减少到19.8分钟[61]。多篇文章也指出，预测算法可以帮助护士更快地发现患者的变化，更有效地及时护理[77-79]。

    政府

    文献综述发现了aiht在行政管理中的许多应用。例如，人工智能可用于安排护理任务和分配病人的房间[66]。资讯科技有助减轻文件负担[80]并协助安排病人的预约[73]。有一篇文章指出，长期服务中心的员工管理和安排需要作出调整，以适应新出现的aiht [81]。据预测，一些目前由受规管人员执行的行政工作将变得更加复杂，需要一些自动化。[14，82]。此外，预计护士领导的新管理角色将出现[13]。一篇文章预测护士可能会充当案例和信息导航员[13通过卫生系统使用人工智能医疗辅助系统来协助组织和优先安排病人护理的过渡。

    政策

    几位作者建议，随着人工智能的整合，将需要新的政策来解决与患者安全和道德实践相关的问题[14，43]。其中一个问题涉及与使用人工智能相关的意外后果，可能会影响患者的健康和福祉[43]。例如，患者可能会因为技术故障或机器人故障而受到伤害[37]。此外，若没有足够的资料保障，病人的私隐可能会受到损害[35]。此外，在文献中有关于使用预测分析来指导临床决策的担忧。与显示如何计算风险评分的其他风险预测工具不同，在使用预测分析时，并不总是能够识别用于临床评估和确定风险的因素[58]。因此，如果发生错误，谁来承担责任尚不清楚[43]。

    文献中也指出了识别和解决与人工智能相关的实际或潜在健康不平等的重要性[62]。例如，虽然这些技术有可能增加获得保健和提供保健服务的机会，但它们也可能通过扩大数字鸿沟而加剧卫生不公平现象[62]。需要进行尽职调查，以确保弱势群体以及农村和偏远地区的人能够获得持续的协调护理[62]。实际上，生活在农村和偏远地区的人可能比生活在城市地区的人更需要虚拟护理和远程患者监护[83]。

    研究问题3:人工智能人工智能的护理研究与协同设计

    尽管有两篇文章指出，护理研究人员在为人工智能技术的研究和发展做出贡献方面处于天然的地位，以确保从开发到临床实践的顺利过渡[70，84]，这一范围审查发现关于护士目前参与这些技术的研究和共同设计的信息很少。

    此外，还有两篇文章提到了护士与工程师和程序员合作开发机器人的例子[2，85];然而，没有解释护士在这些项目中所承担的具体角色和责任。一项研究指出，尽管护士参与任何新产品或系统的概念、研究和开发阶段都是不可或缺的，但当技术可能无法进行重大功能更改时，护士经常参与产品的测试或评估[85]。虽然护士经常受雇于工程公司从事产品的销售或营销工作，但她们很少参与研究和开发活动。85]。

    文献还描述了可能影响护士参与协同设计过程的几个障碍，以及可能阻碍这些技术实施的其他障碍。由于护士和信息技术(IT)专家对彼此的实践领域不熟悉，可能会出现沟通障碍[86]。此外，护士可能不熟悉IT专家使用的技术术语，IT专家可能不了解护理概念。在一项研究中，两组人都学会了通过避免使用专业术语和通过频繁会面来减少沟通错误来克服沟通障碍[86]。在组织层面，聘请有博士学位的护士领导创新项目的成本，以及缺乏组织对将护士纳入数据科学战略的支持，也可能阻碍参与共同设计[70]。

    多篇文章讨论了护士可以为人工智能人工智能联合设计做出贡献的技能、知识和专业知识[2，63，85-87]。护士对医疗环境的复杂性有着独特的理解[63]，包括什么有效，什么无效，以及可以做些什么来改善患者的体验和健康结果[85]。鉴于护士在支持个人和家庭的身心健康方面发挥的关键作用，护士在倡导患者的需要和偏好方面处于独特的地位[87并确定技术对患者的最佳服务方式[88]。


    概述

    本综述的主要目的是总结3个研究问题的结果，这些研究问题探讨了aiht的新趋势，以及它们在未来10年及以后对护士角色和功能以及同情心护理提供的潜在影响。这些发现对临床实践、政策、管理和研究的意义将在以下章节中进行更详细的讨论。

