儿童在医疗范畴中属特殊群体，其生理、心理的特征，决定护理工作既复杂又需高度的责任感。传统护理决策靠护士的经验及主观判断，存在着一定局限，人工智能（AI）的介入赋能，为儿科护理呈上基于数据的智能化辅助，促使护理过程朝着科学、系统、个性化迈进。随着人们生活水平的不断提高，以及现代医学技术的快速发展,社会对护理质量的期望也越来越高，尤其是儿科这样一个特殊科室，更需要护理人员的悉心照料，将人工智能运用到儿科领域，将在儿童生长发育评估、药物管理和康复护理、疾病诊断辅助等环节起到重要作用。作为儿科科室的护理人员，如何能够为儿童患者提供最贴心的照顾和服务，提高儿科护理质量，促进护理水平的整体提高，也是当前众多儿童医院不得不思考的问题。

一、人工智能赋能儿科护理决策的现状分析

当前，人工智能（AI）正加速融入人们的日常生活、生产工作和学习研究之中，以深度学习为主的人工智能技术，已初步实现在儿童疾病筛查、智能问诊、健康档案管理、护理路径优化等多个方面的应用，推动了儿科护理社会信息化进程，朝着迈向智能化的发展新阶段。针对疾病筛查这一领域，人工智能可凭借图像识别技术迅速剖析儿童医学影像，辅助医生做出早期诊断结果；在智能问诊场景里，依靠自然语言处理这项技术，系统可对患儿健康问题进行初步判断并引导就医分流。针对健康档案管理这一块，人工智能助力把患儿长期就诊数据整合起来，形成动态的健康写照，为持续的护理工作添助力；于实施护理路径优化操作时，人工智能借助对海量临床护理数据的分析，筛选出最优护理流程，增强工作效率及护理质量。诸如可穿戴监测仪器的智能设备，可在24小时内实时追踪患儿体征改变，再把采集的数据上传到大数据平台，搭建实时的预警体系，为护理人员给予科学决策方面的依据，提高风险预估本领与响应的速率，尽管人工智能表现出较高的准确性及效率，于实际应用方面，其依旧碰到一系列挑战：各类信息系统之间未能实现有效集成，致使数据在共享及协同使用方面受阻，催生“数据孤立情形”。^[1]

二、人工智能辅助儿科护理决策的核心策略探析

（一）数据支撑为基，系统集成为本

高质量数据是人工智能达成精准辅助护理的关键根基，数据的完整与否、时效高低与标准化程度，直接左右着AI模型的学习成效与推理的准确性。从儿科护理的角度看，患儿个体间差别显著、病情变化急速，更需依靠成体系且实时更新的数据作支撑。必须构建一个覆盖周全、结构良好的儿童健康大数据平台，把多源异构数据，像病历信息、生理指标、用药反应、遗传背景、心理行为等整合在一起，架构患儿全生命周期的健康写照，给AI训练与推理筑牢坚实的数据支撑体系，冲破信息的孤岛桎梏，借助对医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、护理信息系统（NIS）及区域卫生平台的整合，做到数据横向畅通与纵向互动，驱动护理信息完成即时获取、动态更新及智能反馈，搭建起一套高效协同的智能护理决策生态架构。

以某所三甲儿童医院作示例，在构建智能护理体系之际，发起了名为“智慧儿护”的数据整合相关工程，意在推动智能技术与护理工作深度融汇，实现效率与精准度双高的护理决策，项目的首个阶段重点放在高质量数据平台建设及系统集成上，医院与多家信息技术企业实施紧密合作，依靠先进的技术途径，实现了医院内部电子病历（EMR）系统、医院信息系统（HIS）、护理信息平台等多个数据平台的深度整合，构建起一个全面且无缝衔接的医疗数据架构。依靠这一系统，诸如病历记录、患儿体征、护理记录和检验检查结果这类数据可实时同步，保障医护人员于任何时段都能精准拿到患儿的健康信息。医院专门设立数据标准化处理中心一个，针对所有数据实施统一的格式化处置与编码作业，以实现不同系统间的无缝对接，促进信息高效流通。在实际应用施行阶段，患儿入院的那一刻，系统自动获取其既往病史、过敏反应史、用药记录等详细数据，而后把这些信息火速推到护理工作站，让护理人员迅速知悉患儿的基本情况及治疗需求，医院又配备了智能穿戴用品。实时对患儿以心率、体温、血氧为主的生命体征进行监测，经由数据传送，将这些生理指标跟医院智能平台进行对接，要是发觉患儿体征存在异样，系统马上开启AI预警模型，事先给护士发送预警资讯，协助护理人员当下采取必要的干预办法，阻止突发情形出现。

