人工智能在肿瘤护理领域应用的研究进展

曹堇沫

中国人民解放军总医院第二医学中心 国家老年疾病临床医学研究中心，北京 100000

肿瘤护理工作包括为患癌或有患癌风险的人提供宣传，在治疗决策和计划过程中提供教育，关注个人健康知识水平，协调整个癌症统一性的护理提供，确保安全提供癌症治疗，评估治疗并发症，帮助管理症状，优化生活质量，支持癌症病人，倡导癌症病人的独特需求，并与跨专业团队合作，以改善结果，减少癌症对病人、家庭、社区和人口的影响[1]。随着计算机硬件的升级，大规模数据集的生成以及算法的进步，人工智能在近些年取得了飞速的发展，并在多个领域取得了巨大的成功。如同电力的发明改变了我们的生活、工作和娱乐方式一样，人工智能被称作为新电力，也有望改变我们的生活。到2025 年，研究预测全球人工智能医疗保健支出将达到361 亿美元[2]。肿瘤护理与人工智能相结合，可以减轻护士工作的负担，增强护士的工作能力，且有助于满足病人护理方面各种未满足的需求。

1 人工智能的概念

人工智能是计算机科学的一个分支，通常研究执行与人类认知相关任务的算法，例如计算机视觉、机器学习、自然语言处理、语音识别和机器图像解释等[3]。一般来说，使用各种设备来模仿人类的认知过程均可被成为人工智能，包括学习、应用和解决复杂问题等。如今，被称为第四次工业革命的人工智能正在极大地影响着整个医疗行业。

2 人工智能在肿瘤护理领域的应用

2.1 症状管理 症状管理是肿瘤护理工作中一项重要的内容。Rhondali 等[4]的研究表明，护士在记录病人症状方面准确性较低，护理记录的病人症状评分与病人自身报告的症状评分存在差异。良好的症状管理能够有效地提高护理质量，例如Denis 等[5]发现病人报告的肺癌症状（例如发烧、咳嗽）可以及早发现癌症进展。一项随机试验显示，筛查癌症症状与常规护理相比具有7 个月的生存优势[6]。护理人员在如何及时、准确地记录筛查症状方面面临挑战，随着人工智能与物联网技术的进步，远程及实时的症状检测能够帮助护理人员更好地进行症状管理。

Beck 等[7]开放了一套名为“SymptomCare@Home”的智能症状监测和管理系统，该系统被设计为随机临床试验的一部分，以帮助在门诊接受化疗并经常在家中出现明显症状的癌症病人。该系统由电话计算机链接的交互式语音响应系统和基于Web 的决策支持-症状管理系统两个子系统集成，能够对病人进行每日症状监测、病人自我管理指导、预警等，从而帮助护士进行评估、教育、支持、药物干预等措施，以加强对病人在家中控制不佳的症状管理。

现有的部分智能手表包含了心电图的功能，与金标准的门诊动态心电图相比，智能手表的心电图功能已被证实具有更高的准确性，可用于筛查心房颤动和其他心脏疾病[8-9]。基于智能手机定位的病人活动轨迹监测被用于预测病人是否患有抑郁症[10]、焦虑症[11]等疾病，并能够智能评估癌症病人的生活质量[12]。一项关于乳腺癌病人的研究表明，通过智能手机游戏可以检测出病人认知的变异情况，与正常人相比，认知变异性可能是与癌症相关的认知障碍更敏感的指标[13]。

计算机视觉是人工智能获得巨大成功的领域之一，可以实现对图像进行目标检测与分割以及预测等功能，可以直接依靠智能手机的照相功能进行使用。华西医院针对癌症病人，从病人面部图像中提取面部表情特征，并使用支持向量机作为分类器，以评估癌症病人的痛苦程度[14]。面部表情识别可以作为补充筛查工具，以提高痛苦评估的准确性，并指导治疗和护理策略。此外，还用于远程评估皮肤病或手术并发症，并有可能及早发现并发症，从而提供更好、成本更低的护理[15-16]。

2.2 护理协调 癌症护理以其复杂性而闻名，同一病人可能涉及多种治疗方式，需要不同科室甚至不同医院之间协调配合，护理的连续性与病人的预后相关[17]。传统的癌症护理涉及初级医疗保健、放射学、核医学、病理学及手术等，并需要提供遗传、姑息治疗和社会学相关资讯服务，这些护理内容不仅由医学决定，还取决于病人本身对护理的理解、支持，甚至其经济水平。因此，如何协调护理与病人本身，是一个值得研究的问题。为了改善癌症病人护理的协调性和症状管理，导航护士将发挥重要的作用，可以在整个护理过程中领导、沟通和协助病人。在理想的情况下，肿瘤的护理路径应从筛查开始，并在生存期间由导航护士指导继续进行，其可以在适当的时间范围内就医疗和病人的需求进行调整，分配和指导病人选择最合适的护理路径[18]。基于肿瘤护理协调的复杂性，人工智能将发挥重要的作用，人工智能可以帮助导航护士进行紧急情况的预测、身体情况检查、咨询等，从而自动规划护理路径和分配护理资源[19]。肿瘤科导航护士由于与癌症病人的密切接触，其对病人的评估标准通常受到文化素质、社会关系和情绪的影响，并可能因为这些因素而对病人的临床情况的判断出现失误，在协调与分配医疗资源时做出不合理的处置，而人工智能则以客观指标为依据，根据人群的评价水平指标（疼痛、风险、成本）来做出决策[20-22]。因此，通过人工智能来辅助导航护士能够促进护理期间的良好护理协调，发现和调整不合规的护理安排。

