人工智能在腫瘤護理領域應用的研究進展

曹堇沫

中國人民解放軍總醫院第二醫學中心 國家老年疾病臨床醫學研究中心，北京 100000

腫瘤護理工作包括為患癌或有患癌風險的人提供宣傳，在治療決策和計劃過程中提供教育，關注個人健康知識水平，協調整個癌癥統一性的護理提供，確保安全提供癌癥治療，評估治療并發癥，幫助管理癥狀，優化生活質量，支持癌癥病人，倡導癌癥病人的獨特需求，并與跨專業團隊合作，以改善結果，減少癌癥對病人、家庭、社區和人口的影響[1]。隨著計算機硬件的升級，大規模數據集的生成以及算法的進步，人工智能在近些年取得了飛速的發展，并在多個領域取得了巨大的成功。如同電力的發明改變了我們的生活、工作和娛樂方式一樣，人工智能被稱作為新電力，也有望改變我們的生活。到2025 年，研究預測全球人工智能醫療保健支出將達到361 億美元[2]。腫瘤護理與人工智能相結合，可以減輕護士工作的負擔，增強護士的工作能力，且有助于滿足病人護理方面各種未滿足的需求。

1 人工智能的概念

人工智能是計算機科學的一個分支，通常研究執行與人類認知相關任務的算法，例如計算機視覺、機器學習、自然語言處理、語音識別和機器圖像解釋等[3]。一般來說，使用各種設備來模仿人類的認知過程均可被成為人工智能，包括學習、應用和解決復雜問題等。如今，被稱為第四次工業革命的人工智能正在極大地影響著整個醫療行業。

2 人工智能在腫瘤護理領域的應用

2.1 癥狀管理 癥狀管理是腫瘤護理工作中一項重要的內容。Rhondali 等[4]的研究表明，護士在記錄病人癥狀方面準確性較低，護理記錄的病人癥狀評分與病人自身報告的癥狀評分存在差異。良好的癥狀管理能夠有效地提高護理質量，例如Denis 等[5]發現病人報告的肺癌癥狀（例如發燒、咳嗽）可以及早發現癌癥進展。一項隨機試驗顯示，篩查癌癥癥狀與常規護理相比具有7 個月的生存優勢[6]。護理人員在如何及時、準確地記錄篩查癥狀方面面臨挑戰，隨著人工智能與物聯網技術的進步，遠程及實時的癥狀檢測能夠幫助護理人員更好地進行癥狀管理。

Beck 等[7]開放了一套名為“SymptomCare@Home”的智能癥狀監測和管理系統，該系統被設計為隨機臨床試驗的一部分，以幫助在門診接受化療并經常在家中出現明顯癥狀的癌癥病人。該系統由電話計算機鏈接的交互式語音響應系統和基于Web 的決策支持-癥狀管理系統兩個子系統集成，能夠對病人進行每日癥狀監測、病人自我管理指導、預警等，從而幫助護士進行評估、教育、支持、藥物干預等措施，以加強對病人在家中控制不佳的癥狀管理。

現有的部分智能手表包含了心電圖的功能，與金標準的門診動態心電圖相比，智能手表的心電圖功能已被證實具有更高的準確性，可用于篩查心房顫動和其他心臟疾病[8-9]。基于智能手機定位的病人活動軌跡監測被用于預測病人是否患有抑郁癥[10]、焦慮癥[11]等疾病，并能夠智能評估癌癥病人的生活質量[12]。一項關于乳腺癌病人的研究表明，通過智能手機游戲可以檢測出病人認知的變異情況，與正常人相比，認知變異性可能是與癌癥相關的認知障礙更敏感的指標[13]。

