摘要：目的探讨《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）在人工智能技术发展与社会健康需求升级背景下，对护理本科生培养的具体影响，为智能时代护理教育改革与人才职业发展提供实践参考。

摘要

目的探讨《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）在人工智能技术发展与社会健康需求升级背景下，对护理本科生培养的具体影响，为智能时代护理教育改革与人才职业发展提供实践参考。

方法结合《意见》中“人工智能+民生福祉”“人工智能+产业发展”等重点行动方向，立足当前护理教育现状，从专业能力培养、学习模式、职业前景及职业价值观四个维度，系统分析《意见》对护理本科生的重塑作用，同时客观探讨政策落地过程中的现实挑战。

结果人工智能技术发展与社会健康需求升级是护理教育变革的根本驱动因素，《意见》的发布加速、明确并系统化了这一变革进程，推动护理本科生专业能力从“传统技能导向”转向“人机协同复合能力导向”，学习模式从“被动接受知识”转型为“主动探究的个性化成长”，职业前景从“临床一线单一赛道”拓展为“多元领域广阔天地”，职业价值观从“技术应用层面”深化为“科技向善的深层认知”；但政策落地仍面临资金不足、师资薄弱、区域发展不均衡等挑战。

结论护理教育需以《意见》为指引，结合技术发展趋势逐步推进课程与实践改革；护理本科生应主动提升“AI+护理”跨界能力，理性看待理想与现实的差距，才能适配智能时代护理岗位需求。

关键词：人工智能+；护理本科生；护理教育；专业能力；职业前景；政策解读

引言

随着人工智能技术在医疗健康领域的深度渗透（如智能监测设备、AI辅助评估系统的普及）及社会对高质量护理服务需求的升级（如老龄化背景下的居家护理、精准护理需求），护理行业正从“传统经验型”向“智能精准型”加速转型。2025年《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）明确提出“有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用”，将“人工智能+民生福祉”“人工智能+产业发展”列为重点行动方向。

需注意的是，《意见》并非护理教育变革的唯一动因，其核心价值在于将技术发展与社会需求驱动的自发变革，转化为有政策合法性、资源支持的系统化改革——为护理教育明确了“智能时代”的人才培养目标，降低了院校推进技术融合的制度性成本。当前护理本科生早期核心课程聚焦传统护理技能与基础评估能力培养，与临床智能实践存在一定脱节。笔者发现，学校周边社区已广泛使用“智能四测仪”，与校园内教授的传统“四测”方法差异显著。

基于此，本文结合课程实践，从四个维度系统分析《意见》对护理本科生的影响，同时客观探讨政策落地的现实挑战，为护理教育改革与学生职业发展提供参考。

1《意见》对护理本科生专业能力培养的影响：从“传统技能导向”转向“人机协同复合能力导向”

传统护理教育以临床操作技能（如静脉穿刺、口腔护理）与基础医学知识传授为核心，而人工智能技术的普及已先于教育体系完成临床渗透，《意见》则进一步明确了护理教育需跟进这一趋势，推动护理本科生专业能力培养突破单一维度，构建“护理专业+智能技术+跨学科协作”的复合体系。

1.1新增“智能护理核心素养”必修模块的必要性与现实推进

《意见》提出“加快人工智能在健康管理、辅助诊疗等场景的应用”，要求护理本科生从“会操作传统仪器”升级为掌握“智能设备应用+数据解读+临床转化”全链条能力。这一要求直指当前护理教育中“校园教学与临床实践脱节”的痛点——如社区广泛使用的“智能四测仪”可自动同步生命体征数据至云端，而多数院校仍以手动测量、纸质记录为主，提示护理本科生需主动弥补智能设备操作与数据解读短板。

例如，在《基础护理学》“生命体征监测”实践中，护理本科生需熟练运用智能生命体征监测设备（如带蓝牙传输功能的电子体温计、全自动血压计）实时采集患者体温、脉搏、呼吸、血压数据，通过配套软件自动生成72小时数据变化趋势图。若设备提示“患者连续3天晨起体温＞37.5℃，脉搏波动＞100次/分钟”，学生需结合《健康评估》中“发热与脉搏的病理关联”知识拆解数据逻辑：第一步排除设备故障（如检查体温探头是否松动、血压袖带是否贴合肱动脉）；第二步结合临床症状分析病因（如查看患者是否伴随咳嗽、咽痛等感染体征，女性患者是否处于生理期）；第三步联合医生调整护理方案（如将体温监测频率从4小时一次增至2小时一次，调整病房环境温度至22—24℃），形成“数据采集-分析-干预-反馈”的闭环护理流程。

