护理早报 | 2026年07月22日 AI工具在临床护理中的安全使用边界亟待明确
## 一、今日速览
#1 临床护理工作中使用AI工具处理患者信息存在数据泄露风险，护理管理者需尽快建立科室级AI使用规范，明确禁止上传包含患者隐私的未脱敏文件。
#2 基于AI的患者风险预测模型
Nursing Daily Brief
护理早报 | 2026年07月22日 AI工具在临床护理中的安全使用边界亟待明确
2026.07.22
| 1. 临床护理工作中使用AI工具处理患者信息存在数据泄露风险，护理管理者需尽快建立科室级AI使用规范，明确禁止上传包含患者隐私的未脱敏文件。 |
| 2. 基于AI的患者风险预测模型在临床护理中的应用需经过严格的本地化验证，直接套用通用模型可能导致评估偏差，影响护理安全。 |
| 3. 护理信息化建设进入智能决策支持新阶段，但AI辅助护理决策的责任归属问题尚未明确，护士需保持独立临床判断能力。 |
| 4. 国家卫健委持续推进医疗数据安全管理，护理信息系统的权限分级与操作追溯功能成为检查重点。 |
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管理创新
临床护理场景中AI工具使用的安全边界与科室管理规范
：针对临床护士在日常工作中越来越多使用通用AI工具处理工作信息的现状，护理管理者需建立明确的使用边界。核心管理思路是“分类分级、脱敏优先、痕迹可溯”，将护理工作中涉及的信息分为禁止上传类（患者身份信息、病历内容、检查报告）、谨慎使用类（脱敏后的病例讨论、护理查房记录）和自由使用类（公开文献、政策文件、排班逻辑咨询）。
：建议科室建立“AI使用登记表”，记录使用日期、用途分类、是否涉及患者信息、是否已脱敏处理、使用工具名称。同时制作“护理AI使用红绿灯清单”张贴于护士站：红灯区（绝对禁止）包括上传患者姓名、住院号、诊断信息、检查报告原文；黄灯区（需审批）包括脱敏后的疑难病例讨论、护理查房摘要；绿灯区（可直接使用）包括文献检索、政策查询、排班优化建议。
：ICU、急诊等涉及大量实时患者数据的科室，建议在科室公用电脑上设置文件上传监控提醒，当检测到含“住院号”“诊断”“检查报告”等关键词的文件上传操作时弹出警示窗口。普通病房可在晨会交班时增加“AI使用安全一句话提醒”，由护士长每日强调。护理部层面可将AI使用规范纳入新护士岗前培训和年度信息安全考核。
：通用AI工具的服务器多部署于境外或商业云端，上传的患者信息可能违反《个人信息保护法》和《医疗卫生机构网络安全管理办法》。一旦发生数据泄露，上传者本人、护士长、科室主任均可能承担连带责任。此外，AI生成的护理建议未经本地临床验证，直接采纳可能造成护理差错。
：AI工具确实能提升护理工作效率，但安全红线必须守住。对一线护士而言，最简单的原则是“把AI当成一个站在走廊里的陌生人——可以问它公开的知识，但不能把病历递到它手里”。科室管理者应尽快将AI使用规范写入护理常规，这不是限制工具使用，而是保护每一位护士。
CREDIBLE 信息来源：基于临床护理管理实践总结 | 可信度：高可信
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临床研究
AI辅助护理决策系统的临床应用需警惕“黑箱效应”
：当前部分医院引入的AI辅助护理决策系统（如压疮风险预测、跌倒风险评估、非计划拔管预警等模块）在提升评估效率的同时，存在“黑箱效应”——系统给出风险评分或护理建议，但护士无法理解其推理过程。研究表明，当护士过度依赖AI评分而放弃自身临床观察时，可能遗漏系统未纳入的关键变量（如患者情绪状态、家庭支持情况等），导致评估偏差。
：传统护理评估依赖护士通过视触叩听、询问病史、查阅病历综合判断，过程透明、可解释。AI系统引入后，部分护士出现“评估惰性”——先看系统评分再补充评估，甚至直接用系统评分替代Braden量表、Morse量表等标准化评估工具的手工填写。这与循证护理要求的“基于最佳证据、结合临床经验、尊重患者意愿”三要素原则存在冲突。
：建议将AI风险评估定位为“辅助筛查工具”而非“决策替代工具”。具体操作上，AI评分仅作为初筛参考，护士必须完成标准化量表的独立评估后进行比对。若AI评分与护士评估结果差异超过预设阈值（如压疮风险评分差异≥3分），需启动“双人复核机制”，由高年资护士或护士长进行第三次评估确认。所有AI辅助决策的记录需在护理文书中标注“AI辅助评估”，并保留护士独立判断的痕迹。
：引入AI决策支持系统前，科室需完成至少3个月的本地化验证，对比AI评分与护士评估的一致性；建立AI系统性能监测日志，记录假阳性率和假阴性率；护士需接受“AI辅助决策批判性使用”专项培训，明确AI只是工具，护理决策的最终责任人是持证护士。
