AI赋能教学对急诊护理学生专业素养的培养

【摘要】：人工智能（Artificial intelligence ，AI）在医疗保健领域的应用 日益广泛，其在急  诊临床护理教学中的潜力也逐渐显现，人工智能技术的引入为急诊护理教学带来了全新的变革机遇。通过构建智能化学习环境，AI技术能够全方位提升学生的专业素养。本综述系统梳理了AI 技术在急诊护理教学中的应用 现状、优势、挑战及未来发展趋势，旨在为护理教育者、临床带教老师和政策制定者提供参 考。

【关键词】 AI 技术；急诊；临床教学

随着科技的发展，AI 在中国护理教育领域应用的热点及未来发展趋势，为护理教育工  作者利用信息技术推动护理教学改革提供参考[1] 。急诊护理是一项高强度、高压力的工作，对护理人员的专业知识及技能操作提出更高的要求。因急诊护理具有高风险、高强度、高不确定 性的特点，传统的临床教学模式（如案例教学、模拟演练）存在三大痛点[2-3]：高风险的真人实操限制、个性化学习的反馈滞后、资源有限等问题。为此，引用一类新的教学手段，提高急诊护理教学质量成为亟待解决的问题。AI技术的引入为急诊护理教学提供了创新解决方案，AI技术能够通过智能模拟、实时反馈和个性化学习路径设计，有效弥补传统教学模式的不足。通过AI技术的应用能够为学生提供更加高效、精准、个性化的学习体验，进而提升其专业素养水平。另一方面，AI能够依据学生的学习进度与掌握情况，提供个性化的学习路径与内容，帮助学生查漏补缺，巩固薄弱环节。同时，借助虚拟仿真技术，学生可以在模拟环境中进行实践操作，进而提高其临床应变能力与技能熟练度。此外AI可以实时评估学生的表现，提供即时反馈，帮助其及时调整与改进。对于护理教育者而言，AI技术的引入不仅能优化教学方式，同时提升教学质量与效率，为急诊护理教学的未来提供新的思路与解决方案。

1 AI技术创新应用场景与实践

1.1 对学生临床思维能力的深度塑造

1.1.1 多维度病例分析：急诊护理工作中，学生常常会遇到各种复杂病症。AI 系统能够整 合海量临床病例，包括罕见病和特殊病症，让学生接触到日常教学难以见到的案例。例如， 面对罕见遗传性疾病，AI 可快速检索并展示类似病例的诊断流程和治疗方案，拓宽学生知 识面，培养全面临床思维。使用医疗大语言模型和生理引擎开发，可动态模拟超过 200 种急 诊场景[4] 。在急诊教学实践中，学生通过自然语言与虚拟患者交互，学习病情分级-鉴别诊 断-干预排序的完整逻辑链；系统实时生成的异常生命体征（如突然出现的室颤波形）迫使 学生在模拟时间压力下做决策，并记录操作时间轴用于复盘分析。这种系统不仅解决“看十 例不如做一例 ”的临床教学痛点，更通过“数据沉淀-智能分析-精准提升 ”的新范式，使学 生能在更短时间内达到：操作标准化、思维结构化、人文内化。

1.1.2 模拟决策过程：在虚拟仿真环境里，学生可反复进行临床决策模拟，AI 系统会实时  反馈每种选择的可能后果。如在心肌梗死患者救治模拟中，学生选择不同药物和治疗方法， AI会展示病情发展趋势，让学生直观了解决策影响，提升临床决策能力。传统的带教模式  侧重于理论知识的传授，而忽视了实践操作能力培养，导致学生在进入临床后难以迅速适应 急诊科紧张的工作节奏和高强度的护理要求。AI 驱动的多模态创伤模拟通过开发可穿戴设  备，营造出虚拟与现实共享同一空间的技术。以增强学生对现实环境的感知和认知。如穿戴 AR 眼镜+结合触觉反馈手套，再现复合伤患者的视觉、听觉、触觉线索，训练伤情分级与处 置优先级判断。学生能在进入临床前就获得相当于处理 200+例真实创伤的经验储备，够突  破核心创伤处置能力，且提升实践操作能力。

