护理之声   李冰整理编辑

结合护理工作中 AI 应用的场景特性（如患者隐私数据密集、临床决策关联性强）及护士能力现状，从 **“数据安全全周期管控、伦理风险分层应对、AI 素养分层培训”** 三大维度，提供可落地的解决方案，所有措施均衔接国际伦理准则（WHO、ANA）与国内法规（《数据安全法》《个人信息保护法》）：

知情同意规范

制定 “AI 数据使用专项告知书”：用通俗语言说明 3 项核心信息 ——① 数据用途（如 “用于 AI 预警产后出血风险”）；② 存储期限（如 “出院后 3 年自动销毁”）；③ 撤销权限的路径（如 “通过护士站申请停止数据使用”），患者或家属签字确认后方可采集。

特殊群体适配：对认知障碍患者，需同时获得法定监护人同意；对急诊抢救等紧急场景，可先采集数据，24 小时内补全知情同意手续。

（二）数据存储环节：构建 “加密 + 分级 + 备份” 三重防护

1.存储加密技术

敏感数据 “双加密”：患者病历、伤口影像等敏感数据采用 “AES-256 加密算法 + 硬件加密狗” 存储，加密狗由科室护士长专人保管，非授权人员无法解密；AI 系统账号实行 “一人一密 + 动态令牌” 双因子认证，登录需同时输入密码与手机验证码。

匿名化处理：非必要不存储患者身份标识（如姓名、身份证号），改用 “患者唯一编码” 关联数据，编码与身份信息分离存储（如编码存在 AI 系统，身份信息存在医院 HIS 系统，需双授权方可关联）。

2.分级存储与备份

数据分级管理：按敏感度将数据分为 “核心级（如 HIV 阳性结果）、普通级（如体温记录）”，核心级数据存储于医院本地服务器，普通级数据可存储于合规云平台（如阿里云医疗云，需签订《数据安全保障协议》）；

异地备份机制：核心数据每日凌晨自动备份至异地服务器（与主服务器距离≥100 公里），备份数据每季度进行完整性校验，避免数据丢失。

（三）数据使用环节：强化 “授权 + 审计 + 溯源” 管控

1.权限分级授权

建立 “护士 AI 数据权限矩阵”：按护士层级与岗位设定权限，如 N1 级护士仅可查看分管患者的 “普通级数据（如心率、血压）”，N4 级护士长可查看科室患者的 “核心级数据（如感染检测结果）”；跨科室调阅数据需经 “科室主任审批 + 患者同意”，禁止擅自跨范围使用。

临时权限管控：护士因会诊、培训需临时使用高权限数据时，申请 “限时权限（如 2 小时）”，超时自动收回，且操作全程留痕。

2.操作审计与溯源

部署 “AI 数据操作审计系统”：记录所有数据操作（如 “护士张三于 2025-11-15 09:30 查看患者李四的伤口影像”），包含操作人、时间、内容、设备编号，日志保留≥5 年，不可篡改；

异常操作预警：当出现 “同一账号异地登录”“短时间内高频查看多患者数据” 等异常行为时，系统立即冻结账号并推送预警至信息科，核查无误后方可解冻。

（四）数据销毁环节：落实 “到期自动 + 全程记录”

1.自动销毁机制：AI 系统设置 “数据生命周期管理模块”，患者出院后按告知书约定期限（如 3 年）自动销毁数据，销毁过程全程记录（含销毁时间、操作人员、销毁方式），形成《数据销毁报告》存档；

2.硬件报废处理：淘汰的 AI 设备（如监测手环、摄像头）需经 “数据擦除→物理粉碎” 双重处理，由信息科与护理部共同监督，避免数据残留。

二、护理 AI 应用的伦理风险应对：分层处置机制

（一）责任边界伦理：明确 “AI 辅助 - 护士主导” 权责

1.强制复核制度

划定 “AI 结果必须人工复核” 的场景清单：① 高危预警（如 AI 提示 “产后出血风险值 90%”）；② 治疗相关建议（如 AI 计算的化疗药剂量）；③ 诊断相关结论（如 AI 判断 “伤口感染”）；复核需由 2 名护士（至少 1 名 N3 级及以上）完成，签字确认后方可执行。