：AI不会替代护士的临床判断，但会用AI的护士可能会替代不会用的。关键在于“会用”——不是盲目信任，而是批判性地使用。护理管理者在推进智慧护理建设时，应同步建立“人机协同”的质控标准，确保技术服务于安全，而非削弱安全。
CREDIBLE 信息来源：基于护理信息化建设临床实践总结 | 可信度：高可信
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管理创新
护理信息化建设中AI模块引入的科室准备度评估框架
：针对部分医院护理部计划引入AI辅助模块（智能排班、风险预警、护理文书质控等）的现状，提出“护理AI引入准备度四维评估框架”，从人员准备度、数据准备度、流程准备度、伦理准备度四个维度进行系统评估，避免“为AI而AI”的盲目建设。
：四维评估量表——人员准备度（科室护士AI素养基线调查、关键用户接受度≥70%）、数据准备度（近2年护理数据完整性≥85%、数据标准化程度达标）、流程准备度（现有护理流程已实现信息化闭环、有明确的AI介入节点设计）、伦理准备度（患者知情同意机制、AI决策可申诉通道、责任归属制度已建立）。每个维度设0-5分评分，总分≥16分方可启动AI模块引入。
：大型三甲医院护理部可成立“护理AI应用伦理委员会”，由护理部主任、护士长代表、临床护士代表、信息科工程师、医务处伦理专员组成，负责审核AI模块引入的必要性和安全性。中小型医院可依托医联体牵头单位的评估资源，避免重复建设。所有引入的AI模块需在试点病房运行至少1个月，完成护理安全事件对比分析后方可推广。
：AI模块引入后可能出现“评估疲劳”——护士需同时完成传统评估和AI评估，短期内工作量不降反升。管理者需预留3-6个月的过渡期，在此期间不将AI相关操作纳入绩效考核，避免护士为完成指标而敷衍操作。此外，AI系统的算法更新、模型迭代需重新进行本地化验证，不可直接上线。
：智慧护理建设是大势所趋，但“智慧”的前提是“安全”和“适用”。护理管理者在引入AI模块前，不妨先问三个问题：这个模块解决的是真问题还是伪需求？我们的数据基础能支撑它跑起来吗？一线护士愿意用、会用吗？三个问题都有肯定答案，再启动不迟。
CREDIBLE 信息来源：基于护理管理实践总结 | 可信度：高可信
#1 国家卫健委网络安全与信息化工作领导小组召开2026年第二次会议，强调加强医疗卫生机构数据安全监管，要求各级医疗机构完善信息系统权限分级管理和操作日志审计功能。 | 信息来源：国家卫健委 | 可信度：高可信
#2 中华护理学会信息护理专业委员会发布《智慧护理建设白皮书（2026版）》，提出护理信息化建设五级成熟度模型，为各级医院智慧护理建设提供参考框架。 | 信息来源：中华护理学会 | 可信度：高可信
#3 某省护理质控中心将“护理信息系统安全使用”纳入2026年下半年护理质量专项检查指标，重点检查护士账号权限管理、患者信息查询痕迹记录等内容。 | 信息来源：某省护理质控中心 | 可信度：高可信
#4 《Journal of Nursing Management》发表研究，调查了1200名临床护士对AI辅助护理决策的态度，结果显示62%的护士担心AI会削弱护患关系，58%认为需要更多培训才能信任AI建议。 | 信息来源：JNM期刊 | 可信度：高可信
#5 某市三甲医院护理部试点“AI辅助护理文书质控系统”，可自动识别护理记录中的逻辑矛盾、术语错误和漏填项目，试点科室护理文书返修率下降42%。 | 信息来源：某三甲医院护理部 | 可信度：高可信
#6 有行业观察指出，2026年下半年将有多个护理AI应用产品进入临床试验阶段，涵盖智能排班、跌倒预警、压疮智能分期等方向，但多数产品尚未获得医疗器械注册证。 | 信息来源：行业自媒体 | 可信度：待核实
#7 国家医保局发布《关于规范人工智能辅助诊疗项目医保支付管理的指导意见（征求意见稿）》，明确AI辅助服务不单独设立收费项目，相关成本纳入现有医疗服务价格体系。 | 信息来源：国家医保局 | 可信度：高可信
以上是今日护理早报的全部内容。本期聚焦AI技术在临床护理中的应用与安全边界，从科室管理规范、临床决策辅助到信息化建设准备度，系统梳理了护理管理者与一线护士在面对AI浪潮时需要关注的核心问题。技术向前走，安全底线不能退。欢迎转发分享给更多护理同仁，让我们在拥抱新技术的同时，守住患者安全的底线。
技术可以辅助判断，但替代不了你床旁守护的温度。在AI时代，护理的专业价值不是被削弱，而是被重新定义——那些机器做不到的共情、观察和决策，正是你不可替代的理由。
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POINT
| 本期内容由 AI 辅助生成，可能存在错误，请以原始信息来源为准。 |
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