    护理实践

    如前所述，缺乏关于同情护理、护理和人工智能的文献。大多数纳入的文章都集中在一般医疗保健中的机器人和护理上，并且关于人工智能技术对提供富有同情心的护理的潜在影响有不同的发现。

    aiht与卫生组织的整合将对所有执业领域的护士产生重大影响。文献报道了对临床实践的影响，一些文章讨论了机器人通过协助日常生活活动来减少护理工作量的潜力[21，64-67]。这一新兴趋势的一个潜在的意想不到的后果是，护士可能实际上花在病人身上的时间更少，或者因此被赋予更大的病人工作量。因此，在任何实践环境中，必须密切监测这些aiht的实施情况，以确保护士和其他卫生专业人员使用它们来增加和加强护理，而不是取代护理。

    所有角色、部门和领域都需要强有力的、积极主动的护理领导，以有效地实施这些技术，保持以人为本的同情心护理。设想的新的和不断发展的护理服务模式将需要护士管理人员的强有力领导，他们将在确定将在实践中使用人工智能技术的直接护理提供者所需的能力方面发挥重要的领导作用。

    护士可能会有新的机会担任护理协调员，使用人工智能技术(如机器人)协助患者护理活动，或担任使用智能家居技术远程监控大量患者的病例管理人员[13]。护士们被鼓励去想象通过护理、技术和护理的融合可以实现的可能性[64，153]。本综述中的几篇文章提出了提供富有同情心的护理的新可能性。例如，使用机器人设备协助护士可能会使病人的需要更及时地得到满足，并丰富护患关系[34，46-48]。此外，据报道，在LTC环境中，卫生专业人员使用SARs来减少被诊断患有痴呆症的人的孤独感和改善情绪，从而加强住院医生的护理[36，55并在临终时为病人提供安慰[34]。

    然而，有人担心，在临床实践中使用机器人对一些患者来说是具有欺骗性的[57]，制造紧张[54]，把老年人当婴儿看待[34，55，56]，并可能促进对文化不敏感的护理[89]，这可能会削弱护士和他们所照顾的人之间的治疗关系。鉴于这些混杂的发现，护士在引入SARs之前了解住院病人、家属和护理人员的需求和偏好是至关重要的，他们必须持续监测住院病人对机器人的反应[34，55]。澄清对机器人的期望被认为是防止欺骗的一种手段[53]。

    最后，提供以人为本的同情心护理需要文化敏感性，护士必须认识到机器人无法识别文化线索并做出适当的反应[89]。为护士领导举办论坛，促进对最佳实施方法的讨论可能是有用的。这种方法可以帮助确保aiht以一种与同情护理和其他护理价值观相一致的方式融入护理实践。

    护理政策

    本综述的结果表明，需要制定新的政策，以支持将人工智能医疗纳入护理实践，从而促进患者安全和高质量的护理。人工智能在护理领域的整合需要强有力的领导来制定新的政策和程序，以支持新的护理模式、新的护理角色、新的工作流程以及护理实践范围的潜在变化。例如，监管机构有必要制定或修订实践标准，明确护士在使用预测分析时对临床判断和决策的责任。为了解决这些问题，职业道德准则和实践标准将要求明确规定，使用人工智能等数字卫生技术的目的是增强而不是取代护士的临床判断[2，90]。在美国，美国护士协会带有解释性陈述的护士职业道德规范已经开始解决这一问题，他说:“辅助临床实践的系统和技术是辅助的，而不是替代护士的知识和技能。”[154]。此外，需要制定政策来促进患者安全和道德实践，因为患者面临与技术故障相关的伤害风险[37]，而侵犯隐私可能会危及患者信息[35]。最后，为了确保aiht不会加剧卫生不平等，决策者将需要确保在偏远地区有足够的电信基础设施，以便在这些环境中使用aiht [62]。

    护理管理

    审查的结果发现了许多启示护理管理。一些文章讨论了使用人工智能辅助护士自动分析患者数据[69-76]。辅助医疗服务的其他行政应用包括安排护理工作[66]，减少文件负担[80]，并协助护士透过AIHT电脑系统为病人分诊[14]，这可能有助于简化工作流程，提高所提供患者护理的效率和准确性。据预测，人工智能在护理中的整合将产生新的护理服务模式和新的护理管理角色[48]。