免责与追责界定：因 AI 算法缺陷（如未识别药物相互作用）导致失误，护士已履行复核义务的，由医疗机构与 AI 厂商承担责任；因护士未复核或过度依赖 AI（如直接按 AI 结论执行，未结合患者主诉）导致失误，按《护士条例》追责。

2.算法透明性要求

采购 AI 设备时，要求厂商提供 “算法说明书”：包含① 训练数据集来源（如 “基于 10 万例中国产科患者数据训练”）；② 决策逻辑（如 “AI 预警产后出血的核心指标：宫缩频率＞5 次 / 10 分钟 + 心率＞110 次 / 分”）；③ 误差率与适用范围（如 “对前置胎盘患者预警准确率 85%，对普通孕妇准确率 92%”），禁止采购 “黑箱算法” 设备。

向患者通俗解释 AI 结论：护士需用 “非专业语言” 告知患者 AI 建议的依据，如 “智能系统根据你最近的血压和宫缩情况，提示产后出血风险较高，我们会加强监测”，避免患者误解为 “AI 决定治疗方案”。

（二）公平性伦理：避免算法偏见与资源歧视

1.算法公平性评估

引入 AI 前开展 “公平性测试”：用不同特征的患者数据（如老年 / 年轻、城市 / 农村、不同疾病类型）测试 AI 性能，确保无明显偏见；例如测试 AI 伤口评估系统时，需验证其对 “糖尿病伤口、普通外伤” 的评估准确率差异≤5%，避免对特殊人群低估风险。

定期优化算法：每季度分析 AI 应用数据，若发现 “某类患者（如基层转诊患者）AI 预警准确率明显低于其他群体”，立即联合厂商优化算法（如补充该类患者的训练数据）。

2.资源公平分配

基层与三甲医院 AI 设备 “算法同源”：确保基层医疗机构使用的 AI 工具（如 AI 慢病管理系统）与三甲医院采用相同核心算法，避免因设备差异导致护理质量差距；例如基层医院的 AI 血糖调控系统，需与三甲医院同步更新 “胰岛素调整策略”。

禁止 “AI 优先服务高付费患者”：AI 资源（如远程 AI 会诊）按患者病情紧急程度分配，而非按付费等级，护士需记录 AI 资源分配依据，纳入护理质量考核。

（三）隐私保护伦理：平衡照护需求与隐私权益

1.临床场景隐私适配

居家 AI 监测设备 “隐私友好设计”：如 AI 跌倒监测摄像头采用 “行为轮廓模糊处理” 技术，仅识别 “跌倒动作”，不采集患者清晰面部或室内细节；智能手环仅收集 “定位、活动量” 数据，不采集通话、短信等非健康信息。

公共区域数据采集限制：在病房、护士站等公共区域，AI 设备（如手卫生监测摄像头）仅采集 “护士操作动作”，不采集患者或家属影像；讨论病情时，AI 语音助手自动过滤 “患者姓名、诊断” 等隐私信息，仅记录 “护理措施”。

2.数据共享伦理

跨机构数据共享 “最小必要”：仅同步医疗必需数据，如基层医院向三甲医院转诊患者时，AI 系统仅共享 “病情摘要、关键检查结果”，隐去患者 “家庭矛盾、经济状况” 等敏感隐私；

科研数据使用规范：AI 数据用于科研时，需先进行 “完全匿名化处理”（删除所有身份标识，且无法反向关联），并通过医院伦理委员会审批，禁止将原始患者数据直接用于科研。

三、护士 AI 素养分层培训方案：从 “基础操作” 到 “伦理研判”

（一）培训目标：构建 “三级 AI 素养体系”