（二）智能预警为先，风险防控为重

在儿科护理工作里，及时察觉风险、迅速响应，乃是保障患儿生命安全的重要环节。人工智能凭借其超强的数据处理与模式识别能力，在儿童重症的监测、用药安全的把控和传染病的预警上展现独特亮点，以构建基于机器学习的早期预警模型为途径，AI系统可实时对海量动态生理数据和历史健康信息展开分析，辨认出潜在性的高危个体，然后实施风险分级管理。借助识别心率变异性、呼吸频率失常、体温起伏等细微指标变动，AI可预估出现重症的倾向，协助护理人员从“被动响应难题”过渡到“主动预防危机”，AI可按照药物相互作用数据库以及患儿个体特性，实现用药风险的评估和预警，降低不良反应出现几率，就传染病相关方面，AI借助多维数据（像症状报告、流行病学信息之类）开展聚类分析与趋势预测，能推动实现区域性预警及资源调配，为精准防控添设技术支撑。

在某所面向儿童的专科医院，医院跟科研团队一起开发了“AI智能护理预警系统”，该系统已在儿科重症监护室（PICU）普遍应用，成效方面表现得十分显著，系统把患儿的实时监测数据采集起来，诸如心率、呼吸的频率、血压和血氧饱和度等关键生命参数。采用机器学习算法对这些数据进行动态解析与异常模式识别操作。AI系统可识别出潜藏的健康风险，利于医护人员迅速作出回应，若某生命体征的变化趋势超出了设定阈值，系统会马上拉响警报，还在护士工作终端生成周全的风险等级提示及应急护理建议，保证护士能迅速采取有效干预手段。

例如，以一名3岁患儿当作例子，入院最初阶段，该患儿只是表现出轻微的发热与乏力，病情好像不太严重。借助AI智能预警系统对其体征变化展开综合分析，系统发现该患儿体征变化的若干细微趋向，显示其有发展成病毒性心肌炎的倾向，反映出高度的风险情形。系统及时拉响了警报声，警示医护人员强化监护以及药物干预工作，成功使病情未进一步恶化，防范了急性并发症的降临。此事件彰显了AI预警系统于早期察觉潜在病情、提升患儿救治成功率上的关键作用，医院还把AI预警功能融入药品管理模块里面，再度提高了用药的安全水平，护士进行药品计划开具期间，系统自动针对患儿的过敏史、肝肾功能等关键健康参数做比对，若检测出潜在风险，随即自动弹出警示窗口。

（三）分层干预为要，个性服务为核

依靠人工智能作辅助，儿科护理决策正从“统一与经验的模式”过渡到“精准与分层的模式”。AI系统可全面剖析患儿的年龄阶段、病情种类、心理特点、家庭情况等多维度数据，创建个性化健康图谱，由此对护理对象做科学的分层安排，采取有差异的干预途径^[2]。分层干预推动护理效率的提升，进而实现资源的最优布局，杜绝了过度照护与护理无覆盖区域，依托智能路径推荐体系，AI可动态打造个性化护理方案，选取最恰当的护理策略及干预途径，把智能语音陪护系统跟远程健康指导平台整合起来，能达成情感支撑与专业介入的双重保障，契合患儿及家属多维度、精准化的护理诉求，提升就医整体体验与满意水平，推动围绕患儿的护理理念有效落地实施。

在某省儿童医院推行的“AI+个性护理”试点项目里，医院借由人工智能平台，针对住院患儿实施全量数据采集与动态建模，系统会根据患儿病情轻重情况、年龄表现出的特点以及是否伴有心理障碍等要点，自动依照多种要素将其归类到不同的风险等级与护理层级。若着眼于年幼但病情不重的孩子，推荐基础护理人员配合家属开展日常照料，同时借助智能语音机器人开展互动陪伴；针对重症患儿或者有焦虑抑郁倾向的孩子，就召集高等级护理团队介入此事，并借助AI系统推送心理干预路径及家庭护理指导视频，实现院内院外不间断的照护。医院也设置了远程护理咨询的平台，护士可远程指导家属操作护理设备，其依据是AI推荐结果，处理患儿恢复期的常见问题咨询。此项目付诸实施以后，患儿住院时不良情绪发生率呈现明显下降，家属满意度调查中，“护理响应及时性”跟“个性化服务”的得分大幅提高，充分证实了分层干预及个性服务策略在实际护理场景内的应用成效。

（四）知识赋能为根，技能提升为魂

儿科护理中人工智能的价值不只是体现在服务患儿上，更体现在它对护理人员专业素养的不断赋能上。直面日趋复杂的护理工作及技术环境，护士除了要掌握传统护理技巧，也要拥有信息化思维以及智能工具操作本领，创建基于AI的智能学习平台迫在眉睫。此平台可利用大数据剖析护士的知识结构及实际操作水平，针对个性化需求推送最新护理知识、指南更新情况、典型病例及风险预警通告，支持护士精准学习、逐步进阶，借助AI驱动的可视化操作说明与虚拟仿真训练模块，于模拟环境，护士可反复练习那些复杂护理操作，提高实际操作能力与应急反应水平，依靠这一人机配合学习机制，不但增强了护理人员对AI系统的掌握程度与信任水平，更为智能化护理的深度推进筑牢了人才根基。