1.2 对学生技能操作水平的强化提升

1.2.1 精准动作训练：AI 技术借助力学传感器等设备，精准监测学生的技能操作动作，如 注射时的力度、角度和深度等。系统依据标准参数量化评估，提供改进建议，助力学生掌握 正确操作方法，提高操作精确性和稳定性，降低临床风险。操作姿势识别系统利用计算机视 觉（如 OpenPose 算法）实时监测静脉穿刺角度、留置胃管角度、CPR 按压深度等，提供毫 米级动作修正。将传统“ 肉眼观察+经验判断 ”的教学模式升级为数据驱动的精准教学，学 生反复练习，培养微创操作肌肉记忆，基础技能精进。根据学生错误操作记录过程，自动生 成针对性药物配伍训练案例，让学生能够发生问题，进行针对性学习，改变传统的学习方法， 提高纠错效率，使错误率降低 37%[5]。

1.2.2 个性化技能训练计划：AI 系统根据学生技能水平和学习进度，制定个性化训练计划。 对技能薄弱的学生，增加训练项目和难度，给予更多练习机会和指导；对技能熟练的学生， 提供高级技能训练，激发其持续提升专业水平。

1.3 对学生心理素质的显著优化

1.3.1 压力适应训练：AI技术可模拟急诊科紧急和高压力情境，如大量患者涌入、病情急  剧恶化等。学生在虚拟环境中反复暴露，逐渐适应高压力环境，保持冷静专注，提高应对突 发事件的心理素质。部分学生易受外界因素影响，面对带教老师和其他护士时易产生紧张、 害怕等不良情绪，使其行操作训练时容易犯错。多角色智能设计是指由AI扮演不同角色医 护人员（如固执己见的主治医师、慌乱的新护士、焦虑的患者及家属等）。举办工作坊，让 学生通过模拟练习适应各种类型的医、护、患及家属，提升其对突发情况的处理能力。

1.3.2 情绪管理指导：AI 系统监测学生模拟训练中的情绪变化，通过语音或文字提示帮助 学生识别和管理情绪。如面对愤怒患者家属时，系统提醒学生保持冷静，并提供沟通技巧和情绪调节方法，助力学生在复杂人际关系中保持良好情绪状态。整合实时数据、物理模型和 人工智能算法，构建与真实急诊室同步运行的虚拟场景，结合急诊工作，模拟急诊经典抢救 场景，如多发伤抢救等。护理学生可体验高度仿真的实践环境，可进行单人基础操作，也可 多人在线协作。经研究调查数字孪生技术可使多科协作效率提升 35%[6] 。急诊护理带教可以 实现从理论到实践的无缝衔接，显著提升学生的临床应对能力和自信心。

1.4 对学生自主学习能力的有力促进

1.4.1 智能学习资源推荐：AI 系统根据学生学习情况和需求，主动推荐医学文献、视频教  程、在线课程等学习资源。这些资源针对性强，能激发学生学习兴趣，提高自主学习效率。

1.4.2 学习过程监督与反馈：AI 技术全程监督学生学习过程，记录学习时间、 内容、进度 等信息，为学生提供详细学习反馈，指出优缺点并提出改进建议，帮助学生及时调整学习方 法和策略，实现学习目标。

2 AI技术挑战

2.1 技术可靠性边界

2.1.1 虚拟病例简化与现实复杂性

AI虚拟场景基于标准化病例模型，难以模拟真实临床中的：非典型症状表现（如无胸

痛的心肌梗死）及共病状态（如糖尿病合并心衰患者的复杂体征）等，可能导致学生对临床 病情变化的认识不足。

2.1.2 虚拟病例动态发展局限化

真实急诊病情发展具有不可预测性，突发性恶化（如哮喘患者突然出现张力性气胸），

虚拟系统对病情突变的模拟可能过于规律化，影响学生对真实紧急情况的应变能力培养。虚 拟环境中AI 角色行为过于理想化，无法还原真实医护团队的沟通摩擦，除此之外学生们还 会缺失非语言交流要素（如眼神、手势的紧急协调）。

2.2 情感能力培养缺失

急诊护理不仅需要专业技术，更需要高度发展的情感能力，AI 难以模拟医患沟通中的

共情传递存在缺陷。有研究显示[7] ，当前医疗AI在识别复杂情绪状态（如矛盾心理）时准 确率仅为 62-68%，远低于人类医护人员的水平。

2.3 数据隐私风险

虚拟训练系统可能会造成患者医疗数据的泄漏风险。该系统使用真实病例，而急诊数据包含了患者身份信息、病史、诊断结果、生命体征等高度敏感数据，信息处理不恰当可能导 致患者身份被重新识别。87%的“匿名化 ”医疗数据可通过交叉数据比对重新识别身份。系 统若接入医院信息系统（HIS/EHR），可能因接口漏洞或权限配置不当导致数据外泄。此外 与 AI模型供应商或研究机构共享数据时，若缺乏严格的数据处理，可能违反隐私法规。