計算機視覺是人工智能獲得巨大成功的領域之一，可以實現對圖像進行目標檢測與分割以及預測等功能，可以直接依靠智能手機的照相功能進行使用。華西醫院針對癌癥病人，從病人面部圖像中提取面部表情特征，并使用支持向量機作為分類器，以評估癌癥病人的痛苦程度[14]。面部表情識別可以作為補充篩查工具，以提高痛苦評估的準確性，并指導治療和護理策略。此外，還用于遠程評估皮膚病或手術并發癥，并有可能及早發現并發癥，從而提供更好、成本更低的護理[15-16]。

2.2 護理協調 癌癥護理以其復雜性而聞名，同一病人可能涉及多種治療方式，需要不同科室甚至不同醫院之間協調配合，護理的連續性與病人的預后相關[17]。傳統的癌癥護理涉及初級醫療保健、放射學、核醫學、病理學及手術等，并需要提供遺傳、姑息治療和社會學相關資訊服務，這些護理內容不僅由醫學決定，還取決于病人本身對護理的理解、支持，甚至其經濟水平。因此，如何協調護理與病人本身，是一個值得研究的問題。為了改善癌癥病人護理的協調性和癥狀管理，導航護士將發揮重要的作用，可以在整個護理過程中領導、溝通和協助病人。在理想的情況下，腫瘤的護理路徑應從篩查開始，并在生存期間由導航護士指導繼續進行，其可以在適當的時間范圍內就醫療和病人的需求進行調整，分配和指導病人選擇最合適的護理路徑[18]。基于腫瘤護理協調的復雜性，人工智能將發揮重要的作用，人工智能可以幫助導航護士進行緊急情況的預測、身體情況檢查、咨詢等，從而自動規劃護理路徑和分配護理資源[19]。腫瘤科導航護士由于與癌癥病人的密切接觸，其對病人的評估標準通常受到文化素質、社會關系和情緒的影響，并可能因為這些因素而對病人的臨床情況的判斷出現失誤，在協調與分配醫療資源時做出不合理的處置，而人工智能則以客觀指標為依據，根據人群的評價水平指標（疼痛、風險、成本）來做出決策[20-22]。因此，通過人工智能來輔助導航護士能夠促進護理期間的良好護理協調，發現和調整不合規的護理安排。

2.3 藥物制備與注射 腫瘤藥物的配制是腫瘤科護士的日常工作之一，對腫瘤藥物的處理和管理不當可能會對病人和護理人員的健康造成危害，如在藥物制備或給藥過程中，由于意外吸入、攝入或經皮吸收等原因，護士有發生意外接觸的風險[23]。基于人工智能的藥物配制系統已取得一定的進展[24]。與人工配制相比，基于人工智能的自動化腫瘤藥物配制系統的準確性更高，環境污染水平更低，病人的等待時間更短，成本也更低[25]。

在更為普遍的臨床環境中，往往需要更為精確而快速地給藥，閉環藥物輸送系統已進入了臨床實踐。除了人工智能外，閉環藥物輸送系統還集成了電子、無線通信、生物工程等技術，具有使用智能反饋電子元件保持藥物濃度以將生理參數調節在期望的極限內的能力，目前已經在腫瘤領域輔助護理人員使用藥物[26-28]。閉環藥物輸送系統包括3 個部分：傳感器、輸液泵和控制算法。傳感器是用于檢測輸出變量的閉環控制系統的反饋元件。具有微型泵的藥物輸送系統結合了閉環反饋系統，使泵能夠工作，監視并提高提供給用戶的療法。輸液泵通常由小型電子控制的機械泵組成，該泵通過皮下或血管內導管為病人提供藥物輸注。控制算法是閉環藥物輸送系統的核心，它從反饋傳感器獲取輸入，并根據病人的生理狀況計算所需的藥物濃度。然后，適當的控制信號會啟動輸液泵，以便在需要時將所需量的藥物輸送給病人。

