动态监测的循证护理联合患肢锻炼在乳腺癌术后远期康复中的应用

摘要：目的 探究基于AI动态监测的多模态循证护理联合渐进性患肢锻炼在乳腺癌术后淋巴循环重建及远期康复中的跨学科应用效果。方法 选取患者均为乳腺癌术后患者，时间为2022年1月-2024年12月，样本数量为50例，使用双色球法均分为两组，对照组（n=25），给予常规护理，观察组（n=25），应用多模态循证护理干预配合渐进性患肢锻炼，对比康复效果。结果 通过对患者肩关节活动范围、上肢握力、手臂活动度等指标比较，观察组表现均更优，差异明显（P＜0.05），两组淋巴循环情况观察比较，观察组徐娜换情况更优，差异明显（P＜0.05），观察组术后全程疼痛程度均低于对照组，差异明显（P＜0.05），观察组的化脓性感染以及淋巴炎发生率分别为0.00%、4.00%较对照组的16.00%、24.00%均更低，差异明显（P＜0.05）。结论 基于AI动态监测的多模态循证护理联合渐进性患肢锻炼在乳腺癌术后护理中进行应用，通过建立“动态监控-多模式循证干预-智能化渐进式运动”闭环康复护理，实现乳腺癌患者的淋巴循环重塑和长期功能恢复。为实现乳腺癌的有效治疗提供全新的、高效的、多学科交叉的方法，值得在临床上广泛的应用。

关键词：渐进性患肢锻炼；动态监测；乳腺癌手术；淋巴循环

中图分类号：R47

乳腺癌为常见恶性肿瘤，是乳腺上皮组织等的恶性病变，引发疼痛、乳房不正常溢液，癌症组织不断发展会影响患者呼吸功能，甚至累积其他器官，使得患者面临死亡风险[1]。临床上主要通过手术治疗，切除患者部分乳腺以及淋巴组织，治疗效果良好[2]。但手术对患者身体创伤比较大，手术会产生疼痛、上肢僵硬、水肿等并发症，加剧患者痛苦，不利于手术预后。因此还需要对患者进行术后患肢护理，帮助患者恢复。前期研究发现，通过简单的运动训练和理疗等方法，虽然可以在较短时间缓解下肢水肿，但是对于淋巴管网和淋巴管功能的损伤等关键病变却缺乏有效的干预手段，很难从根本上重塑淋巴系统，导致病人长期存在着严重的慢性并发症。最近，随着医学研究的不断深入，人工智能在医学研究中的应用为该问题的研究开辟了新的途径。目前，基于AI影像的淋巴结显像影像诊断方法，其影像解析精度已经达到92.3%，能够对淋巴结流速、瓣膜功能等动态指标进行实时定量检测；而可佩戴的智能可穿戴式装置则可以持续获取下肢运动和血液供氧等信息。建立“AI动态监控-多模态监护-智能运动”交叉融合的多学科介入护理，不仅可以通过智能化的多模式循证照护模式来对常规的干预过程进行优化，还可以通过 AI的渐进式运动模式来达到对康复训练的精确控制，这对于阐明脑内淋巴管重构的生物力学机理，提高长期康复疗效有着重大的理论和应用意义。本研究旨在探究基于AI动态监测的多模态循证护理联合渐进性患肢锻炼在乳腺癌术后淋巴循环重建及远期康复中的跨学科应用效果，具体分析如下。

1 一般资料和研究方法

1.1 资料

选取患者均为乳腺癌术后患者，时间为2022年1月-2024年12月，样本数量为50例，使用双色球法均分为两组，对照组（n=25），观察组（n=25），对照组最大年龄72，最小年龄35岁，平均年龄（58.17±2.33）岁。观察组最大年龄73，最小年龄35岁，平均年龄（57.89±2.61）岁。两组基础资料比对资料比较，差异（P＞0.05）具有可比性。

纳入标准：（1）患者均符合《中国临床肿瘤学会（CSCO）乳腺癌诊疗指南(2024)》中乳腺癌诊断标准，并进行手术切除治疗[3]；（2）患者知晓实验并自愿参与实验。