需客观说明的是，此类智能实践模块目前仅在湘雅护理学院等少数院校试点，多数院校因设备采购资金不足、实训场地有限，尚未能将其纳入必修课程，这一差距需通过《意见》提及的“教育资源倾斜”逐步弥补。

1.2“循证护理”能力的科技赋能：基于现有技术水平的理性定位

《意见》在“人工智能+科学技术”中强调“驱动技术研发模式创新和效能提升”，这一精神延伸至护理领域，体现为AI对循证护理的“赋能升级”。传统循证护理依赖人工检索文献、手动整理证据，存在耗时久、易遗漏关键信息等问题；而《意见》推动下，护理本科生需掌握AI工具实现“文献智能检索—证据初步整合—个性化方案生成”的基础闭环能力。

以《基础护理学》“压疮护理”模块为例，学生可通过Cochrane Library的AI辅助检索功能，输入“压疮预防+护理措施+近5年RCT研究”关键词，系统会自动拓展相关检索词并按“研究质量”排序JCR Q1区护理期刊的文献；后续需学生结合循证护理知识，手动提取“每2小时翻身可降低压疮发生率约60%”（证据等级IB）、“使用硅酮类减压敷料可减少压疮深度20%”（证据等级IIA）等核心证据，并整合为可视化证据清单（非自动生成森林图）。此时学生需具备“双重评估能力”：一方面评估证据可靠性（如检查RCT研究的样本量是否≥100例、是否采用随机分配隐藏、是否排除合并严重营养不良的患者）；另一方面结合患者个体特征（如患者BMI28千克/平方米、左侧肢体活动障碍、血清白蛋白30克/升）调整方案，最终形成“每2小时翻身（侧重左侧卧位交替）+使用硅酮减压敷料（覆盖骶尾部）+每日补充鸡蛋+牛奶+蛋白粉（总蛋白摄入量1.3克/千克）”的个性化护理计划。

这一过程可将循证护理效率明显提升，既契合《意见》“以新的应用需求牵引科技创新突破”的逻辑，也符合当前AI工具的实际赋能水平。

1.3跨学科协作能力：护理本科生的角色定位与实践边界

《意见》在“人工智能+产业发展”中明确“培育智能原生新模式新业态”，鼓励“跨界融合”，这要求护理本科生跳出单一医疗场景，具备与机械工程、数据科学、产品设计等领域专业人才协作的基础能力。

以智能护理床研发为例，护理本科生并非核心“需求翻译者”，而是临床需求的反馈者与测试者：在需求调研阶段，协助临床护士记录“传统护理床床头角度不足导致患者起身困难”“床垫透气性差引发皮肤潮红”等痛点，整理后提交至研发团队；在数据采集阶段，按数据科学家制定的标准完成基础数据录入，而非自主制定标准；在产品测试阶段，反馈老年患者对操作按钮尺寸的需求、语音提示的方言适配建议等用户体验，协助优化产品细节。当协作出现矛盾时，学生可结合所学知识，提出至关重要的临床依据，但最终决策需由研发团队结合技术可行性与成本综合判断。这种“懂护理、能沟通、知边界”的跨学科能力，正是《意见》所倡导的“人机协同、跨界融合”智能经济形态在护理人才身上的具体体现。

2《意见》对护理本科生学习模式的影响：从“被动接受知识”转型为“主动探究的个性化成长”

《意见》在“人工智能+民生福祉”中提出“推行更富成效的学习方式”“把人工智能融入教育教学全要素、全过程”，这一要求为护理教育模式革新提供了政策指引，但从“统一化、灌输式”向“个性化、探究式”转型，需突破师资、技术、资金等多重现实约束。

