人工智能在急危重症护理教学中的应用及展望

摘要

随着技术的进步，人工智能技术在提高护理效率、优化患者护理体验以及增强护理决策的准确性方面展现出巨大潜力。在急危重症护理教学中，人工智能的引入可以构建虚拟仿真实训环境、补充教学资源、提升危重病情监测与模拟演练的精准度，从而提高护理教学的实战性和学生的临床应变能力。据此，本文聚焦于人工智能在急危重症护理教学中的作用，探讨人工智能在该领域教学应用过程中出现的问题和挑战，并基于人工智能的急危重症护理教学未来进行了展望，为护理教育创新发展提供新的思路和实践路径。

关键词

人工智能 / 急危重症护理 / 护理教学

人工智能（artificial intelligence，AI）是一项通过复杂的算法、大数据等不断训练模型，以模拟人类智能行为的新技术^［1］。近年来，随着计算能力的提升、深度学习技术的突破以及医疗大数据的积累，AI已延伸进入多个医疗健康领域，如辅助诊断、精准治疗、智能护理和健康管理。2023年，国家卫生健康委、国家中医药管理局在《关于印发进一步改善护理服务行动计划（2023—2025年）的通知》^［2］中提出：各级医疗机构要通过智慧医院、智慧病房、电子病历信息化的建设，加强护理信息化发展，充分应用AI、5G、物联网等新一代信息技术，改进优化护理服务流程，提高护理工作效率。

作为护理学专业的必修课程，《急危重症护理学》内容涵盖了抢救及监护急危重症患者所需的各种理论和技能，是一门理论性与实践性并重的综合性课程。在临床工作中，急危重症护理工作具有快节奏、高强度、复杂性等特点，需要医护人员应变能力强且具备扎实的理论和操作技能，还需要及时沟通和快速决策，且涉及大量的数据处理及信息交流，需要精准的数据支持和实时的监控手段，其时效性、精准性、协同性的高要求，使其成为AI应用的重要阵地^［3-4］。因此，护理学专业学生及临床护理人员，应具备AI素养，掌握AI在护理领域的基本应用，理解其在决策支持、远程监测及智能护理设备中的作用，以适应未来智能化医疗的发展。但目前传统实训教学多采用“教师示范-学生练习-教师指导”的方法，没有体现急危重症患者院外急救、急诊科救治以及重症监护病房救治是一个有机整体，不能培养急救整体观和临床思维能力^［5］。为此，本文通过分析AI在急危重症护理教学中的作用及应用现状，探讨其在教学互动、临床实训及教学反馈等方面的创新应用，并提出优化策略，以推动护理教育现代化。

1 人工智能在急危重症护理教学中的作用

1.1 整合教学资源，提高备课效率，满足学习需求

在急危重症护理的教学过程中，AI能够搜集大量临床案例数据、最新护理指南、医学影像及病历等资料，整合多维度教学资源，帮助教师更高效地制定教学计划，精准匹配教学内容与学生需求，缩减搜集教学资源的耗时^［6］。相较于传统的人工整理、冗长的文献查阅及复杂的教学案例设计，AI的自动化特性简化了该过程，使教学资源更加丰富且动态更新。除了节省教师搜集和整理教学素材的时间，AI还在教学案例设计的过程中，能够根据教师的课程目标、学生学习情况及实际临床需求提供虚拟化的病例信息、相应的检查报告，以及仿真的文本、图像和音视频资料等多元化的辅助教学内容^［7］。特别是在编制急危重症教学案例时，AI的应用可以基于大数据自动生成典型及罕见病案例，提供多层次病例难度设置，优化案例推演逻辑，帮助教师快速构建贴近临床实际的情境化教学资源，从而提升教学质量，提高学生对复杂病情的理解与应对能力。

1.2 定制学习资料，提高教学效果，满足个性化发展

在重症护理教学过程中，由于学习内容的复杂性及学生认知水平、实践经验的差异，学生的学习情况往往存在较大个体差异。传统教学以统一课程进度和标准化教学内容，覆盖全体学生，不能够针对不同的学生进行差异化教学和个性化辅导，而AI可从多维视角出发，协助学生充分做好模拟前的各项准备，担任学生的“数字化学习指导者”，依据其学习偏好、知识短板及历史成绩等个人特质，提供精准定制的学习资料，并为其量身打造个性化的学习路径^［8］。在临床教学方面，AI技术的引入正逐步改变传统教学模式，提升教学质量与效率，李彤彤^［9］在其研究中发现，在基于AI实训平台的先进教学模式下，教学主体不仅是护士，急诊知识与操作技能转被动为主动，以“第二主体”角色介入到护士学习过程中，教学中AI可主动引导护士，成为护士的“第二带教老师”，甚至能在教学中比带教老师做出更好的表现。AI还能实时与学生进行互动交流，全面评估其对护理专业知识的掌握程度。在面对急危重症患者复杂的医学情境时，AI能借助图像、视频等丰富的多媒体资源，帮助学生深化理解并提升实践操作能力。