（二）分层培训内容与方式

1. 基础级培训（N1-N2 级护士）

核心内容：

① AI 工具操作：如 “AI 用药核对系统扫码流程”“AI 生命体征监测仪数据查看与异常反馈”；② 数据隐私保护：如 “不私存患者 AI 数据（如伤口影像）”“不向非授权人员泄露 AI 系统账号”；③ 基础应急处理：如 “AI 设备故障时，切换手动操作流程（如手动核对药物）”。

培训方式：

线上课程（20 学时）：通过医院内网学习 “AI 操作视频教程”，完成课后测试（80 分合格）；

实操演练（8 学时）：在模拟病房使用 AI 设备进行 “用药核对、生命体征监测” 实操，由 N4 级护士现场指导，考核合格方可上岗。

2. 进阶层培训（N3 级护士）

核心内容：

① AI 结果研判：如 “识别 AI 伤口评估的不合理结论（如 AI 判定为‘普通炎症’，但患者主诉剧痛，需进一步检查）”；② 伦理风险识别：如 “发现 AI 对老年患者预警准确率低，及时上报科室”；③ 跨专业协作：如 “与 IT 人员沟通 AI 设备故障细节（如‘AI 用药核对系统频繁提示条码无法识别’）”。

培训方式：

案例教学（12 学时）：分析 “AI 误判产后出血风险”“AI 算法偏见导致护理差异” 等真实案例，分组讨论应对方案；

实战演练（10 学时）：模拟 “AI 预警异常但患者无明显症状”“AI 结论与医生判断冲突” 等场景，训练护士研判与沟通能力；

考核方式：案例答辩（现场分析 AI 应用问题，提出解决方案），合格标准：能准确识别 AI 结果异常，并给出合理干预建议。

3. 高级培训（N4 级护士 / 护士长）

核心内容：

① AI 质量改进：如 “设计 AI 应用质量指标（如‘AI 预警准确率’‘护士复核率’）”；② 算法公平性评估：如 “分析 AI 对不同群体的应用数据，识别算法偏见”；③ 伦理委员会参与：如 “参与 AI 设备采购前的伦理审查，评估算法透明性与隐私保护措施”。

培训方式：

专家授课（8 学时）：邀请护理伦理专家、AI 技术专家讲解 “AI 算法公平性评估方法”“护理 AI 伦理审查要点”；

目实践（15 学时）：主导科室 “AI 应用质量改进项目”（如 “提升 AI 伤口评估准确率”），撰写改进报告；

考核方式：项目验收（展示质量改进成果，如 “通过优化 AI 训练数据，预警准确率提升 8%”）。

（三）培训保障与持续改进

1.考核与激励机制：

培训考核结果纳入护士 “继续教育学分”（基础级 30 学分、进阶层 25 学分、高级 20 学分），未达标者影响职称晋升；

对 AI 素养突出的护士（如发现 AI 算法偏见并推动改进），给予 “AI 护理先锋” 称号及绩效奖励，激励主动学习。

2.动态更新培训内容：

每半年更新培训课程：结合最新 AI 技术（如 “AI 多模态护理系统”）、法规（如《生成式 AI 服务管理暂行办法》）与临床反馈（如 “护士反映 AI 培训内容与实际操作脱节”）调整内容；

建立 “AI 培训反馈渠道”：护士可通过护理部邮箱、意见箱提出培训建议（如 “需增加 AI 伦理冲突处理的实战案例”），每季度汇总并优化课程。

2.资源支撑：

组建 “AI 培训师资团队”：由 N4 级护士、护理伦理专家、IT 人员组成，负责课程开发与教学；

建设 “AI 实训基地”：配备常用 AI 护理设备（如 AI 用药核对系统、AI 伤口评估仪），供护士随时练习。

该方案既覆盖 “技术 - 管理 - 伦理” 全维度的安全保障，又通过分层培训确保不同层级护士能 “用得上、用得好、用得安全”。若需针对某一具体场景（如产科 AI 应用的伦理培训、基层护士的 AI 操作培训）深化方案，可进一步补充需求。