在某大型儿童专科医疗医院，信息中心跟护理部合作开发了“智慧护士成长平台”，经引入人工智能技术达成，实现护理人员培训朝系统化、智能化发展，平台凭借护士个人岗位、专业背景及临床表现作分析。实时剖析其学习诉求，进而自动推送定制化学习内容，涉及儿科重症护理、感染防控、智能设备操作等模块。平台嵌入的AI可视化引导功能，对新护士实操起到不可忽视的作用，就如在进行静脉输液、对危重患儿进行吸痰操作期间，系统可依靠3D模型和语音提示进行步骤呈现，辅助护士依照标准完成操作，就高风险场景而言，医院也配备了虚拟现实（VR）模拟训练舱，借助AI算法自动审核护士模拟操作表现，接着给予反馈与建议，历经一年的试点试行。该平台极大提高了护士对AI辅助设备的操作熟练度，临床操作差错的发生率下降了17%，护理团队专业上的能力以及适应智能化转型的水平大幅提高，有效实现知识赋能与技能提升的无缝融合。

三、策略实施中的保障与优化路径

（一）伦理为先，安全为重

在人工智能深度介入儿科护理决策的阶段中，伦理及安全问题需始终置于核心焦点，儿童作为特定的弱势一族，其在生理、心理和法律认知领域存在短板，促使其隐私保护与知情同意更呈现复杂敏感特性，当AI系统开展儿童健康数据的采集、处理与应用工作时，若缺失严密的伦理制约与安全机制，非常容易引发信息泄露、数据过度利用、算法歧视等状况，甚至会给患儿的健康权益与人格尊严带来不可挽回的伤害。有必要编制具有针对性的AI护理伦理规范，界定数据采集的合法边界情况、清晰知情授权的适用原则细则、规定数据用途的限制范围并构建应急响应体系，需从技术层面加大数据脱敏、访问权限分级、操作记录追溯等安全保障工作力度，保障AI系统于可管控、可审查的环境里运转，唯有当伦理作为首要、安全作为关键的时候，唯有在儿科护理里，人工智能的价值才能真正走向良性发展，赢得患儿家属跟社会的普遍认可。

（二）制度护航，机制联动

为助力人工智能技术在儿科护理中有效发挥效能，需建立起完备的政策体系与监管机制，驱动标准化及流程化实施，这既要求政府部门推出相关的法律法规，规范人工智能技术于医疗范畴的应用模式，还需制定精准的操作标准及技术规章，保证AI系统契合行业标准且具有可实施性^[3]。推进政府、医疗机构跟技术企业协同配合，形成强大的合作聚合力，政府应当加大政策指导及监管力度，保障技术应用不越出界限，且可切实维护儿童群体的隐私及权益；医疗机构应加强同技术企业的携手合作，给出临床场景与对应反馈，助力AI系统持续改进升级；技术企业得依据行业需求及监管要求，拿出既合规又创新的技术方案。要把各方责任边界界定清晰，清楚界定政府、医疗机构、技术供应商在数据管理、系统维护、应急处理等方面的责任分工，防止因责任归属不明引发的管理漏洞，依托打造职责明晰、资源共享、协同实施的机制情境，能让人工智能辅助护理策略顺利落实并实现长期可持续成长，为儿科护理构建稳固的制度后盾。

四、结语

人工智能为儿科护理决策注入了别样的活力，正从辅助角色迈向核心地位，依靠打造以数据为基础条件、系统为坚实支撑、智能为引领旗帜、知识为驱动引擎的决策体系，可实现护理工作的精确、智慧与人道化展现，未来需一直推进伦理及制度方面的建设，促进多元主体的协同配合，助力实现人工智能技术与儿科护理领域的深度融合及持续进步。

参考文献：

[1]池嘉莉.记忆策略教学法在儿科护理学教学中的应用效果分析[J].现代职业教育,2024(27):145-148.

[2]柏文君,张丽.强化儿科护理人员风险防范意识的管理策略分析[J].中国卫生标准管理,2024,15(14):23-26.

[3]孙小莉.流感暴发期护理防控管理策略在儿科门急诊输液室管理中的应用研究[J].妇幼护理,2024,4(12):2820-2822.

作者简介：刘平，1990年7月，女，汉族，贵州省毕节市，主管护师，大学本科，研究方向：儿科护理。