3 AI技术未来发展方向

3.1 智能导师系统

AI 聊天机器人可提供 24 小时问答支持，结合急诊指南和最新文献，随时随地解答学生

的临床疑问。模拟医患沟通场景，训练学生应对患者、家属焦虑的沟通技巧与应对反应力。 2030 年愿景：每个急诊学生拥有“AI 职业伙伴 ”，实时对接医院 HIS 系统，在临床操作中 弹出情境化提示（如：“ 当前患者符合最新脓毒症 3.0 标准，建议立即启动集束化治疗 ”）， 真正实现学习-实践-改进的闭环。

3.2 终身学习支持

AI可持续追踪学生职业发展，标记与学生专业领域中的最新指南。依据AI系统可以对学生的学习路径展开可持续的追踪与智能分析，分阶段定制职业路径规划，在新手护士中，能注重于基础技能自动化培训，例如静脉穿刺AR指导等，而在资深护士培训管理能力训练中，更注重于团队协作与危机决策模拟，例如批量伤员分诊指挥，而在护理教育者中，更侧重于教学技能优化，例如AI 辅助课程设计与反馈评估。通过持续收集学生在模拟训练中的表现数据，AI可动态调整培训难度与重点，实现个性化进阶学习。借助AI技术，可实现对学生临床决策能力的个性化评估与反馈，精准识别知识盲区并推送定制化学习资源。

4 小结

AI技术应用于急诊护理培训中展现出巨大的潜力与价值，但在应用中同样也面临着诸多挑战。借助AI技术的创新应用下，可以提高急诊护理学生的临床思维能力、技能操作水平、心理素质及自主学习能力。借助只能模拟与实时反馈机制可以弥补传统教学中不足，在安全的环境中学生可以进行实践操作，积累临床经验，并逐步适应高强度的急诊工作环境。但AI技术在急诊护理教学中应用并非完全无缺。虚拟病例标准设计难以完全还原真实临床中的复杂与不可预测性，会导致学生对突发状况的应对能力培养存在局限性。此外，AI在情感能力培养方面的短板也不容忽视，尤其是在医患沟通中共情传递的缺失，可能影响学生未来在真实临床环境中的表现。尽管如此，AI技术的未来发展依然充满希望。随着智能导师系统的引入后，能有望为学生提供全天候的学习支持，结合最新指南与文献帮助其快速掌握前言治疗。同时，终身学习支持系统可以依据学生的职业发展阶段为其量身定制学习计划，促进其持续成长。为了更好推动AI技术在急诊护理教学中应用，教育者需要关注技术可靠性与数据隐私问题，确保虚拟训练系统的安全性与合规性。此外，还需探索如何将AI技术与传统教学模式有机结合，充分发挥两者的优势，以实现教学质量的整体提升。

参考文献

[1]  张山,刘璐,丁舒,等.人工智能在中国护理教育中应用的热点及未来发展趋势——基于 CiteSpace 的可视化分析[J/OL].中国医学教育技术,1-9[2025-04-22].http://kns.c nki.net/kcms/detail/61.1317.G4.20250401.0835.002.html.

[2]  王馨璐,张亚楠,杨婧,等.基于高拟真模拟人情景教学模式结合急救案例在中医急诊教 学中的应用[J].中医药管理杂志,2023,31(13):97-99.DOI :10.16690/j.cnki.1007-92 03.2023.13.050.

[3]  张丽，王磊.急诊护理实操培训中的伦理风险与规避策略[J].中华护理杂志，2021，5 6(3):421-425.

[4]  曲大鹏.高级智能模拟人在急诊教学中的应用[C].中国中西医结合学会急救医学专业  委员会.2010 全国中西医结合危重病、急救医学学术会议论文汇编.内蒙古赤峰学院附 属医院医务科,2010 :135.

[5]  王明秀,姜蒙.急诊科规范化护理带教模式优化策略研究[J].中国标准化,2025,06：2 7

[6]  李小明,王艺楠,张浩.数字孪生技术在急诊科多学科协作中的应用效果分析[J].中华 急诊医学杂志,2023(5):62

[7]  李彤彤.人工智能技术为基础的急诊教学模式在急诊科护士实践操作中的应用价值[J]. 医学临床研究,2024,4(05):789-791.