藥物自動注射是人工智能與護理相結合的熱門方向，而腫瘤相關藥物的自動注射是研究的重點，隨著生物制劑的研究進展，越來越多的癌癥病人在家中接受治療，而不在醫院進行治療，先進的生物技術衍生的藥物管理將在家庭環境中更加普遍，目前的研究主要集中在曲托珠單抗的皮下注射方面[29-30]。與人工智能相結合的自動注射設備集成于一個完整的系統中，系統的傳感器和通信模塊不僅能提高藥物注射的安全性，如溫度監控、身份識別，還能跟蹤測量病人的注射結果，如劑量水平的依從性、副作用和治療效果等，這些數據可以利用移動應用程序進行采集、傳輸和分析，自動注射器系統可以通過客觀的數據記錄進行智能分析來增強病人參與度并指導治療決策[31]。自動注射器設備的使用預計在未來將成為針對諸如癌癥、糖尿病等許多慢性病的分散式精確護理的重點，使人工智能疾病管理系統能夠單獨或在醫療機構中跟蹤或預測病人的預后。

在癌癥病人中經常會遇到電解質紊亂的情況，最常見的電解質紊亂包括高鈉血癥、低鉀血癥、低鎂血癥和高鈣血癥[32]。因此，快速識別和及時處理病人電解質紊亂至關重要。通常在遇到這類問題時，護士需要聯系腫瘤科醫生，以獲取處方。這種工作流程分散了護理人員和醫生的注意力，可能會導致病人護理方面的空白，并錯過優化這些病人臨床結局的機會。Rosner等[32]通過開發一套智能電解質選擇系統，根據病人電子病歷關于電解質的數據進行智能的藥物配制，來降低腫瘤病人電解質紊亂的發病率。

2.4 機器人輔助 聊天機器人通過人工智能中的自然語言處理技術，運用智能手機或計算機的文本或語音來實現模仿人類的對話，而無須人工后端干預。病人可以與聊天機器人進行互動以描述他們的癥狀，隨后聊天機器人會根據病人的輸入提供建議和信息。例如，病人可以使用聊天機器人檢查癥狀并監控其心理健康狀態[33-35]。目前應用于癌癥護理相關的聊天機器人較少，而聊天機器人能夠在癌癥病人的健康宣教方面扮演重要角色，可以有效地減輕護理人員的宣教負擔。Bibault 等[36]針對乳腺癌病人，開發了一個名為Vik 的聊天機器人，其能夠提供有關乳腺癌及其流行病學、治療、副作用及生活質量等方面的改善策略，臨床試驗結果表明，該聊天機器人能夠提高乳腺癌病人的藥物依從率。Kataoka 等[37]針對肺癌病人，開發了一款聊天機器人用來提高病人的癥狀管理知識。

疼痛是接受癌癥治療的兒童的常見問題，對于患癌癥的兒童來說，針頭注射的過程會給其帶來較大的痛苦和困擾[38]。為了減少兒童在注射過程中的痛苦，幾款智能機器人已被用來協助護士進行治療。Jibb等[39]開發了一種名為MEDiPORT 的交互式機器人，在針頭注射的每個步驟都在機器人的智能輔助下進行，通過執行與基于證據的聯合心理干預措施相一致的發聲和動作來減輕兒童的疼痛。此外，還有可以幫助兒童在注射時分散注意力的智能機器人，在護士開始注射前執行一組標準的跳舞動作，并一直持續到注射完成為止[40]。這些機器人均在臨床試驗中被證明能夠有效減輕兒童在注射時的疼痛感。

2.5 決策支持 隨著以病人為中心的醫療理念的發展，對癌癥病人的痛苦程度進行主動評估和干預治療，并關注病人的治療結果，凸顯了醫護人員對高質量的疼痛管理計劃的需求。Decker 等[41]開發了一套智能程序，該程序使用平板電腦進行數據收集，進行即時分析和推薦顯示，以向護士提供為病人量身定制的心理應對建議，并根據需要提供轉診建議。這套系統可以及時和便利地幫助護士檢測和減輕癌癥病人的痛苦。

