基于PubMed数据库的人工智能在护理领域的研究热点分析

曹常乐 黄硕果 郭 琼 周纪妹

人工智能(artificial intelligence，AI)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统[1]。近年来，全球各国均关注并致力于人工智能的研究。2017年，我国在《新一代人工智能发展规划》中明确提出了面向2030年，我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施 ，部署构筑我国人工智能发展的先发优势 ，加快建设创新型国家和世界科技强国[2]。随着“互联网+医疗健康”的发展，不断探索和建设以人工智能技术为基础的新型护理模式势在必行[3]。“人工智能+护理”的发展不仅能缓解人力资源短缺的问题，提高工作效率，也可促进学科革新及护理科研的发展，为护理注入了新的动力，具有可观的社会效益和经济效益，符合我国的基本国情及方针政策[4]。目前，“人工智能+护理”的发展尚处于起步阶段，护理人员在其发展中起到至关重要的作用，可在一定程度上促进人工智能有效、公平的开展，本文通过对PubMed数据库收录的人工智能在护理领域的研究文献进行计量分析并总结，以期为我国护理工作者进行该专题的研究提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 检索来源及检索方法

以PubMed数据库为检索的数据库来源，以"artificial intelligence MeSH Terms" AND "nursing" OR "nurse MeSH Terms"为检索式，检索时间为建库至2019年8月31日，初次搜索到247条文献。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：研究对象为人工智能的相关护理研究。排除标准：(1)文章信息缺失；(2)与主题弱相关的文献；(3)重复的文献；(4)会议综述、论坛、新闻报道等非研究类文献。

1.3 研究工具和方法

采用由中国医科大学医学信息系参与开发的书目共现分析系统(BICOMB 2.0)软件，对文献年代、发表期刊、国家分布等数据进行计量学分析。采用SPSS 21.0 统计软件将词篇矩阵进行聚类分析，生成研究热点。

1.4 提取资料

查看文献标题和摘要部分，由 2名研究员按照纳入与排除标准进行单独判断，出现分歧时，由第三名研究员进行仲裁。采用“主要主题词-副主题词”的提取方式，对提取的关键词进行整理，截取高频主题词。

2 结果

本次研究初步检索出文献247篇，剔除文献20篇，其中文章信息缺失6篇，重复文献5篇，与主题弱相关2篇，非研究类文献7篇，最终纳入文献227篇。

2.1 年代分布

AI相关护理文章始于1986年，总体呈上升趋势，在PubMed数据库中，2009-2019发文量分别为10、5、8、9、14、17、18、16、14、25、16篇。见图1。

图1 近10年PubMed中有关护理人工智能的发文量趋势图

2.2 期刊分布

PubMed中AI相关护理文献共发表在125种期刊上，期刊分布范围较广。其中，发文量较高的前5名期刊见表1。

表1 AI相关护理文献发文量前5名的期刊

2.3 高频主题词分布统计

运用Bicomb 2.0提取文献中的主要主题词，并按照降序排列。为保证核心论文收录的全面性，取出现频次≥6，累计百分比为41%以内的主题词作为高频主题词，共得到高频主题词29个，最高频次为74次。见表2。

表2 高频主题词表

2.4 高频主题词聚类结果分析

运用SPSS 21.0统计软件进行系统聚类分析，结合树状图、主题词词义、代表性文献，总结出3个研究类团：(1)护理信息化建设及其对护理人员的改变；(2)护理决策支持系统的应用；(3)与机器人相关的专科护理的发展。见图2。

图2 AI护理高频主题词系统聚类结果树状图

3 讨论

护理相关人工智能的研究文献呈逐年上升的趋势，在2018年达到高峰。发文量方面，主要来源于欧美等发达国家，如美国、英国、荷兰、德国等。我国的人工智能起步相对较晚， 研究相对滞后。本文通过对PubMed中收录的文献进行聚类分析，得出了目前国际上研究热点。