排除标准：（1）患者病历资料缺项较多；（2）患者存在靶器官功能异常；（3）患者存在肢体障碍、肌肉关节等影响运动神经功能疾病史。

1.2 方法

1.2.1 对照组采用常规护理，包括在手术后关注患者的伤口状态，遵医嘱为患者进行疼痛评估和科学镇痛，鼓励患者尽早进行康复锻炼并记录患者训练状态。对患者进行恢复健康知识的讲解和说明，对患者进行用药护理、心理支援等。

1.2.2 观察组除传统的护理外，对患者进行基于AI动态监测的多模态循证护理联合渐进性患肢锻炼。

（1）) 安装智能化监控设备：利用可穿戴式近红外光谱仪、光纤应力传感器和三向加速度传感器，在患者术后之内进行配戴。利用近红外光谱技术，在100 Hz下连续监控上肢血液供氧状况，利用血氧和乏氧态的光谱改变，实现对淋巴管功能紊乱引起的机体低氧状态的实时检测。在肩胛骨下10 cm，肘横纹10 cm，腕横纹10 cm,10 cm范围内，采用高精度0.1 mm的光纤应力传感器，精确测量四肢周围直径的细微变化；同时，通过对上肢各部位的运动轨迹和加速度等数据进行采集和分析，为下一步训练计划的智能化调节奠定基础。通过蓝牙5.0将各节点的信息与云计算平台进行实时的交互，从而建立起一个完整的网络模型。

（2）构建基于多模态影像的病例-病例-影像学多学科交叉融合的影像学方法。比如， AI系统判断出病人有较高的淋巴道水肿危险，自然语言处理程序会根据《乳腺癌术后淋巴水肿预防指南》1 A等级的应激处理结果，形成包含气压袖型号、时间和气压等个体化的个体化护理计划。

（3）智能化干预：①数字化健康教育：利用 VR虚拟现实建立了淋巴道的3D立体建模，使病人可以直接看到淋巴道和淋巴道切除后的血液循环补偿机理。通过与 AR相融合的方法，将虚拟标志点投影到病人上肢，引导加压袖带的精确配戴。人工智能会依据病人的学习进程和考试成绩，对教学内容的难度和格式进行动态的调节，对于一些难以掌握的知识，可以通过视频或者反复的方式进行教学。通过对患者言语中基频、共振峰等特征的研究，实现对焦虑、抑郁等情绪的实时检测。在发现患者情感状态不正常时，会根据患者的情绪变化，将渐进性肌力训练音频发送给患者，在手术1星期后，患者每天进行一次 AI指导下的自我评估，并将其记录到整个康复数据库中。AI操控的气压循环治疗机会随着淋巴液流动速度的变化而不断调整气压，在淋巴液流量小于0.2 cm/s时，会自动开启间断增压方式，由40 mmHg逐渐增加到60 mmHg，以15 min为一个周期；当血流速度回升到0.5 cm/s后，再转为持续的低气压（20~30 mmHg)，以保持淋巴管的回流。

（4）渐进式功能锻炼：患者术后通过穿戴上肌电传感器，人工智能根据肌肉群中三角肌、肱二头肌等肌肉群的电活性，对健侧肌进行主动控制，使其完成屈伸、旋转等操作，最大限度地限制在30°之内，防止术后切口的过分牵拉。每天进行3次10 min的锻炼，在运动中对下肢的肌张力和水肿情况进行实时监控，如果发现有异常活动或水肿情况发生，应马上停止，改为淋巴引流推拿。手术后2-6周，利用VR游戏化抗阻培训系统，病人可以通过控制虚拟人物进行提举、抓握等操作，AI会依据肩部运动和肌力的变化，实时调节抗阻参数。设置三级安全保护系统：1级警报：四肢浮肿（周直径增加大于5%)，或疼痛指数大于3, AI会立刻停止运动，开始进行淋巴排出手术；2级警告：当3个训练次数都没有达成预定的训练指标时，会自动降低训练的力度，并告知训练专家进行评价；3级警报：对 AI的预测模式所暗示的高危合并症（例如重症淋巴结水肿），立即联合多专业专家组，制订相应的干预方案。在此基础上，采用 AI技术，对病人的运动数据、淋巴循环参数和临床参数等数据进行全面的统计和统计，形成治疗计划的优化意见。