2 基于人工智能下急重症护理教学面临的困境

2.1 技术层面的挑战

作为新兴的智能教学辅助技术，AI技术融入教育实践需要一定的技术熟练度，但现实中存在部分教师对这类技术了解不足的情况，缺乏系统化的AI教学培训机制。Popenici^［10］关注了AI技术为教育带来的机会以及利用AI技术的阻碍，认为导致AI技术推广困难的原因有成本高昂、教师有限、专业培训计划以及教育结构和结构层次的变化缓慢等原因。部分护理院校的教学设备及信息化基础设施建设仍处于初级阶段，AI技术应用的费用较高，技术更新换代快，也限制了AI的全面推广，使得急危重症护理教学的智能化改革面临技术落地难的问题。技术成本问题会加剧教育资源的分配不均，从而引发人们对教育公平性的更深入思考。现有教学工具的软件平台多采用封闭源代码方式，使得教师难以根据教学需求调整和优化AI应用，如何有效地将AI技术与这些现有系统进行整合，确保其能够顺畅地融合与调试，已成为教育领域亟待研究的课题^［11］，如何在提升教学智能化水平的同时，兼顾技术适配性与师生的接受程度成为推动AI技术有效融入护理教育的关键问题。一项将虚拟仿真技术联合学习通平台，创新性地将虚拟操作（virtual operation）、虚拟护理人文（virtual nursing humanistic）、虚拟探究（virtual exploration）融于一体，该实训教学研究^［12］指出，虽然该方法对护生的急危重症护理学实训教学取得良好效果，在技术层面上仍需要不断完善，如某些护生佩戴虚拟现实（Virtual reality，VR）头盔可能引起晕动症不良反应，在佩戴VR头盔过程中需要采取安全防护措施，这表明人工智能技术运用还需要考虑受众个体因素。

2.2 实施层面的挑战

随着AI的自然语言处理（natural language processing，NLP）技术的发展，文字的智能生成、图片视频的自动生成以及虚拟仿真交互等技术都已经逐步成熟并应用于医疗与教育领域，因此教师在利用AI进行教学设计与资源开发的过程中，能够借助智能算法生成高质量教学案例、创建虚拟模拟场景、自动批改作业及分析学生学习行为，且“玩法”十足^［13-15］。受限于目前教师的教学思维惯性及对新技术的适应度，在教师实际应用的过程中，往往局限于常规智能问答、电子病历生成、基础护理操作演示等方式的使用，尚未能够开发更多跨学科融合、智能推理支持、多模态交互的创新教学应用，由此限制了技术的深度应用与教学质量提升。

由于部分教师对AI教学模式的接受度较低，仍然倾向于传统的以教师讲授为主的模式，未能充分发挥AI在个性化学习、智能反馈及实践教学中的优势，影响了AI技术的有效落地与教学创新。按照目前欧盟教育工作者数字素养框架总体架构评估，护理专业教师在认知、探索、整合、传授、领导、创新等方面仍存在不足，教师专业数字素养缺乏^［16］。此外，AI的模式化训练容易造成护理思维定式，急危重症护理教学除了要求学生掌握相关理论和技能，还涉及人文关怀的素质培养，包括护患沟通、医护配合等，是AI不能模拟和替代的。

3 基于人工智能下急危重症护理教学的应用路径

3.1 构建虚拟化学习空间，开展互动化的护理教学

随着AI技术的快速发展，AI正在改变传统教学的面貌。在专科操作技术教学领域，结合AI技术能够为学生构建虚拟实验环境，提供一种无风险的仿真模拟训练平台，如学校开设的模拟急救室、模拟ICU，提供的SimMan高仿真模拟人等，使学生能够在虚拟世界中练习护理技能、熟悉仪器操作步骤、掌握急救流程，显著提高操作能力。从学生层面而言，目前学生对于AI技术的应用，较为渴求。学生希望利用GAI技术模拟真实的跨专业沟通场景，获得实时反馈指导和个性化学习体验，其认为此技术有助于在低风险环境中进行练习和反思，从而增强自信并提升跨专业沟通技能^［17］。从教师层面而言，刘春凤等人研究^［18］发现，基于患者病危动态视频画面的多维模拟环境，有助于激发学生抢救患者生命的责任感和职业使命感，从而更加注重操作的细节，提高应急处置能力，更好地实现教学互动。

