研究已证明将人工智能（AI）整合到护理工作流程中可缩短书写护理记录所需的时间，节省护士的时间。Journal of Nursing Management杂志发表了一项研究，探讨将AI应用于护患互动中，协助护士掌握患者状况，减少其工作时间的可行性。

研究人员首先开发了一种基于 AI 的行为识别系统，用于监测患者的健康状况，生成患者的健康统计数据。AI模型部署在服务器系统上，利用养老院公共活动区的视频监控收集患者日常活动的视频数据。

采用双波随访设计，数据收集于中国广州某养老院。两波数据由同一护理人员使用同一记录模板从同一患者采集，第一波数据来自应用AI技术前的患者日常护理记录，第二波数据来自应用AI技术后的患者日常护理记录。两个数据集合之间变化的唯一变量是AI技术的应用。

共有32名老年人和6名护士参与了这项研究，收集这32名老年人的日常护患互动记录。第一波数据收集时间为2021年3月初至2021年3月底，而第二波数据收集时间为2021年4月初至2021年4月底。护士与每例患者互动的开始和结束时间清楚地记录在这些数据中。此外，数据包括护士与老年人交谈的记录（包括老年人对身体异常的主观反馈、护士采取的护理措施等）、老年人用药记录和紧急情况（如跌倒）记录。

结果显示，建立的 AI 模型对6种不同异常健康状况识别的准确率达到96.53%。错误识别通常是由胸痛与咳嗽混淆引起的。

部署智能监控前，护士日常护理平均花费时间18.09±5.11 min，其中约5.82±2.04 min用于老年人血压和体温等基本生理指标的测量，平均约12.27±3.71 min听取老年人对身体异常的反馈。部署智能监测后，提前打印患者日常身体异常报告，并提供给护士。护士只需要根据报告有针对性地询问患者详细信息。AI 展开后的耗时减少到平均每人10.32±7.71 min，发现患者未注意到的异常。两波研究结果表明，AI可使每例患者每日平均护患互动时间从18.09±5.11 min降至10.32±7.71 min，护理效率提高42.95%（（18.09~10.32）/18.09）。

此外，护士发现患者跌倒的平均时间从3.13±3.01 min缩短至2.51±0.18秒。AI 系统不依赖人工值守，可以自动判断患者是否处于异常状态，实现对老年人异常状态的持续监测和快速反应。

结果表明，基于 AI 的智能监测在减少护患互动中的工作时间方面显示出巨大的潜力。自动监测、无人值守、快速反应等优点应用于患者的护理时，有效提高了护患互动的效率。

原文出处：

Kai Huang, Zeyu Jiao, et al, Artificial intelligence based intelligent surveillance for reducing nurses’ working hours in nurse–patient interaction: A two-wave study, Journal of Nursing Management, https://doi.org/10.1111/jonm.13787.