重癥護理領域人工智能技術的應用與展望

喬曉婷，莊一渝

浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院，浙江杭州 310016

近年來，人工智能在醫療行業嶄露頭角。人工智能具有同時處理大量數據并進行復雜的模式分析的能力，在疾病預測、診斷、治療和預后等方面發揮了巨大作用[1]。重癥護理是護理領域的一個特殊分支，具有高強度、高風險、快節奏、多變化等特點[2]。重癥護理內部快速溝通、快速決策、海量數據處理以及持續信息交流使其成為人工智能部署的重點領域。早在2001年，Hanson等[3]就指出人工智能可以降低護理成本并改善重癥患者的預后。本綜述旨在探究人工智能應用于重癥護理的現狀及尚存問題，以期為人工智能在醫療護理領域的發展提供參考與借鑒。

1 概述

人工智能是通過計算機技術模擬人類，從而構造具有一定智能行為的系統和機器，或對智能本身進行研究、記錄、再現的一門新興學科，是計算機領域的一個重要分支[4-5]。人工智能不是一種技術，而是一系列技術的集合，這些技術包括圖像處理、計算機視覺、人工神經網絡、機器學習、卷積神經網絡和深度學習等[6]。在醫療相關領域，人工智能協助數據分析、臨床診斷和決策，在護理領域，人工智能技術也在不斷探索與發展。

2 人工智能在重癥護理中的應用

2.1 控制感染風險

醫院感染影響患者的發病率、病死率和生活質量，是重要的公共衛生問題。合理、有效的手衛生能夠減少醫院獲得性感染的發生，但相關研究表明，ICU護士對手衛生的認知程度較低[7]。Myo是一款為手勢控制設計的電子可穿戴設備，其通過肌電圖、加速度和旋轉數據建立有效的手勢識別算法[8]。潘曉丹等[9]結合物聯網技術、定位技術和行為識別技術設計了一種監測系統，通過胸牌記錄護士的行動，在護士出入危險感染區域前后使用指示燈及警示音提醒護士注意手衛生，結果表明，應用新型系統后護士的有效洗手率較實施前上升43.3%。王今琦等[10]和Zhong等[11]的研究也支持這一結論，這表明實時監測提醒功能在提高醫務工作者手衛生方面具有一定的可借鑒之處。有效和持續的環境清潔及消毒也是減少醫院感染的關鍵，消毒服務機器人通過產生肉眼不可見的干霧黏附于微生物表面，進而起到滅菌作用，機器人同時還具有智能路徑規劃、規避障礙物、自主充電、遠程控制等功能[12]。ICU內提供系統有效的口腔護理至關重要，缺乏口腔護理可增加牙菌斑沉積，滋養細菌，并可進一步導致肺炎[13]。3D傳感器智能牙刷可以收集并分析有關刷牙精度、持續時間和頻率的數據，從而提供定制建議，將刷牙遺漏的區域顯示在牙齒分布示意圖上[14]。

2.2 監測生命體征

持續生命體征監測技術常用于病情惡化患者或被認為有高度惡化風險的患者，早期識別惡化征象并進行臨床干預可以減少患者不良事件的發生。錯誤報警是持續監測過程中的一個重要問題，而技術問題如電磁干擾、導線脫落等是解釋誤報警的原因。可穿戴式生命體征監測設備是一種便于攜帶且連續實施生命體征監測的新型設備[15]，患者與設備不需通過導線相連，這在一定程度上減少了技術方面所帶來的無效警報。黃寧等[16]使用脈搏傳感器和溫度傳感器開發了可以實時監測心率、體溫的可穿戴式設備，具有一定的穩定性和可靠性。產生錯誤警報的另一重要原因是缺乏針對患者的個性化設置，而機器學習的應用使得個性化醫療成為一種可能。Ostojic等[17]通過機器學習算法結合大腦血氧儀數據，智能分析生理監測并降低誤報警率。Mousavi等[18]進一步使用卷積神經網絡自動提取數據，該方法在減少虛擬警報任務中取得了更好的效果，其對警報分類的敏感度為93.88%，特異度為92.05%。Ansari等[19]使用機器學習方法有效降低虛假心律失常報警的發生率，這也為將機器學習應用于生命體征監測技術提供了更多的證據。

2.3 監測細微活動

ICU患者可能在昏迷一段時間后出現細微而突然的反應，如手指、腳趾的運動或眨眼等,這些反應不可預測且難以識別[20]。傳統的人為觀察方法存在效率低下、可能錯過患者微小運動等特點。Reiter等[21]設計的無創移動傳感器(non-invasive mobility sensor,NIMS)可以對人進行定位、跟蹤和識別，通過預測患者的姿勢來判斷其最高水平的移動。但由于患者運動微小，床上活動很難監測。Magi等[20]開發出一種新型的手部監測系統，通過圖像處理和深度學習的方法對ICU患者進行實時監控，將患者的手歸類為“正常”或“異常”,后者表明患者出現手部活動，此時系統以警報聲提醒醫生或護士，以便使患者盡快得到治療。但此系統目前僅適用于手部觀察，尚未拓展至全身監測。

2.4 簡化護理流程

搬運患者是臨床護理中的一項常見操作，不僅消耗護士體力，長此以往容易造成護士骨骼肌肉損傷[22]。王洪波等[23]發明了一種模塊化對稱搬運護理機器人，其可以實現患者在病床和擔架車之間的轉移。He[24]設計了一種組合式護理床，運行時可使病床自動轉化為輪椅。物品傳送機器人是簡化護理流程的另一項科技創新。通過傳感器、無線網絡及醫院中央系統，機器人可以按照要求執行命令。新型冠狀病毒肺炎疫情推動機器人行業快速發展，在方艙醫院內，智能機器人根據預設的路線進行送餐、送藥等活動，有效避免人與人之間的直接接觸，從源頭切斷病毒傳播[25]。機器人還可以幫助護士獲取物資，并將其運送到預設位置[26]。