2.1智能学伴的应用现状：精准化与普及度的差距

传统护理教育采用统一课程、统一进度模式，难以适配学生的差异化学习需求——如部分学生对《健康评估》中的复杂病例理解较慢，部分学生则在该课程操作技能上需更多练习，且这种模式往往侧重知识传授，对学生临床问题解决、实操应用等核心能力的针对性培养不足，与能力本位教育“以学生能力发展为核心，强调学习成果与岗位需求精准对接”的理念存在差距。而《意见》倡导的“智能学伴、智能教师”人机协同教育模式，恰好为能力本位教育在护理教学中的落地提供了技术支撑：智能学伴可通过分析学生的课堂互动、作业正确率、实践表现等数据，精准定位学生在《健康评估》课程中“病例分析能力”“体征判断能力”“操作执行能力”等不同能力维度的短板，进而生成以能力提升为导向的个性化学习路径——

对病例理解薄弱（即“临床思维能力”不足）的学生，推送分层递进的虚拟病例解析，引导其逐步掌握“症状识别—病因关联—护理方案推导”的逻辑链；对操作技能不足的学生，精准匹配实操训练模块，甚至模拟“突发并发症”场景供学生反复演练，在沉浸式实践中强化“规范操作、应急处置”等岗位核心能力。值得一提的是，湘雅护理学院已在“情景模拟课堂”中有不少的尝试和应用，且深受本科生好评——这类课堂本身就践行了能力本位教育“以岗位能力为核心”的理念，通过模拟临床真实场景培养学生的实操能力与应急处置能力，而智能学伴则进一步将这种“能力培养”精准化、个性化。这种“千人千策”的学习模式，既通过技术手段实现了“因材施教”，又紧扣能力本位教育“聚焦能力培养、服务职业需求”的核心目标，完美呼应了《意见》“加快实现大规模因材施教，提高教育质量”的要求，为护理本科生成长为“具备扎实专业能力、适配智能护理岗位需求”的人才奠定基础。2.2VR/AR技术在实践教学中的应用：优势与局限性并存

《意见》在“人工智能+消费提质”中提及“加快人工智能与元宇宙、增材制造等技术融合和产品创新”，这一技术趋势为护理实践教学提供了“零风险、高仿真”的解决方案，但应用过程中需理性看待其优势与局限性：

在《基础护理学》“口腔护理”操作场景中，学生佩戴VR设备后，可模拟“昏迷患者口腔护理”全过程（采用护理VR实训系统）：需严格遵循操作规范，若操作顺序错误或手法不当，VR系统会实时弹出红色警示框并播放正确操作视频，帮助即时纠错。这种模式可减少耗材消耗（如棉球、止血钳），且无伦理风险，尤其适合新手学生反复练习。

但局限性同样显著：一是设备成本高；二是场景覆盖有限（复杂的“重症监护”场景仍需依赖传统模拟人）；三是师资要求高（需教师掌握VR系统调试、场景更新技能，而大多数护理院校教师缺乏相关培训）。

在《健康评估》“腹部检查”场景中，AR技术可在真实模拟人身上叠加“虚拟病理体征”（如“腹部膨隆”“移动性浊音”），学生通过视诊、触诊获取信息，系统按“操作完整性”“判断准确性”评分，但“虚拟体征与真实触感的差异”仍需教师结合临床经验补充讲解，无法完全替代真实实训。

2.3终身学习习惯的培养：基于技术迭代的现实需求

《意见》在“人工智能+科学技术”中强调“鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术”，而人工智能在医疗领域的快速迭代，决定了护理本科生必须在本科阶段就培养“自主学习+知识更新”的能力。中国科学院院士陈国强教授曾在演讲中指出：“目前医学知识更新速率飞快，医学生在离校毕业5年后，其在校学习的部分知识都会迭代”——这一观点在护理领域同样适用，尤其是在AI技术持续重塑护理实践的背景下，具体学习场景可分为三类：

智能护理设备更新学习：当“智能输液泵”升级为具备“药物相互作用提醒”功能时，护理本科生需通过医院内部的在线培训课程，学习新功能的原理与操作方法，在模拟系统中练习“处理泵体‘红色警报’”，考核合格后方可在临床使用；

