人工智能与大数据在心血管内科护理中的应用

人工智能与大数据在心血管内科护理中的应用

刘倩

鄂尔多斯市中心医院康巴什部 内蒙   017010

摘要：人工智能是以计算机科学为基础，通过模仿人类的思维过程、学习过程和知识存储过程，对人类智能的理论、方法、技术和应用系统进行研究、开发、模拟、扩展和扩充的一门新兴技术科学。随着信息技术的飞速发展，医疗领域逐渐进入大数据时代。大数据是由世界各地的医院和移动设备产生的海量、多样化、无序的数据。近年来，人工智能和大数据的应用研究发展迅速，广泛应用于影像学、康复医学、口腔医学、妇产科等领域。

关键词：人工智能与大数据；心血管内科护理；应用；

1心血管内科临床护理中的人工智能与大数据分析

1.1基于AP的健康管理模式的兴起

近年来，基于AP的心血管疾病管理模式悄然兴起。乐美君设计了基于android平台的移动高血压管理AP，可以实现血压风险评估、阶段性血压监测报告、用药提醒、习惯管理、免费咨询和医患互动。青岛市医院在老年高血压患者中采用“移动平台管理新模式”，充分利用医疗干预和互联网移动平台，提高老年高血压的远程实时管理效果，它弥补了传统高血压管理模式依从性差、注意力不集中、管理群体不固定、分工不明确等不足，对降低血压和血压波动有显著效果，也证明了老年医学专家，全科医生和护士同样有效。王鹏鹏等人在AP的基础上对h型高血压患者进行持续护理，既能对出院患者进行及时、有效、有针对性的指导，又能改善患者的心理状态，促进患者之间的关系，最终提高患者的认知水平，提高治疗依从性，改善患者症状。

通过物联网远程血压监测和AP管理，对高血压患者的血压及患者的自理行为进行干预，夏伟燕等人能有效识别无症状高血压，排除白大衣高血压，改善了患者的焦虑、抑郁和睡眠质量，治疗依从性提高。郑一梅等采用心血管家庭护理AP，能有效改善患者疾病管理行为、日常生活管理行为、情绪认知管理行为，提高出院后1~2个月血压控制率和BMI发生率。杨雪清等人利用移动医疗AP和微信群对老年冠心病患者进行持续护理，提高了老年冠心病患者的生活质量，降低了再入院率。潘晓等人证实，中青年冠心病患者经皮冠状动脉介入治疗后，使用移动医疗AP进行治疗，可提高自我管理行为水平、冠心病知识、依从性评分、戒烟及运动依从性率，效果显著，值得推广应用。综上所述，APP已成为集评价、监测、行为管理于一体的健康管理辅助工具，能有效改善患者的预后。

1.2以疾病为导向的健康计划的实施和管理

心力衰竭的再住院通常是由于患者缺乏对复发性液体充血早期阶段的认识和理解。介绍了一种以护士为主导的疾病管理计划（dis E A S E M A N A G E M E M P R O G A M E，D M P）在心力衰竭出院患者中的应用，该计划包括：在护理单元使用手持超声设备进行液体管理；出院后随访；最佳程序药物滴定；更好的转诊护理；以数字为基础的强化自我护理；数字健身等。知识教育贯穿于护理工作的全过程。实践证明，护士主导的高频DMP对高危心力衰竭患者短期再入院的识别有较高的准确率，应用超声引导利尿管理可显著提高门诊患者对心力衰竭的知晓率。大阪大学在日本是基于四大学习动机：注意力、相关性、信心和满足，依靠CAMP AI来设计一个易于接受的卡通形象的老年人和高血压药物咨询和饮食指导应用的智能机器人，大大提高了老年人对药物的依从性。干预6个月后，干预组冠心病知识知晓率、应激知觉及健康生活行为均有明显改善。

1.3心血管病人使用机器人的进展

为了弥补护理人力资源的不足，越来越多的机器人被用于心血管病人，为心力衰竭病人提供特殊护理和护理的辅助机器人，为家中的心血管病患者提供疾病监测和活动协助的服务机器人，能够探测障碍物和绘制地图的步行机器人；辅助喂食机器人，在心血管监护室自主分发食物和回收餐具，搬运机器人在护理者的视觉引导下帮助患者改变体位，在床与床之间和床与轮椅之间转移，监测心肌梗死患者的心电图、饱和度、血压、脉搏、吸力，以及体温和传输数据。提高心功能不全患者在步行训练中的耐受性，减少疲劳，改善步态辅助训练机器人的痉挛性。根据老年人在养老院的兴趣爱好（音乐、游戏、电影），可以最大限度地维持患者的社交活跃状态，降低其情感孤独焦虑。

