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近年来,人工智能在医疗领域的应用不断深入,尤其在患者健康教育方面展现出巨大潜力。传统健康教育模式常受限于信息碎片化、互动性不足等问题,难以满足患者个性化、全周期的健康管理需求。最近,一项发表在《护理学杂志》的研究——《基于Coze平台的管道宣教智能体在肝胆术后患者健康教育中的应用》,为AI智能体落地临床、赋能患者健康教育提供了切实可行的实践路径,有效帮助患者提升自我护理能力,降低并发症及不良事件发生率。


肝胆术后患者管道护理的健康教育有哪些困境?
肝胆外科的引流管种类繁多,包括T管、经皮肝穿刺胆道引流术管、腹腔引流管等,部分管道留置时间可能超过1个月,需患者携带管道出院居家护理。研究显示,若患者缺乏规范的管道维护知识,非计划拔管、逆行性感染、引流不畅等不良事件风险将显著升高,直接影响术后康复效果。传统健康教育依赖护士口头讲解、发放手册、微信群答疑等方式,存在信息碎片化、记忆困难、缺乏个性化互动以及互动响应不及时等局限,直接制约了健康教育的实效性,亟需创新模式突破瓶颈。


如何开发及应用管道宣教AI智能体?
Coze平台是字节跳动开发的基于大模型技术的人工智能应用开发平台,融合工作流引擎、插件生态系统、知识库整合及持久化记忆机制。研究团队依托该平台搭建管道宣教智能体弥补传统宣教的不足,功能包括7×24小时在线答疑、个性化、场景化知识推送、多轮对话记忆与上下文理解、心理状态初步筛查与预警,应用于肝胆术后患者管道护理健康教育探索其应用效果。其开发与应用主要分为四大核心步骤:

由护士长(统筹协调)、5名护士(收集汇总Rag知识库资料)、2名工程师(智能体搭建、维护、培训)、1名心理学专家(场景心理分析)共9人组成。

依据《肝胆外科患者疾病护理常规》,按“手术方式一序、管道类型二序、症状类型三序”原则归纳知识,涵盖引流装置、引流液、引流管症状群等相关问题,融入图片、视频链接等内容;上传至Coze平台后进行切分、储存转化,通过术语映射表解决语义歧义,保障知识准确完整。

设置10条分支流,含开场语介绍、意图识别、条件分支处理等功能,可应对规范化咨询、重复/无关提问、多模态内容(图片/语音等)处理、知识库未匹配问题收集等场景;测试阶段选取50个宣教问题测试集验证回答的正确性、完整性和流畅性,经护理专家和医学专家测评。

通过API接口授权科室微信公众号,发布后关联平台功能;培训责任护士,制作使用手册协助患者注册登录;患者关注公众号后以微信聊天形式交互,拔管后关闭功能;建立反馈微信群收集异常情况,定期升级Rag数据库保证内容时效性。


如何评价AI智能体健康教育的效果?
采用类实验设计,将146例肝胆术后需留置引流管的患者分为干预组(72例)和对照组(74例);对照组接受常规健康教育,干预组在常规基础上使用基于Coze平台开发的管道宣教AI智能体进行健康教育。研究人员从患者自我护理能力、临床安全性以及智能体可用性方面评价AI智能体的健康教育效果,通过ESCA量表评估患者拔管后的自我护理能力,患者自我护理能力显著提升。记录留置期间管道相关并发症(如胆漏、管道周围皮肤感染)及不良事件(如导管堵塞、滑脱、引流不畅)发生率,并发症与不良事件大幅减少。并采用中文版系统可用性量表及平台交互数据评价智能体的可用性与使用情况,从而全面评估AI智能体在健康教育中的应用效果。

如何评价AI智能体健康教育的效果?
采用类实验设计,将146例肝胆术后需留置引流管的患者分为干预组(72例)和对照组(74例);对照组接受常规健康教育,干预组在常规基础上使用基于Coze平台开发的管道宣教AI智能体进行健康教育。研究人员从患者自我护理能力、临床安全性以及智能体可用性方面评价AI智能体的健康教育效果,通过ESCA量表评估患者拔管后的自我护理能力,患者自我护理能力显著提升。记录留置期间管道相关并发症(如胆漏、管道周围皮肤感染)及不良事件(如导管堵塞、滑脱、引流不畅)发生率,并发症与不良事件大幅减少。并采用中文版系统可用性量表及平台交互数据评价智能体的可用性与使用情况,从而全面评估AI智能体在健康教育中的应用效果。

AI智能体在患者健康教育中的优势有哪些?
患者可突破时间与空间限制,随时随地提出个性化问题,智能体基于结构化医学知识库即时输出精准、可靠的解答,让健康知识学习更自主、更灵活,有效解决传统模式下“信息获取不及时”的痛点。

融合文字、图片、视频、交互式对话等多种媒介形式,可满足不同年龄、文化背景、学习偏好的患者需求;同时,所有知识内容支持反复查阅,帮助患者强化记忆与理解,解决“知识记忆困难”的问题。

智能体可自动识别患者对话中蕴含的焦虑、抑郁等情绪关键词,及时触发心理支持预警机制,提醒护理人员介入干预。这一功能不仅增强了患者的被关注感,更有效提升了患者自我护理的责任意识与依从性
未来选题思考
管道宣教AI智能体在肝胆术后患者健康教育中的成功应用,为AI赋能医疗健康管理提供了可复制的实践经验。未来智能体相关研究可围绕“全病程管理”展开,探索将类似智能体应用于糖尿病患者的饮食与运动指导、心力衰竭患者的体重监测与用药依从性管理、肿瘤患者居家期间的症状识别与心理支持等方向。关键在于构建高质量、专科化的循证知识库,并融合用户友好的交互设计,使AI真正成为覆盖预防、治疗、康复各阶段的贴身健康教练,推动患者健康教育向个性化、智能化和连续化发展。

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