2.3 药物制备与注射 肿瘤药物的配制是肿瘤科护士的日常工作之一，对肿瘤药物的处理和管理不当可能会对病人和护理人员的健康造成危害，如在药物制备或给药过程中，由于意外吸入、摄入或经皮吸收等原因，护士有发生意外接触的风险[23]。基于人工智能的药物配制系统已取得一定的进展[24]。与人工配制相比，基于人工智能的自动化肿瘤药物配制系统的准确性更高，环境污染水平更低，病人的等待时间更短，成本也更低[25]。

在更为普遍的临床环境中，往往需要更为精确而快速地给药，闭环药物输送系统已进入了临床实践。除了人工智能外，闭环药物输送系统还集成了电子、无线通信、生物工程等技术，具有使用智能反馈电子元件保持药物浓度以将生理参数调节在期望的极限内的能力，目前已经在肿瘤领域辅助护理人员使用药物[26-28]。闭环药物输送系统包括3 个部分：传感器、输液泵和控制算法。传感器是用于检测输出变量的闭环控制系统的反馈元件。具有微型泵的药物输送系统结合了闭环反馈系统，使泵能够工作，监视并提高提供给用户的疗法。输液泵通常由小型电子控制的机械泵组成，该泵通过皮下或血管内导管为病人提供药物输注。控制算法是闭环药物输送系统的核心，它从反馈传感器获取输入，并根据病人的生理状况计算所需的药物浓度。然后，适当的控制信号会启动输液泵，以便在需要时将所需量的药物输送给病人。

药物自动注射是人工智能与护理相结合的热门方向，而肿瘤相关药物的自动注射是研究的重点，随着生物制剂的研究进展，越来越多的癌症病人在家中接受治疗，而不在医院进行治疗，先进的生物技术衍生的药物管理将在家庭环境中更加普遍，目前的研究主要集中在曲托珠单抗的皮下注射方面[29-30]。与人工智能相结合的自动注射设备集成于一个完整的系统中，系统的传感器和通信模块不仅能提高药物注射的安全性，如温度监控、身份识别，还能跟踪测量病人的注射结果，如剂量水平的依从性、副作用和治疗效果等，这些数据可以利用移动应用程序进行采集、传输和分析，自动注射器系统可以通过客观的数据记录进行智能分析来增强病人参与度并指导治疗决策[31]。自动注射器设备的使用预计在未来将成为针对诸如癌症、糖尿病等许多慢性病的分散式精确护理的重点，使人工智能疾病管理系统能够单独或在医疗机构中跟踪或预测病人的预后。

在癌症病人中经常会遇到电解质紊乱的情况，最常见的电解质紊乱包括高钠血症、低钾血症、低镁血症和高钙血症[32]。因此，快速识别和及时处理病人电解质紊乱至关重要。通常在遇到这类问题时，护士需要联系肿瘤科医生，以获取处方。这种工作流程分散了护理人员和医生的注意力，可能会导致病人护理方面的空白，并错过优化这些病人临床结局的机会。Rosner等[32]通过开发一套智能电解质选择系统，根据病人电子病历关于电解质的数据进行智能的药物配制，来降低肿瘤病人电解质紊乱的发病率。

2.4 机器人辅助 聊天机器人通过人工智能中的自然语言处理技术，运用智能手机或计算机的文本或语音来实现模仿人类的对话，而无须人工后端干预。病人可以与聊天机器人进行互动以描述他们的症状，随后聊天机器人会根据病人的输入提供建议和信息。例如，病人可以使用聊天机器人检查症状并监控其心理健康状态[33-35]。目前应用于癌症护理相关的聊天机器人较少，而聊天机器人能够在癌症病人的健康宣教方面扮演重要角色，可以有效地减轻护理人员的宣教负担。Bibault 等[36]针对乳腺癌病人，开发了一个名为Vik 的聊天机器人，其能够提供有关乳腺癌及其流行病学、治疗、副作用及生活质量等方面的改善策略，临床试验结果表明，该聊天机器人能够提高乳腺癌病人的药物依从率。Kataoka 等[37]针对肺癌病人，开发了一款聊天机器人用来提高病人的症状管理知识。