2人工智能和大数据在心血管内科护理教学中的应用

基于人工智能的高仿真教学越来越多地应用于基于临床情景模拟的学习情景中，利用遥感技术，不仅可以还原真实的医学场景，而且可以为学生提供一个安全的实践过程，不会对真实的人造成伤害，能明显提高护生的学习兴趣和效率。在心血管内科实习护生中使用干预模拟治疗工具，可以使护生对干预治疗的过程有更直观的了解，在工作过程中更好地解决患者接受干预治疗的问题，能显著提高护士的学习效果，提高临床教学质量。心脏杂音听诊和常见心电图识别是心血管医学新手需要熟练掌握的内容。罗燕等人在心血管专科新护士规范化培训中引入了特殊程序，将常见的心脏杂音和心电图作为一个模块进行设置，突破障碍，增加了学习兴趣，有效提高了学习效果。

3自动化护理诊断及远程资源共享自动化护理诊断系统尝试

自动化护理诊断和远程资源共享自动化护理诊断系统试图逐步取代护士成为心血管内科急症护理的主要决策者。在未来5年内，基于人工智能的协议将有可能取代当前基于人工的急性护理诊断和基于阈值的医疗决策。将大数据引入心血管病患者护理中，有助于护理专家发现心血管病患者健康模式的差异，准确预测不同患者的健康服务需求，识别医疗危机；随着远程监护系统的开通，信息的交流与共享，将病人的护理从病前延伸到出院后，辐射到心脑血管疾病中心病人周围的亲友，这使得整个医疗保健和个人资源共享成为可能。移动设备支持的实践改变了卫生工作者合作的方式：医护人员之间的沟通和交流摆脱了地域限制，改善了协调和护理质量。

4a I在心血管内科护理中的前景与挑战

4.1a I和大数据的发展可以有效缓解目前心血管内科护理人力不足的现状

随着a I技术的快速发展和大数据时代的到来，a I技术为方便越来越多患者的日常生活，减轻护理人员的负担，为缓解护理人力资源短缺起到了重要作用。心血管内科是心血管病患者集中治疗、心脏介入手术后康复的场所。患者病情严重复杂，需要严格监护。是护理工作的高风险场所，也是反映护理质量的重要场所。机器人可代替护士，智能吸痰机器人可自动将吸痰管进出，减少护理工作量。

4.2人工智能和大数据为心血管疾病患者的个性化全程护理提供了有效的技术支持

越来越多的医疗机构和医务人员通过健康AP、移动医疗、智能终端等人工智能设备，为高血压、冠心病患者提供实时监控和延伸护理。它更符合以病人为中心的生物心理社会现代医学模式的发展，体现了针对不同对象的人性化护理服务，满足了病人身心发展的需要，有利于促进病人的康复。目前，人工智能和大数据在护理领域的发展需要面对三大挑战。首先，缺乏教育。一线护士和护理专家可以帮助数据分析人员从大数据中发现有意义的数据，但现阶段护士缺乏提出正确的数据问题和应用数据科学的能力，因此护理教育团队应尽快实施相应的课程体系。二是监管缺失。目前研究者只关注A1和大数据，大数据能够提供和处理海量数据，为疾病的诊断、治疗和护理提供有效的监测和科学的预测，但如何保证信息安全，减少数据偏差，保护患者隐私是一个亟待解决的问题。第三，法律空白，如何界定人工智能的法律地位，在出现错误时承担法律主体，也是人工智能在护理领域进一步发展的障碍。

5结论

目前医院对医学数据的重视程度越来越高，指导心血管疾病临床实践和研究的高质量数据逐渐增多。同时，医疗人工智能技术的应用，可以弥补目前人力资源的不足，并随着医疗级可穿戴设备的开发和成本的降低，它可以实现对心血管疾病高危人群物理数据的连续监测和智能分析，从而实现早期发现和治疗，提高公众健康水平。最后，人工智能具有处理海量数据的优越性，可以提高医疗的准确性，辅助临床医生进行诊断和治疗。

参考文献

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