2.5 輔助管理皮膚

ICU中患者病情危重，昏迷狀態者居多，易出現失禁癥狀，護理工作的繁忙使得護士不能及時發現并處理患者的排泄物，尿液和糞便的持續刺激導致皮膚出現紅疹或水皰，從而發生失禁性皮炎。失禁性皮炎不僅導致患者痛苦，同時延長住院時間、增加住院費用及護理工作的難度[27]。XFCS-A是一種新型的排泄護理機器人，其由采集器和控制箱兩部分組成，不僅可以收集排泄物進行脫臭處理，而且可以用溫水沖洗患者臀部并暖風吹干，去除異味[28]。由日本研發的Evercare護理床式機器人將全自動排泄處理系統嵌入床體，可自動感應并處理患者的大小便，但這種床式機器人使得患者的臀部長時間暴露于集便器中，影響患者舒適度[29]。由于同時存在多種壓力性損傷的危險因素，ICU患者也是壓力性損傷的高發人群。一種新型設備可以檢測患者的姿勢并識別何時應改變體位，幫助減少壓力性損傷的發生。該設備自動記錄患者的翻身質量、當前位置和下一次翻身時間，如果護士沒有按照既定的治療方案翻身，就會收到警告，一旦翻身，數據自動重置并顯示下一次翻身的相關信息，結果顯示，使用這種新型設備后壓力性損傷的發生率較使用前下降1.54%[30]。

2.6 早期識別譫妄

譫妄是一種急性意識和認知功能障礙，研究表明，ICU中23.06%～30.80%的患者會出現譫妄[31-32]。如何早期識別譫妄是ICU護理的一個重要問題。Davoudi等[33]使用普適傳感技術和人工智能，通過傳感器和攝像頭捕捉數據，分析后發現譫妄患者與非譫妄患者在面部表情、肢體運動和姿勢功能狀態等方面存在顯著差異。患者的譫妄可能與自主神經不穩定有關，這可以通過心率變異性進行評估，基于以上假設，Oh等[34]利用心率變異性和機器學習方法建立了一種譫妄預測模型，該模型具有一定信效度。Mikalsen等[35]通過計算機自動閱覽病歷，運用一致聚類算法和t分布領域嵌入算法制定出基于錨定詞的譫妄識別模型，其精確率曲線下面積為0.96，但該模型診斷譫妄的正確率與電子病歷文本質量有關，還需進一步驗證相關敏感度及特異度。

2.7 改善住院環境

環境智能是一種新興的技術形式，旨在通過嵌入周圍環境的智能工具響應人類的需求、習慣、手勢和情緒變化[36]。環境智能可以使分散的電子醫療系統與患者日常體驗產生聯系[37]。現階段，家庭及社區是環境智能應用的主要場所，而ICU則存在巨大潛力。Halpern等[38]在未來ICU設計的規劃中指出，病房將通過編程自動控制室內溫度、光線和空氣，以適應患者、訪客和員工的需求。通過語音交互設備如亞馬遜智能音響(Amazon Echo)，患者可以隨時呼叫護士[39]。不必要的噪聲是影響ICU患者康復的主要原因，Muller-Trapet等[40]通過傳感器進行噪聲聲源定位，從而監測并管理ICU中的噪聲。人工智能的運用能夠增加患者與環境的交互，從而為患者提供一個更加舒適的康復空間。

3 人工智能在重癥護理中應用的挑戰

3.1 引發道德倫理問題

人工智能在管理數據方面存在巨大的潛力，但在實際應用過程中仍需考慮各種倫理問題。《國家新一代人工智能標準體系建設指南》明確規定了人工智能標準體系中的安全、倫理部分，內容涉及數據安全、隱私保護、算法模型可信賴等[41]。使用人工智能可能會導致不恰當的干預，預測模型的構建需要收集患者數據，但重癥患者由于病情危重往往無法同意是否使用自己的信息，這些問題都急需解決。為了加快人工智能在醫療領域中的應用，政府方面應聯合各領域專家共同制定法律法規，明確醫療責任，同時規范數據收集和使用的權限。護士不僅要積極參與制度制定并提出自己的意見，還要踴躍參加相關產品的設計與研發，主動學習并提高評估和監管智能系統的能力。

3.2 沖擊護理職業發展

從制定治療計劃到簡化護理流程，再到管理皮膚，人工智能已經在護理的多個領域發揮作用。越來越多的護士擔心人工智能可能會替代其工作。一項針對病房護士的質性研究表明，護士對于設備取代其護理職責存在一定的擔憂[42]。人機共融是一個新興的概念，指在協作區域內人與機器能夠進行直接交互。在工作過程中，護理從業者應將人工智能視為伙伴而不是競爭對手，學會與人工智能合作，才能更好地助力護理工作，貼近行業需求。因此，當處于人工智能轉變的關鍵階段時，護士有必要多了解人工智能，以便在臨床工作中更好地運用。

4 結語

科學技術的發展使得人工智能觸手可及，但其是一把雙刃劍，一方面可以將數據轉化為可操作的信息，幫助醫務人員及時發現臨床問題并制定臨床決策，另一方面，人工智能運用于臨床的時間較短，可能引發道德倫理及職業發展等問題。人工智能在重癥護理領域的發展趨勢已然勢不可擋，為了適應這些變革帶來的挑戰，護理人員應積極學習相關知識，改進和完善人工智能臨床應用的可行性和實用性，讓人工智能在促進人類健康方面發揮更大的作用。