护理知识前沿学习：当《意见》推动“人工智能与可穿戴设备融合”时，学生需通过专业护理学术网站主动了解智能手环在高血压患者居家管理中的应用、大数据分析在压疮风险预测中的应用，并撰写智能技术在基础护理中的应用报告，将前沿知识与课堂所学结合；

AI辅助护理技能提升：当《意见》倡导“AI在健康评估中的应用”时，学生可以参加学术研讨会或培训讲座，学习如何用AI语音助手快速采集患者健康史、如何解读AI生成的压疮风险评估报告，不断提升技能适配性。

3《意见》对护理本科生职业前景的影响：从“临床一线单一赛道”拓展为“多元领域广阔天地”

《意见》在“人工智能+产业发展”“人工智能+民生福祉”中提出“培育智能原生企业”“拓展服务消费新场景”，为护理本科生开辟了“护理+AI”的新兴职业方向，但职业选择的多元化需以行业现实需求与个人能力匹配为前提。

3.1新兴职业岗位的现实需求：机遇与门槛并存

《意见》倡导的“智能原生新业态”，让护理本科生的职业边界从医院临床延伸至产品研发、数据服务、培训咨询等领域，一批“护理+AI”新兴岗位成为就业热点，但需客观认知岗位需求与能力门槛：

智能护理产品专员：核心职责是临床需求收集与产品测试反馈，而非研发主导。需注意的是，此类岗位目前主要集中在一线发达城市（如北京、上海、广州），且招聘量占护理相关岗位的比例极低；

健康数据分析师（护理方向）：依托《意见》“加强数据供给创新”的政策支持，聚焦“护理数据的基础价值挖掘”，具体工作包括：①清洗与整合数据；②开展基础统计分析；③生成简易决策报告。该岗位需护理本科生具备基础Python/R编程能力和统计学知识，且需通过“医学数据分析师”认证；

AI护理培训师：随着《意见》“加快人工智能在医疗场景的应用”，医院、企业对“AI护理系统使用培训”的需求激增，核心工作包括：①开发基础培训材料；②开展现场培训；③跟踪培训效果

3.2传统岗位价值重塑：AI赋能与人文坚守的平衡

《意见》提出“让人工智能更好造福人类”，其核心并非替代护士，而是解放重复性劳动，让护理人员专注于“机器无法替代”的人文关怀、复杂判断等高价值工作。

对临床护理岗位而言，AI可承担三类重复性工作：①基础生命体征采集（如智能手环实时监测脉搏、呼吸，数据自动同步至护理记录系统，无需护士每4小时手动测量，节省工作时间）；②基础护理操作提醒（如系统根据患者护理级别，自动推送“口腔护理时间”“翻身时间”提醒，避免遗漏）；③健康评估数据整理（如AI自动将患者的“疼痛评分、皮肤状态描述”分类录入对应模块，减少文书书写时间）。护理学生则可将精力投入：①人文关怀（如为术后疼痛患者进行心理疏导，结合专业知识解释“疼痛是机体修复的正常反应”，缓解患者焦虑）；②复杂病情判断（如AI提示患者体温正常，但护士通过《健康评估》视诊发现患者面色苍白、口唇发绀，进一步检查发现血氧饱和度88%，及时识别潜在肺栓塞风险）；③健康宣教（如指导长期卧床患者家属掌握“翻身技巧”“压疮预防皮肤护理方法”，演示正确操作并纠正错误认知），职业尊严感与成就感显著提升。

对护理管理岗位而言，《意见》“推动人工智能在政务领域应用”的逻辑可延伸至医院管理：护理本科生需运用AI进行①人力资源调度；②耗材管理；③院感控制，实现“精细化、智能化管理”。

3.3创新创业的现实路径：从“痛点发现”到“小步实践”

《意见》在“人工智能+产业发展”中鼓励“开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”，支持“人工智能创新创业”，为护理本科生提供“从学生到创业者”的路径，但创新创业需立足临床痛点与个人能力，避免理想化构想。

如针对“居家老年患者难以规范完成口腔护理、家属缺乏专业指导”的痛点，可研发“居家口腔护理AI指导小程序”：通过手机摄像头拍摄患者口腔，AI自动识别“牙菌斑分布、牙龈出血点”，生成文字版个性化方案，并嵌入3分钟操作演示视频，家属可上传护理照片，AI通过简单算法提示“擦拭是否到位”。此类小程序开发成本低，可通过社区卫生服务中心试点推广，契合《意见》“以新的应用需求牵引科技创新突破”的要求；