疼痛是接受癌症治疗的儿童的常见问题，对于患癌症的儿童来说，针头注射的过程会给其带来较大的痛苦和困扰[38]。为了减少儿童在注射过程中的痛苦，几款智能机器人已被用来协助护士进行治疗。Jibb等[39]开发了一种名为MEDiPORT 的交互式机器人，在针头注射的每个步骤都在机器人的智能辅助下进行，通过执行与基于证据的联合心理干预措施相一致的发声和动作来减轻儿童的疼痛。此外，还有可以帮助儿童在注射时分散注意力的智能机器人，在护士开始注射前执行一组标准的跳舞动作，并一直持续到注射完成为止[40]。这些机器人均在临床试验中被证明能够有效减轻儿童在注射时的疼痛感。

2.5 决策支持 随着以病人为中心的医疗理念的发展，对癌症病人的痛苦程度进行主动评估和干预治疗，并关注病人的治疗结果，凸显了医护人员对高质量的疼痛管理计划的需求。Decker 等[41]开发了一套智能程序，该程序使用平板电脑进行数据收集，进行即时分析和推荐显示，以向护士提供为病人量身定制的心理应对建议，并根据需要提供转诊建议。这套系统可以及时和便利地帮助护士检测和减轻癌症病人的痛苦。

Olling 等[42]针对肺癌病人，将护理记录与放疗数据相结合，开发了一个与吞咽困难相关的是否需要开处方止痛药的机器学习预测模型，在放疗的第一阶段开始之前应用食道疼痛预测模型使护士能够针对高危病人进行适当的护理干预。该模型被肿瘤科护士作为决策支持工具之一，使他们可以针对每个病人的风险状况主动调整干预措施，取得了良好的效果。通过记录护理干预措施和相关的病人结果，有可能完善和改善此类模型的预测性能，从而帮助持续改善病人护理质量。

自然语言处理是人工智能中较为成熟的一项技术，可用于从文本数据中捕获临床信息[43]。Hyun 等[44]开发了一套自然语言处理系统，从护理记录的文本数据中提取质量、安全相关数据，对护理质量进行评估，从而帮助护士评估病人的病情并确定哪些干预有效，研究结果显示，自然语言处理能够有效地用于临床决策支持和病人结局研究，并最终改善护理质量。

基于人工智能的基因组学研究具有巨大的潜力，目前对癌症病人的临床实践中已经开始重复运用基因组学知识，基因组学对癌症治疗产生了巨大的影响。在护理工作中，护士可以应用基因组学来筛查和进行风险评估，开展个性化护理[45]。

2.6 临床试验管理 临床试验管理系统和电子病历系统越来越多地用于肿瘤临床试验，而肿瘤科护士是其使用的主要人员之一，以支持临床研究的进行并为研究参与者提供安全、有效的护理，他们对于临床试验研究取得成功至关重要[46]。人工智能与这类电子系统的结合可以提高临床试验的成功率和研究参与者的安全性和依从性，同时为临床研究护士提供工具来监控和管理临床试验方案。通过使临床试验管理操作自动化，可以减少护士的工作量并提高效率[47]。

3 人工智能的优势及局限性

随着科技的发展，医疗保健相关的技术也正在快速进步，人工智能对肿瘤护理方面影响巨大，有望从根本上改变护理实践。人工智能的优势在于其基于大数据的基础上能够开发出更准确的模型，以预测和监测疾病的进展以及潜在的并发症，帮助护理人员更好地进行症状管理。此外，人工智能强大的信息处理能力将更好地辅助进行护理协调，调整不合理的护理安排。此外，人工智能与物联网、无线技术等结合，在药物的智能制备与注射领域能够帮助病人进行远程、精准、个性化的治疗。

尽管人工智能有诸多优点，但是仍存在一定的局限性。首先，人工智能的开发往往基于大数据，尤其是深度学习模型的训练，当纳入的训练数据不能代表目标人群时，将会出现偏倚。尽管医疗相关的数据呈现指数级增长，但是数据的可使用性并不高，且存在获取的壁垒，如各个医院之间的数据不互通、数据清洗难度大等。如何将各类医疗数据关联并训练出人工智能模型是目前面临的一大挑战。此外，将人工智能应用于护理不能忽视伦理方面的问题。医疗健康数据可能包含了一个人的隐私敏感信息，在医疗保健中，尊重个人隐私是一项至关重要的道德原则。护士应对其护理的病人负责，任何技术手段都应作为辅助手段，而不能替代护理技能和判断。

4 展望

采用人工智能来改善护士提供护理的方式，是新兴技术为护理带来变革的开始。但是关系到病人的健康，在护理时所使用的人工智能模型的开发需要格外谨慎，并需要友好的用户界面便于护理人员使用，对于任何人工智能而言，如何无缝集成到常规护理工作流程中也是人工智能能否被更好地使用的关键。随着人工智能的不断进步，人工智能将承担相当一部分当今护士的工作，给肿瘤护理领域带来变革。可以预见的是，新技术将改变护士提供给病人的护理方式，然而就现阶段来说，人工智能还无法完全替代护士，护士将在人工智能的帮助之下，掌握更多知识、技能及经验，更好地提供护理服务。