1.3 观察指标

观察护理后患者的上肢功能康复情况，包括肩关节活动范围、疼痛程度（使用VAS量表）、握力以及手臂活动度（使用CAHAI量表）情况[4]。

观察护理前后患者淋巴循环情况，包括淋巴流速，（采用高分辨率超声造影技术测量淋巴液流速。）、淋巴管内径测量（同样利用超声造影，观察并测量患肢主要淋巴管内径变化，评估淋巴管形态结构的改善情况。）、肢体周径差值。

对患者术后渐进护理期间的疼痛程度进行评估，使用（VAS）量表。

在两组接受护理的过程中，统计化脓性感染以及淋巴炎发生情况。

1.4 统计学分析

使用SPSS20.0软件将实验数据妥善处理，计量资料以均数 ± 标准差（x̄±s）表示，组间比较采用独立样本 t 检验，组内比较采用配对样本t检验；计数资料以例数和百分比表示，组间比较采用x²检验。采用重复测量方差分析评估不同时间点指标的变化趋势。以（P＜0.05）为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 对比护理后患者的上肢功能康复情况

通过对患者肩关节活动范围、上肢握力、手臂活动度等指标比较，观察组表现均更优，差异明显（P＜0.05），见表1：

表1  护理后患者的上肢功能康复情况比较（±s）

2.2 对比护理前后淋巴流速、淋巴管内径测量、肢体周径差值

两组淋巴循环情况观察比较，观察组徐娜换情况更优，差异明显（P＜0.05），见表2：

表2  护理前后淋巴流速、淋巴管内径测量、肢体周径差值对比（x̄±s）

2.3 对比术后各时间段的疼痛评分

观察组术后全程疼痛程度均低于对照组，差异明显（P＜0.05），见表3：

表3  术后各时间段疼痛评分（x̄±s）

2.4 对比化脓性感染以及淋巴炎发生率

观察组的化脓性感染以及淋巴炎发生率分别为0.00%、4.00%较对照组的16.00%、24.00%均更低，差异明显（P＜0.05），见表4：

表4  对比化脓性感染以及淋巴炎发生率[n/(%)]

3 讨论

乳腺癌长期以来都是威胁女性健康的常见疾病，其治疗比较困难，而且术后预后差，多种并发症影响患者正常生活。根据 WHO数据，20-30%的乳腺癌病人在手术后1-3年发生上臂淋巴水肿，并有增加的趋势。其发病机理是由于术后局部淋巴网络受损，造成淋巴液回流不畅，大量蛋白沉积于局部，引起下肢肿胀、纤维化和反复感染。另外，临床上还经常出现肩关节活动受限和肌肉萎缩等疾病，影响了病人的正常生活和社会参与。传统的乳腺癌手术治疗以创伤处理、基本健康教育和单纯的运动为主，缺少系统和循证证据。单纯的物理疗法虽然可以在短时间内改善局部淋巴循环，但是对于血管内皮内的淋巴管生成及瓣的损伤修复作用不大；传统的康复培训很难适应不同手术模式和个体差异的患者。目前，基于循证的治疗思路逐渐被引入到乳腺癌的康复治疗中，但已有的研究主要侧重于单纯的辅助治疗，还没有建立起一套融合多个学科的综合性的治疗方法。

