基于人工智能住院患者风险评估与预警系统研究

摘要：目的：探究基于人工智能的住院患者风险评估与预警系统在临床应用中的效果，为优化住院患者风险管控流程提供依据。方法：选取本科室2024年1月-2025年6月收治的58例住院患者作为研究对象，用随机数字表法分为对照组与观察组，每组各29例。对照组用传统人工风险评估模式，观察组应用基于人工智能的住院患者风险评估与预警系统。对比两组患者的风险事件发生率、风险评估耗时、医护人员工作效率及患者满意度。结果：观察组患者压疮、跌倒、院内感染等风险事件总发生率显著低于对照组（P＜0.05）；观察组风险评估平均耗时短于对照组，医护人员日均处理风险相关工作时长少于对照组（P＜0.05）。结论：基于人工智能的住院患者风险评估与预警系统可有效降低住院患者风险事件发生率，缩短风险评估耗时，提高医护人员工作效率。

关键词：人工智能；住院患者；风险评估；预警系统；风险事件；医护效率

在现代临床医疗体系中，住院患者风险管控是保障医疗质量与患者安全的核心环节。压疮、跌倒、院内感染及病情恶化等风险事件，不仅会延长患者住院周期、增加治疗成本，还会引发严重并发症，甚至威胁患者生命安全[1]。传统住院患者风险评估模式以人工为主导，依赖医护人员参照标准化量表完成数据采集、评分计算与风险判定，该模式虽在临床应用多年，但存在明显局限性[2]。人工评估易受主观经验、工作负荷等因素影响，数据记录易出现误差，且每日1次的固定复核频率难以捕捉患者病情动态变化，导致高风险信号识别滞后[3]。而且风险信息通过口头或纸质传递，易出现信息衰减或延误，降低干预时效性[4-5]。随着人工智能技术在医疗领域的深度渗透，基于算法模型与多源数据整合的智能风险评估系统逐渐成为突破传统模式瓶颈的重要方向[6]。这类系统依托医院信息网络实现数据自动抓取、实时运算和智能预警，理论上能提升风险评估的效率[7]。为验证该技术的临床实用价值。本文旨在验证人工智能系统在住院患者风险管控中的优势，现报道如下。

1资料与方法

1.1一般资料

选取本科室2024年1月-2025年6月收治的58例住院患者作为研究对象，采用随机数字表法分为对照组与观察组，每组各29例。对照组中，男16例，女13例；年龄22~75岁，平均年龄（48.63±10.25）岁；疾病类型包括消化系统疾病8例、呼吸系统疾病7例、心血管系统疾病6例、骨科疾病5例、其他疾病3例。观察组中，男15例，女14例；年龄23~74岁，平均年龄（47.85±9.86）岁；疾病类型包括消化系统疾病7例、呼吸系统疾病8例、心血管系统疾病5例、骨科疾病6例、其他疾病3例。两组患者性别、年龄、疾病类型等一般资料对比，差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。

纳入标准：①住院时间≥7d；②意识清晰，可配合完成基础沟通与评估；③患者及家属知情同意并签署知情同意书。

排除标准：①存在严重认知障碍或精神疾病无法配合者；②住院期间因特殊原因提前出院（＜3d）或转院者；③合并严重肝肾功能衰竭、恶性肿瘤晚期等终末期疾病者。

1.2方法

对照组采用传统人工风险评估模式。由责任护士根据患者入院时的病情、身体状况，参照《住院患者风险评估指南》中的标准流程，对患者进行压疮风险（Braden量表）、跌倒风险（Morse跌倒评估量表）、院内感染风险评估；评估过程中人工记录患者各项指标数据，手动计算风险评分并判定风险等级；后续每日由责任护士进行1次人工复核，若发现患者病情变化需及时重新评估，风险预警信息通过人工口头或纸质记录方式传达给医护团队。