3.1 护理信息化建设及其对护理人员的改变

护理信息化是卫生信息化的重要分支，指在临床护理领域，根据需要广泛应用现代信息技术，有效开发利用信息资源，建设先进的信息基础设施，将传统的护理工作模式加以信息化发展，以期不断提高综合护理水平，加速现代化进程[5]。其目的在于以信息共享为基础，通过优化信息管理，改善全民健康。护理信息系统(nursing information system，NIS)是护理信息化的重要表现形式。早在20世纪70年代美国就将计算机应用于医院管理，至80年代中期NIS开始逐步投入临床使用。1992年美国护士协会正式将护理信息学作为护理领域的一个专科实践，不仅开设了护理信息学课程，还设立了护理信息师、护理信息高级实践护士和护理信息学专家等资质岗位。目前，护理信息化建设的研究热点主要集中于安全用药、跨学科交流、决策支持系统的应用、护理标准化术语、患者参与以及提高护理人员工作效率等方面[6]。Marceglia等[7]利用网络平台构建基于多学科协作的护理信息系统，对患者及家属进行居家长期的动态观察与指导，取得了较好的效果。在意大利的安科纳大学医院，静脉用途的癌症药物制备的自动化程度已高达95%，机器人可通过条形码扫描和数字成像，来识别药物、稀释剂和容器[8]。护理人员在信息化过程中起基础性作用，AI的投入与使用，改变了传统的护患关系，形成了护士、患者、AI的三方新型护患关系。而护士也不仅仅单纯的是信息化成果的接受者，而更多的是过程的参与者、设计者。由于AI的挑战，护理人员需要更多的了解学习护理数据的产生与统计技术。同时，护理信息化的发展也充分体现了信息技术优质高效的特性，将现代护理管理的新思路和新理念融入其中，改变了原有传统的护理模式，使其逐步摆脱了繁琐、低效的工作模式，走向高效、智能、共融[9]。

3.2 护理决策支持系统的应用

决策支持系统(decision support systems，DSS)是人工智能的一个分支，是通过数据、模型和知识辅助决策，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统[10]。护理决策支持系统(nursing decision support system，NDSS) 能将患者信息与计算机知识库内容相匹配，推算出患者个体化的护理方案，可优化护理决策，尤其为低年资护士在复杂多变的临床环境下提出护理问题、制定护理措施[11-12]。自20世纪70年代首次出现护理决策支持系统至今，其正处于逐步的发展与完善阶段。目前，临床使用的决策支持系统常以循证护理、标准化护理术语、护理电子病历等为基础，常涉及护理评估、护理诊断、护理计划、护理管理、智能提醒与警告以及健康教育等多种内容，并应用于患者血糖监测、伤口管理、院前救护、重症监控以及护理人力资源管理等方面[13-15]。NDSS是护理知识工程与AI的充分融合，是智慧医院的重要组成部分，为现阶段的研究热点之一。NDSS的应用不仅可以促使护理文书标准化，保证患者安全，提高护理质量，控制医疗费用支出，也可以实现数据资源的整合与共享，促进护理信息学快速高效发展[13]。但NDSS在医院实施中仍面临较大的阻碍，如：医院庞大的信息系统使对接工作繁琐艰巨、可移植性差、知识库不健全、系统标准不统一等问题。基于此，构建统一的标准化护理术语、将NDSS应用于多元复杂的环境中、建立适合不同护理环境的NDSS则为接下来的研究方向与重点[12]。

3.3 与机器人相关的专科护理的发展

“人工智能+护理”的高速融合，促进了专科护理的细化发展。护理机器人、社交辅助机器人等是目前常见的AI辅助产品，其主要应用于老年护理和患者围术期的护理。人口老龄化给社会保障及医疗体系带来了巨大的压力[16-17]，而人工智能的投入使用可在一定程度上起到缓冲作用，且正在被护理人员广泛接受。机器人的应用不仅可对老年人进行生活援助，也可协助医护人员对居家老年人健康情况、疾病变化进行监测，从而制定个性化的健康管理方案。有学者[18]对使用机器人的14家养老机构进行了为期2年的调研，发现在单独人机模式的相处下可使长期拒绝与外界沟通的老年人再次说话。另一方面，手术机器人已进入产业规模化阶段，正广泛普及，且更适用于多病种、身体素质差的老年人。机器人的应用不仅可促使患者术后早期下床活动，减少失血，降低并发症，更可缩短住院时间，使医疗资源高效利用。而加强围术期的临床护理是手术机器人应用的一个基础保障，也是研究评价的一个方面，是非常重要的环节[19]。

4 结论

AI技术是科学技术创新与发展的必然产物，对护理行业起到了强大的冲击与革新作用。其改变了传统的护理发展模式，使面对面接触式护理逐渐转变为远程护理，因其便捷、高效、智能的特点正在被广泛的接纳，可应用于静脉配药、定时巡视、病情监测、护理决策辅助、生活护理援助等方方面面。人工智能的发展使信息的获取更加方便完整，但另一方面其数据的保留时长、访问权限、隐私安全等也是研究者急需解决的问题，如何保护患者隐私，完善立法与法规，推动社会保健机制健全发展也是今后工作中不容忽视的问题。