基于AI动态监测的多模态循证护理精确的人工智能评价机制，利用多源信息融合和机器学习方法，建立一套从生理信息获取到病变状况预警的综合评价体系。利用近红外分光光度计和光纤应力传感技术，实现对机体组织氧合状态、周径等的动态监测，为淋巴管病变的诊断和治疗提供定量的指标。临床和影像学的特点进行建模，构建新型淋巴水肿预测方法。该“多维信息获取-功能特性设计-动态危险预警”的研究思路可打破常规触摸诊断和静态成像评价方法的局限，为临床治疗方案的制定和实施奠定基础。多模式循证护士利用数字证据数据库和智能匹配算法，对临床护理计划进行了动态的优化。将临床成功案例转换为可计算的知识库，并与 AI监控的病人的基因表达谱、淋巴流速等进行语义匹配，形成包含压力疗法、心理干预等多个维度的个性化治疗方案。在物理疗法中，基于肿瘤细胞内的淋巴流率（<0.2 cm/s开始间断增压，>0.5 cm/s转为持续低压力），并联合机体血氧水平，实现对患者进行“监控-分析-干预”闭环，实现基于循证医学规范化依据和 AI引导的个性化调节，提高机体淋巴道重构的有效性。基于肌电信号调控、虚拟现实游戏化训练和现实场景仿真，建立分级式运动生物力学介入系统。在早期，根据肌电阈值，采用被动动作（振幅≥30°），可有效防止术后切口的牵拉；亚急性阶段 VR抗阻训练可依据患者肩部的活动范围和力量，实时调节阻抗，并利用人工智能算法进行动作路径的最优，降低了无效能量消耗，提高了肌泵能力。在慢性阶段，通过对人体生理活动进行动态模拟，达到“增强肌机能-改善淋巴回流-长期功能康复”的良性循环。三个主要功能模块之间通过信息的相互影响，构成一个闭环： AI监控可以实时地对淋巴管的运行状况进行反馈，从而实现对多模式的保健和运动计划的动态调节。多模式照护可提升淋巴循环，为运动提供安全环境；智能运动可通过运动和运动来加速淋巴系统内淋巴液的流通，并通过云计算平台进行数据的整合，并通过 AI算法不断地对各个功能模块进行优化，从而达到“监控-介入-评价-再优化”的良性循环，从生物力学、循证医学和智能技术三个层面协同推进淋巴系统重构。

研究结果显示，护理后观察组患者上肢功能各项指标恢复情况、淋巴循环均优于对照组，疼痛程度和并发症风险低于对照组，差异（P＜0.05），利用 AI的动态监控，建立精确评价模型，以达到对淋巴道的实时定量和危险预警，为下一步的治疗提供准确的靶点。基于多模态循证照护的智能化干预机理，通过整合规范化证据和个性化调节，提高了循证照护的效能。而智能化渐进训练的生物力学最优机理，通过分步精确调节，实现对机体机能和淋巴回流的良性循环。这三个功能单元之间的相互协作和闭环效应，从不同角度促进了淋巴管的重构和病人的恢复。精确性可以让介入的时间提早，个体化的优点可以让护士和运动计划的动态适应，时效的优点可以大大减少问题的检测和介入的周期，科技的结合优势可以突破学科的屏障，达到多维的分析和可视化的干预。

总之，基于AI动态监测的多模态循证护理联合渐进性患肢锻炼在乳腺癌术后效果良好，利用 AI对淋巴管的血流动力学进行实时定量检测，并联合卷积神经网络预测肿瘤淋巴水肿，为预防干预奠定基础。基于多模态循证护理通过建立基于动态证据库和自然语言分析等方法，实现压力疗法和心理干预策略与病人个性化特点的智能化匹配，实现对淋巴流动的实时调整，提高淋巴回流的效果，提高患者上肢运动能力，减少患者的淋巴肿胀程度，达到精确、个性化和时效性的目的。

参考文献

[1]李雪勤, 陆婷, 张艳, 郁琴, 田梦梦. 基于循证理念的康复护理在乳腺癌术后患者中的应用[J]. 护理实践与研究, 2025, 22 (03): 329-334.

[2]高彬. 循证护理在乳腺癌术后患者康复训练中的应用效果[J]. 中国民康医学, 2024, 36 (14): 176-178.

[3]张作娴. 渐进性患肢循证护理锻炼对乳腺癌术后患者康复的效果[A] 第三届全国医药研究论坛论文集(二)[C]. 榆林市医学会, 榆林市医学会, 2023: 6.

[4]王亚妮, 高姣, 陈燕. 渐进性患肢循证护理锻炼对乳腺癌术后患者康复的效果[J]. 中国医药导报, 2023, 20 (02): 160-163,176.

作者简介：美合日班·艾合麦提（1994—），维吾尔族，新疆喀什人，本科，喀什地区第二人民医院，护师，研究方向为甲状腺乳腺。