Olling 等[42]針對肺癌病人，將護理記錄與放療數據相結合，開發了一個與吞咽困難相關的是否需要開處方止痛藥的機器學習預測模型，在放療的第一階段開始之前應用食道疼痛預測模型使護士能夠針對高危病人進行適當的護理干預。該模型被腫瘤科護士作為決策支持工具之一，使他們可以針對每個病人的風險狀況主動調整干預措施，取得了良好的效果。通過記錄護理干預措施和相關的病人結果，有可能完善和改善此類模型的預測性能，從而幫助持續改善病人護理質量。

自然語言處理是人工智能中較為成熟的一項技術，可用于從文本數據中捕獲臨床信息[43]。Hyun 等[44]開發了一套自然語言處理系統，從護理記錄的文本數據中提取質量、安全相關數據，對護理質量進行評估，從而幫助護士評估病人的病情并確定哪些干預有效，研究結果顯示，自然語言處理能夠有效地用于臨床決策支持和病人結局研究，并最終改善護理質量。

基于人工智能的基因組學研究具有巨大的潛力，目前對癌癥病人的臨床實踐中已經開始重復運用基因組學知識，基因組學對癌癥治療產生了巨大的影響。在護理工作中，護士可以應用基因組學來篩查和進行風險評估，開展個性化護理[45]。

2.6 臨床試驗管理 臨床試驗管理系統和電子病歷系統越來越多地用于腫瘤臨床試驗，而腫瘤科護士是其使用的主要人員之一，以支持臨床研究的進行并為研究參與者提供安全、有效的護理，他們對于臨床試驗研究取得成功至關重要[46]。人工智能與這類電子系統的結合可以提高臨床試驗的成功率和研究參與者的安全性和依從性，同時為臨床研究護士提供工具來監控和管理臨床試驗方案。通過使臨床試驗管理操作自動化，可以減少護士的工作量并提高效率[47]。

3 人工智能的優勢及局限性

隨著科技的發展，醫療保健相關的技術也正在快速進步，人工智能對腫瘤護理方面影響巨大，有望從根本上改變護理實踐。人工智能的優勢在于其基于大數據的基礎上能夠開發出更準確的模型，以預測和監測疾病的進展以及潛在的并發癥，幫助護理人員更好地進行癥狀管理。此外，人工智能強大的信息處理能力將更好地輔助進行護理協調，調整不合理的護理安排。此外，人工智能與物聯網、無線技術等結合，在藥物的智能制備與注射領域能夠幫助病人進行遠程、精準、個性化的治療。

盡管人工智能有諸多優點，但是仍存在一定的局限性。首先，人工智能的開發往往基于大數據，尤其是深度學習模型的訓練，當納入的訓練數據不能代表目標人群時，將會出現偏倚。盡管醫療相關的數據呈現指數級增長，但是數據的可使用性并不高，且存在獲取的壁壘，如各個醫院之間的數據不互通、數據清洗難度大等。如何將各類醫療數據關聯并訓練出人工智能模型是目前面臨的一大挑戰。此外，將人工智能應用于護理不能忽視倫理方面的問題。醫療健康數據可能包含了一個人的隱私敏感信息，在醫療保健中，尊重個人隱私是一項至關重要的道德原則。護士應對其護理的病人負責，任何技術手段都應作為輔助手段，而不能替代護理技能和判斷。

4 展望

采用人工智能來改善護士提供護理的方式，是新興技術為護理帶來變革的開始。但是關系到病人的健康，在護理時所使用的人工智能模型的開發需要格外謹慎，并需要友好的用戶界面便于護理人員使用，對于任何人工智能而言，如何無縫集成到常規護理工作流程中也是人工智能能否被更好地使用的關鍵。隨著人工智能的不斷進步，人工智能將承擔相當一部分當今護士的工作，給腫瘤護理領域帶來變革。可以預見的是，新技術將改變護士提供給病人的護理方式，然而就現階段來說，人工智能還無法完全替代護士，護士將在人工智能的幫助之下，掌握更多知識、技能及經驗，更好地提供護理服務。