    护理研究

    文献的缺乏表明，人工智能和同情心护理的研究仍处于起步阶段，需要对这一主题进行更多的研究。此外，鉴于大多数关于人工智能和护理的研究都集中在机器人的使用上，未来的研究应该探索其他类型的人工智能如何影响同情护理的提供。随着aiht越来越多地融入护理实践，提供更多的支持和资金也至关重要，以确定在整个护理连续体中最佳实施的最佳做法。在与其他卫生学科的合作下，护士处于领导人工智能和同情心护理研究的理想位置，因为同情心护理是护理专业的核心原则。

    几位作者描述了护士可以为aiht的联合设计带来的临床和研究专业知识[70，84];然而，这一范围审查发现关于当前护士参与共同设计的信息很少。我们的发现与其他作者的发现一致，他们注意到缺乏关于护士如何参与aiht的共同设计的信息[91，92]。鉴于护士可以为这些技术的共同设计带来宝贵的贡献，护士主管应倡导在卫生组织中建立临床护理信息官，以指导人工智能医疗技术的采购、设计和实施。在联合设计aiht时增加护理投入将有助于确保这些技术有助于加强而不是阻碍提供富有同情心的护理。此外，护理管理人员和护理人员都需要护理领导，以促进护理和患者参与以aiht为重点的共同设计活动。

    限制

    在解释研究结果时，必须考虑到几个限制。由于可访问性问题和组织许可限制，没有在计算机科学和工程数据库中搜索此范围审查，这可能导致研究空白。建议未来关于人工智能和护理主题的综述使用这些数据库。非英文论文被排除在本综述之外，并且未检索纳入研究的参考文献列表。因此，本综述很可能遗漏了一些相关的文章。此外，如前所述，对于研究问题1，审稿人概括了所讨论文章的发现护理与关怀来护理和同情心护理因为缺乏专门与同情关怀有关的文献。这种方法在筛选文章时使用了审稿人判断的元素，并且可能会影响评审中包括的最终文章。最后，审稿人没有使用Cohen kappa来计算标题和摘要筛选期间审稿人的一致性，而是使用了百分比一致性(97%一致性)。虽然这样做是为了可行性的目的，但人们认识到百分比协议不像科恩卡帕那样可靠。

    结论

    人工智能已经开始塑造护理角色、工作流程和护患关系。据我们所知，这是第一次对人工智能技术对同情护理和护理领域的当前和预测影响的证据的广度和深度进行评估。随着人工智能在护理领域的预期增长，本综述的发现将帮助各级和所有部门的护士领导积极塑造护理与人工智能的界面，确保与核心护理价值观保持一致，促进对患者、家庭和护理人员的道德、安全、高质量和以人为本的同情心护理。

    致谢

    作者要感谢指导委员会对这个项目的持续贡献:Jocelyn Bennett, Vanessa Burkoski, Connie Cameron, Roxanne Champagne, Cindy Fajardo, Cathryn Hoy, Vicki Lejambe, Lisa Machado, Shirley Viaje, Bethany Kwok, Kaiyan Fu和Angela Preocanin。作者还感谢多伦多大学健康网络的信息专家Marina Englesakis和Erica D 'Souza在项目协调方面的协助。该项目由联合医疗服务(AMS)保健和RNAO共同资助。作者感谢RNAO首席执行官Doris Grinspun和AMS Healthcare首席执行官Gail Paech对该项目的支持和贡献。

    利益冲突

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    人工智能:人工智能
    AIHT:人工智能健康技术
    自动对盘及成交系统:相关医疗服务
    信用违约互换:临床决策支持系统
    首席执行官:首席执行官
    它:信息技术
    LTC:长期护理
    ML:机器学习
    RNAO:安大略省注册护士协会
    特别行政区:社交辅助机器人

    E . Borycki编辑;提交11.09.20;A Silva、E Mancinelli的同行评议;对作者22.10.20的评论;收到修订版本05.11.20;接受06.11.20;发表17.12.20

    版权

    ©Christine Buchanan, M lindsay Howitt, Rita Wilson, Richard G Booth, Tracie Risling, Megan Bamford。原发表于JMIR护理信息学(https://nursing.www.mybigtv.com)， 2020年12月17日。

    这是一篇在知识共享署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)下发布的开放获取文章，该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制，前提是原始作品首次发表在《医学互联网研究杂志》上，并适当引用。必须包括完整的书目信息，到//www.mybigtv.com/上原始出版物的链接，以及版权和许可信息。
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