急诊和重症监护病房作为医院的重要部门，收治的患者往往病情危重且变化莫测，生命危在旦夕。传统的临床见习、实习教学方法是讲解或演示，学生很难掌握急危重症患者的各项急救和特殊操作技能，不能具备良好的综合急救及监护能力，通过结合AI能够构建真实的模拟场景，提供个性化反馈和重复练习机会，使学生在虚拟但真实的环境中提升应急反应能力和操作熟练程度。冯俊等^［19］采用人工智能技术进行可视化心肺复苏、电除颤技术培训，在高仿真模拟人上进行疾病处理流程及技能操作培训，结果表明这种方法在急危重症临床培训中有很好的培训效果。急危重症患者常常需要进行血液透析、血浆置换等血液净化治疗，而虚拟仿真技术可以在虚拟环境中模拟血液净化操作，帮助ICU进修护士、新入职护士更好地理解和掌握相关技能。在重症监护病房模拟的环境中，将连续性肾脏替代治疗（continuous renal replacement therapy， CRRT）机器连接到带有计算机驱动的CRRT模拟器，并将机器连接到模拟人身上，对护士进行上下机及报警等各种场景的培训，提高了教学效果，最终可以降低CRRT患者的非计划下机^［20］。一项急诊重症教学模式教学改革研究^［21］，对临床信息数据提取后进行分类、清洗、挖掘，然后建立了智能化的急诊重症信息管理云平台，让医学生通过用户界面进行访问，结果证实这种方式提高了教学的高效性和灵活性。

因此，在教学过程中，教师要利用好AI的虚拟仿真模拟、智能交互反馈及个性化学习支持，从虚拟场景构建、交互式操作训练、即时反馈优化出发，学会构建“虚拟化学习空间”，通过智能虚拟仿真软件、增强现实、虚拟现实、3D数字解剖、智能模拟病人等方式，在课堂理论教学与实践教学中，增加互动化教学的比例，从而提升学生的学习体验和技能掌握度。

3.2 构建在线化学习空间，实现互动化的学习反馈

在急危重症临床护理工作中，护理人员需要面对患者病情变化快、数据处理量大、决策要求高等挑战，对于护理人员的综合应变能力和临床判断力要求较高，这要求在学生阶段，护理人员就要提高自主学习能力、培养临床思维和问题解决能力。常规的教学方式缺乏即时互动与反馈，学生在学习过程中遇到的知识盲区和困惑，教师往往无法及时获取和针对性解答，不能够满足学生即时查缺补漏的需求，学生的综合能力并没有达到预期。在现阶段教学中已体现，如梁云锋^［22］自设问卷对急危重症护理学生进行调查，发现在优化课程前，学生在急救技能的掌握、优化学生学习行为、培养学生应变能力、加强学生间的团队协作技能、重症护理的创新上均有一定的提升空间。而AI技术能够帮助学生在学习过程中随时解答问题、提供个性化辅导，并生成实时反馈，提高教学质量。AI技术可以通过NLP、语音交互及智能问答功能，自动解答学生的疑问、分析学习进度、推荐个性化学习资料，从而提升学习效率和个性化体验。在数字化课堂环境下，AI技术还能够迅速捕捉学生的学习轨迹，记录学生的学习行为、操作练习情况，并生成个性化评估报告，减少教师的教学负担，同时优化学生学习情况的诊断与评价^［23］。在《急危重症护理学》中“院前急救”板块的教学中，教师可以利用AI智能辅导工具（如豆包、DeepSeek等），开设智能学习对话框，通过语音交互、实时问答、案例推演、模拟抢救流程测试，帮助学生进行个性化学习，并通过AI自动分析学生的操作准确率、知识掌握度和应变能力，生成个性化学习报告，为后续教学优化提供数据支撑。

4 未来基于人工智能的急危重症护理教学展望

随着AI技术的快速发展，其在急危重症护理教学中的应用前景日益广阔。AI技术不仅能够提升护理教育的质量和效率，还能够推动护理实践的创新与发展。在急危重症护理教学中，AI可以扮演优质护理的助力者角色。因此，未来的护理教育必须重视AI技术的学习与应用，让护理专业学生和临床护理人员熟练掌握AI工具，进行病情评估、数据分析、智能决策支持，以便在护理过程中作出更加科学、合理、高效的临床护理决策。

总之，AI在护理教育中的广泛应用趋势与当前应用现状可以看出，目前AI在急危重症护理教学中的应用仍处于探索阶段，主要集中在虚拟仿真模拟、个性化学习推送、智能反馈分析等领域，但仍然存在技术融合度不足、临床实践适配度有限、教师AI素养有待提升等问题。因此，在未来急危重症护理教学的发展方向上，需从技术创新、教学模式优化、实践场景拓展等多方面入手，推动AI与护理教学的深度融合。

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基金资助

安徽省教育厅2023年高等学校省级质量工程项目--“BLOOM”理论指导下“SPOC＋BOPPPS”混合式教学模型在护理实习教学中的应用(2023jyxm1139)