如针对“《健康评估》‘体格检查’实操训练耗材成本高、学生缺乏即时反馈”的痛点，可开发“VR健康评估基础实训模块”：学生佩戴VR设备后可感受“正常肝脏”与“肝肿大”的触感差异、识别“湿啰音”“哮鸣音”，操作错误时系统实时提示。模块可依托开源VR开发平台降低成本，适合作为《健康评估》实训课的补充工具。

4《意见》对护理本科生职业价值观的影响：从“技术应用层面”深化为“科技向善的深层认知”

《意见》多次强调“智能向善”“以人为本”“确保人工智能发展安全、可靠、可控”，这一核心精神要求护理本科生在“AI+护理”实践中，始终坚守护理伦理底线，平衡技术效率与人文关怀。

4.1“科技向善”：护理本科生的职业伦理准则

《意见》在“人工智能+科学技术”中提出“探索形成智能向善理论体系，促进人工智能更好造福人类”，要求护理本科生在运用AI时，必须坚守“伦理先行”：

在数据隐私保护上，需严格遵守《意见》“完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度”：如处理患者疼痛评分、压疮风险等级等数据时，设置“数据访问权限分级”（仅责任护士、主管医生可查看），定期采用AES-256加密算法备份数据，禁止将数据用于非护理目的（如泄露给保险公司）——护理人员的隐私保护意识直接影响患者信任度；

在算法歧视规避上，需主动验证AI结果：若AI提示“患者压疮风险低”，但视诊发现患者腰骶部皮肤发红、压痛，需修正评估结果并调整护理方案（增加翻身频次、使用气垫床）；

在技术可及性上，需呼应《意见》“推动人工智能普惠共享”：如推广智能口腔护理设备时，针对老年患者视力退化、操作能力弱的特点，简化按钮（仅保留核心键）并增加语音导航；联合公益组织为低收入患者提供设备租赁或补贴，避免“技术鸿沟”。

4.2“人文关怀”：对抗技术异化的核心支撑

《意见》在“人工智能+民生福祉”中明确“打造更有品质的美好生活”“构建更有温度的智能社会”，直指护理行业的核心价值——人文关怀。随着AI在护理领域的应用，部分人担忧“技术会替代护士的人文互动”，但《意见》的精神恰恰表明：AI替代的是重复性劳动，而“人性的温度”是机器无法复制的。

例如，在压疮护理中，AI可记录患者皮肤状态评分、翻身时间，但护士的人文关怀才是核心：翻身时轻拍患者肩膀，用温和语气说“现在帮您翻个身，这样您会舒服些，也能保护皮肤”；在疼痛评估中，AI可生成疼痛评分报告，但护士的情感支持更关键：握住术后患者的手说“我知道伤口现在会疼，咱们一起调整个舒服的体位，再听会儿您喜欢的音乐，疼痛会慢慢缓解的”，结合《健康评估》知识解释疼痛的暂时性，缓解患者恐惧。护理学生需深刻认识到：AI是“提升护理效率的工具”，而“人文关怀”是护理的“灵魂”——只有坚守这一核心，才能避免陷入“唯技术论”误区。

5总结与展望

人工智能技术发展与社会健康需求升级是护理教育变革的根本驱动因素。《意见》的发布加速、明确并系统化了这一进程，为护理教育提供了政策合法性与资源支持。其对护理本科生的影响贯穿专业能力、学习模式、职业前景及职业价值观全维度。

需客观看待的是，政策落地仍面临诸多现实挑战：多数院校缺乏智能实训设备与师资技术储备，区域护理教育发展不均衡，“护理+AI”新兴岗位需求有限且存在能力门槛。因此，护理教育需以《意见》为指引，结合院校实际逐步推进课程改革；护理本科生应主动提升“AI+护理”跨界能力，同时理性认知“理想与现实的差距”，在技术革新与人文坚守间找到平衡。

未来，我们期待更多院校能接入智能教育资源的快车道，也让更多护理学子在AI浪潮中既能拥抱技术，也能守护人文。

来源：大众卫生报一点号