观察组应用基于人工智能的住院患者风险评估与预警系统。以医院电子病历系统（EMR）、护理记录系统、生命体征监测设备为数据来源，通过以下流程实现风险评估与预警：

（1）数据采集：系统自动抓取患者年龄、基础疾病史、生命体征（体温、心率、血压、血氧饱和度）、实验室检查指标（血常规、肝肾功能、炎症指标）、护理操作记录等数据，实时更新数据[8]。

（2）模型运算：用改进的随机森林算法构建风险评估模型，模型经前期1000例住院患者临床数据训练验证，可自动对患者压疮、跌倒、院内感染、病情恶化4类核心风险进行多维度分析，计算各类风险的实时评分与风险等级（低危、中危、高危）。

（3）预警干预：当系统判定患者某类风险达到中危及以上时，立即通过医院信息系统（HIS）弹窗、护士站声光报警器、医护人员移动终端APP推送预警信息，同时生成个性化干预建议。

（4）动态监测：系统每2h自动更新1次患者数据并重新运算风险值，若风险等级上升或持续处于高危状态，将升级预警级别并提示医护团队优先处理。

（5）数据回溯：系统自动记录每次评估结果、预警信息和干预措施，生成风险变化趋势图，供医护人员查阅与复盘[9]。

1.3研究指标

风险事件发生率：统计两组患者住院期间压疮、跌倒、院内感染、病情恶化（需转入ICU治疗）4类风险事件的发生例数，计算总发生率。

风险评估效率：记录两组单次风险评估平均耗时（从开始收集数据到得出风险结果的时间）、医护人员日均处理风险相关工作时长。

1.4统计学方法

用统计学软件处理数据。计量资料以（x±s）表示，组间对比采用独立样本t检验；计数资料以[n（%）]表示，组间对比采用χ²检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2结果

2.1两组患者风险事件发生率对比

观察组患者压疮、跌倒、院内感染、病情恶化等风险事件总发生率显著低于对照组，（P＜0.05），见表1。

表1两组患者风险事件发生率对比[n（%）]

2.2两组患者风险评估效率对比

观察组单次风险评估平均耗时短于对照组，医护人员日均处理风险相关工作时长短于对照组（P＜0.05），见表2。

表2两组患者风险评估效率对比（x±s）

3小结

本研究结果显示，观察组压疮、跌倒、院内感染、病情恶化显著低于对照组（P＜0.05），验证了人工智能系统在风险预防中的核心价值。从风险管控逻辑来看，传统人工评估模式存在“被动响应”缺陷，其依赖责任护士按固定频率复核，且评估结果易受主观经验、工作负荷等因素影响。护士在同时负责多名患者时，可能因精力分散导致对患者生命体征细微变化的遗漏，对跌倒风险评估，人工仅能基于静态的Morse量表指标判断，无法实时捕捉患者动态行为或环境变化带来的风险波动，导致高风险信号延误识别。而人工智能系统有效弥补了人工评估的不足。在数据采集环节，系统依托医院电子病历系统（EMR）、护理记录系统及生命体征监测设备，实现了对患者年龄、基础疾病史、实时生命体征、实验室指标等数据的自动抓取与实时更新，避免了人工记录的滞后性与误差。在风险评估模型层面，改进的随机森林算法经临床数据训练，具备对多源数据的深度整合与分析能力，以院内感染风险评估为例，系统不仅能纳入血常规中白细胞计数等传统指标，还能结合患者抗菌药物使用史、侵入性操作记录等隐性风险因素，通过算法构建多特征关联模型，提前24-48h识别感染前兆，而人工评估往往仅能在患者出现发热、咳嗽等显性症状后才判定风险，错失早期干预时机。在预警干预环节，当中高危风险出现时，系统通过医院信息系统弹窗、声光报警器、移动终端APP多渠道同步推送信息，确保医护团队在3分钟内接收预警，相较于人工口头传达的“逐级传递”模式，大幅缩短了响应时间。系统生成的个性化干预建议也为医护人员提供了精准的行动指南，避免了人工干预的经验依赖性。系统每2小时自动更新数据并重新运算风险值，能动态追踪患者病情变化，而人工评估难以实现如此高频次、高精度的动态监测，这也是观察组病情恶化事件零发生的关键原因。风险事件发生率的降低不仅直接改善了患者预后，更降低了医院的医疗安全隐患与资源消耗，符合现代医院“以患者为中心”的高质量发展理念。

