【新闻】智能筑基：同济大学附属同济医院实现全院护理风险评估AI化，效率提升40%

传统的护理评估多依赖于固定规则的“if-else”逻辑，如同机械的计分卡，难以应对临床复杂多变的情况。而如今，基于医疗大语言模型WiNGPT的AI护理评估助手，实现了从“计算”到“认知”的智变。

“这不仅仅是技术的升级，更是护理工作模式的革新。”项目负责人介绍道，“AI护理评估助手能够像人类专家一样解读非结构化的护理记录和患者信息，进行多因素关联推理分析。”

以跌倒风险评估为例，AI护理评估助手能够自动汇总并综合理解患者的病史、用药信息、活动能力等信息，依据权威的护理知识库做出更加精准的判断，评估后再让护理人员进行核验确认。这种人机结合的评估方式，大大减轻了护士的评估工作负担，让护理评估效率提升了40%。

智能化应用离不开数据与知识的支撑。本项目同时构建了包含3000例标准数据集与护理知识图谱，为AI提供了丰富的学习素材和判断依据。

“高质量的数据是AI发挥作用的前提。”技术团队表示，“我们通过对海量护理数据进行标准化处理，构建了覆盖全面、标注准确的数据集，同时建立了专业的护理知识图谱，使AI能够理解医疗场景中的复杂概念和内在联系。”

这一数智基座的建设，不仅为本阶段的AI护理评估应用提供了有力支持，也为后续全院智能化协同奠定了坚实基础。

本阶段项目采取了“重点突破与全院覆盖”并重的策略，在重点深耕12类高频风险评估场景的同时，实现上述场景的全院病区覆盖。

“我们选择的场景都是护理工作中最常见、最耗时的评估项目。”护理部负责人表示，“目前AI护理评估助手平均2.1秒即可给出评估结果，全院使用率超过50%，护士能更快完成这些常规评估，从而有更多时间关注患者的个性化需求。”

这种点面结合的实施策略，既保证了AI技术在关键场景上的探索应用，又确保了广泛落地，使技术创新真正服务于临床需求。

本项目的成功实施，为同济医院护理工作智能化建设开了个好头。项目团队表示下一步将在巩固现有成果的基础上，进一步推进AI技术在更广泛医疗场景中的应用落地。“智能评估只是起点，未来将AI进一步融入护理工作的各个环节，实现评估、计划、实施、评价的全流程智能协同，构建完整的智能化协同闭环，最终为患者提供更安全、更精准、更高效的护理服务。”

当AI技术不断成熟并持续向各行各业渗透之际，AI+医疗也已从实验室步入临床应用。在科技与医疗深度融合的道路上，我们将开展更多这样的创新实践，让技术创新真正造福于民。