观察组单次风险评估平均耗时较对照组缩短（P＜0.05）；医护人员日均处理风险相关工作时长较对照组减少（P＜0.05），原因在于人工智能对数据流转和工作流程的双重优化，有效释放了医护人员的时间和精力资源。传统人工评估模式存在明显的“流程断点”，护士需先到病房采集患者生命体征，再回到护士站查阅电子病历补充基础疾病信息，随后手动对照Braden量表、Morse量表逐项打分，若遇数据缺失，还需多次往返沟通，导致单次评估耗时较长。而人工智能系统通过数据接口与医院各信息系统直连，可自动抓取分散在EMR、护理记录、检验系统中的数据，无需人工介入即可完成数据整合，仅需3分钟左右即可完成多维度风险评分与等级判定，大幅压缩了评估周期。更重要的是，系统实现了动态评估自动化，每2小时自动更新风险值，替代了人工每日1次的复核工作，避免了护士因重复评估占用的大量时间，使医护人员能将更多精力投入到直接护理服务中。传统模式下，护士除完成评估外，还需手动记录评估结果、整理风险报告，并通过口头或纸质方式向医生、护士长传达预警信息，若遇风险等级变化，还需重新撰写干预方案，这些事务性工作占用了很长时间。而人工智能系统具备数据自动记录，预警智能推送，报告一键生成的功能。这种减负效应不仅降低了医护人员的工作负荷，还减少了因人工记录、传递导致的信息误差。一方面，缩短评估耗时意味着高风险患者能更快被识别，为早期干预争取了时间，进一步降低了风险事件发生概率。另一方面，医护人员工作时长的减少可缓解临床人力紧张问题，尤其是在三甲医院护士配比相对不足的背景下，人工智能系统相当于虚拟护理助手，帮医护团队优化工作流程，提高整体服务效率。同时，系统自动生成的风险数据报告与趋势图，也为医院进行医疗质量分析、优化风险管控流程提供了客观依据，能推动医院从“经验化管理”向“数据化管理”转型。

综上，基于人工智能的住院患者风险评估与预警系统在降低风险事件、提升医护效率、改善患者体验方面有显著优势，符合现代医院精细化管理需求，值得临床推广。

参考文献

[1]胡恒. 基于人工智能的医院档案自然灾害风险预警与应对策略研究[J]. 办公室业务, 2024, (23): 72-74.

[2]其格其. 数字经济视域下公立医院的财务风险识别及防范策略[J]. 纳税, 2024, 18 (32): 55-57.

[3]高朋朋. 协同视角下公立医院财会监督问题与策略[J]. 财经界, 2024, (32): 132-134.

[4]任茂颖, 杨娜. 大数据背景下人工智能在医院财务管理预警中的应用浅析[J]. 中国科技投资, 2024, (31): 97-99.

[5]薛莹. 大数据与人工智能背景下公立医院智慧财务建设研究[J]. 销售与管理, 2024, (18): 15-17.

[6]喻曦萱. 基于机器学习建立免疫异常妊娠患者的流产风险预测模型[D]. 成都医学院, 2024.

[7]茹国锋. 基于人工智能的低体温症死亡风险预警技术研究[D]. 天津理工大学, 2024.

[8]温金华, 张玉爱, 李蒲, 曹端文, 黄世博, 余路易, 程晓华, 孙文雄. 基于临床试验风险要素构建一体化质量风险预警全流程智能系统的探索[A] 中国药理学会药物临床试验专业委员会第五次学术年会汇编[C]. 中国药理学会药物临床试验专业委员会, 中国药理学会, 2023: 2.

[9]包函莱. 公立医院智慧审计平台构建及应用研究[D]. 浙江财经大学, 2023.