在病房之外，护士仍能“看见”患者——

一名居家腹膜透析患者发现导管出口处皮肤发红，按照人工智能（AI）助手提示清洁、用药，一周后恢复正常；骨科患者出院后跟着平台视频做康复训练，护士在后台查看“打卡”情况；尿失禁患者记录排尿量、尿流率和漏尿情况，系统生成个性化训练方案，护士再适时介入。

5月12日是国际护士节。南方+记者走访广州多家医院发现，从远程咨询、宣教推送到康复打卡系统，AI正越来越多地赋能护理，悄然改变护士与患者之间的连接方式。

截至2025年末，广东注册护士共47.43万人，每千人口注册护士3.69人，缺口仍然存在。AI能否让护士从重复性、标准化、可数据化的工作中解脱出来？被“解放”的护士如何将更多时间还给临床、还给患者？

“助攻”：把更多时间留给复杂患者

试运行以来，累计回答超3万个问题，这是中山大学附属第一医院（下称“中山一院”）腹膜透析大模型与AI助手交出的成绩单。

腹透是终末期肾病患者的重要治疗方式之一。患者长期在家治疗，少了频繁往返医院的奔波，但对其自我管理、操作规范性和治疗依从性提出了更高要求。

中山一院腹透中心护士长易春燕算过一笔账：该中心每年随访约1000至1200名患者，如果每名患者每周咨询1个问题，每次人工答疑5分钟，一年下来，仅咨询答疑就会占用医护人员约4000小时，折合571个工作日。

AI进行智能回答。

易春燕说，患者常问的问题有很多共性，比如出口处护理、饮食管理、操作规范等。AI回答一部分常规问题，护士就能把更多精力放到复杂患者和重点患者身上。

2025年3月，中山一院联合神州医疗研发的腹透大模型AI助手正式发布，可24小时为患者提供腹透专业知识咨询，但并不替代专业判断。“如果患者病情复杂、症状加重，或者涉及是否需要住院等情况，仍需要专业医护人员判断。”她说。

中山一院腹膜透析大模型与AI助手页面。

AI正在日益深入地嵌入日常护理流程，成为护士临床工作的“助攻手”。在广州市第一人民医院“互联网+护理服务”中，线上评估、线上记录、患者居家数据采集都可以通过AI完成。系统会根据患者情况推送不同疾病的护理包，包括用药指导、居家指导、伤口护理等。

“信息系统也在减少一部分间接护理时间。”广州市第一人民医院护理部副主任李萍说，如今部分信息实现系统共享，重复录入明显减少，药物、设备、抢救车等管理，也能借助物联网实现更直观的追踪。

从腹透答疑到护理流程管理，AI先解决的是重复、标准、耗时的工作。它并没有让护士“离开”患者，而是帮他们腾出手来，把更多精力放到异常识别、复杂患者管理，以及需要沟通解释和持续观察的环节上。

延伸：让出院患者重新进入护理视野

如果说减轻重复劳动是AI进入护理的第一步，更大的变化，是护理边界被拉长了。

过去，护理服务更多发生在病房、治疗室和护士站；如今，随着远程随访、康复打卡、居家数据采集等工具出现，患者出院并不意味着护理关系结束，而是进入了另一种更分散、更长期的管理状态。

中山一院骨科—显微外科医学部、康复医学科护士长黄天雯从事护理工作近30年，其中在骨科工作十多年。“伤筋动骨一百天。”黄天雯说，骨科患者住院平均只有2至5天，手术解决的是急性期问题，真正漫长的恢复多发生在出院之后。

以往，患者出院后容易出现“失联”。等到伤口感染、功能恢复不良、疼痛加重再回医院，处理便会被动。为解决痛点，中山一院骨科团队搭建全周期导航智慧模式，把患者管理从住院期延伸到家庭康复期。

中山一院骨科团队搭建全周期导航智慧模式。

在这一模式下，AI平台会根据患者疾病和康复阶段，推送相应训练方案和视频。患者在家跟随视频练习、完成打卡，护士则通过后台查看患者的康复依从性。

如果患者没有按时打卡，护士可以联系了解原因；如果患者反馈疼痛、肢体无力、伤口不适等情况，系统会将信息反馈给医护团队。当疼痛评分超过一定程度，平台可触发预警，医护人员则能及时干预。

上门护理。

“患者出院后康复锻炼依从性从实施前的74.68%提升到91.5%。”黄天雯说，这不只是多了一个线上工具，而是让出院后的患者重新进入护理视野。

在中山大学孙逸仙纪念医院泌尿外科，尿失禁和下尿路症状患者可以扫码连接“数字化膀胱管理系统”。患者在排尿时使用传感工具与量杯，记录排尿量、尿流率、漏尿情况、液体摄入等信息。系统通过AI算法实时分析，生成个性化康复方案，并动态调整饮水计划、盆底训练和疼痛管理策略。

中山大学孙逸仙纪念医院的AI+VR疗愈心灵模式。

数据显示，73.58%的患者使用系统一个月后膀胱功能显著改善，91%的患者能完成至少三个月行为训练任务，超过85%的患者完成疗程后恢复控尿能力。

“AI正在让护理服务从病房延伸到家庭。它改变的不只是某个动作的效率，而是让护士参与到更长周期的健康管理中。”黄天雯说。

考验：别让AI代替专业判断

AI进入护理场景后，一个绕不开的问题是：护士会被替代吗？

从目前广州多家医院的实践看，答案并不是简单的“会”或“不会”。更准确地说，AI把护士推向更需要判断力、沟通力和责任边界意识的位置。

“AI是我们的‘队友’，不是‘电子拐杖’。”中山一院护理部主任徐朝艳说，智能系统能帮助护士少做一些机械重复的工作，但不能代替护士思考。越是智能化，越要求护士保持专业判断，而不是完全交给机器。

中山一院开展家庭医疗健康照护。

李萍也认为，护士的观察能力和专业思维是难以替代的。她以用药安全为例说，系统扫码可以确认药物是否给到对应患者，但药物浓度、剂量、不良反应，以及为什么要用这个药、它与患者病情是否匹配，仍要靠护士判断。

这是AI进入护理现场后必须守住的边界。护理工作面对的是具体患者，任何一个看似细小的提示、判断和延误，都可能影响安全。技术可以给出建议，但最终承担责任的，仍是具备专业训练的人。

“AI幻觉”同样值得警惕。一些大模型会自动生成看似合理、实则并不准确的信息。在医疗健康领域，如果医护人员和患者不加辨别盲信盲从，会直接影响诊疗安全。识别“幻觉”，靠的依然是护士的专业头脑与批判性思维。

中山一院护理人员录制骨科康复训练视频。

护士不可替代的另一个原因在于人情味。在徐朝艳看来，护理最核心的始终是人与人的沟通和照护，这一点技术很难替代。“AI如果能帮助护士减少数据录入、风险提醒、流程管理等重复事务，反而可能让护士把更多时间真正留给患者。”她说，尤其是随着老龄化社会的到来，老年患者住院后焦虑、紧张，很多时候更需要护士耐心解释和陪伴。

正如中山一院院长肖海鹏所说，AI正在重塑护士工作方式，将护士从繁琐文书中解放出来，节省大量时间，更重要的是让护士有更多精力放在患者身上，推动护理事业回归初心、回归临床、回归技能、回归人文。

中山一院护理人员录制骨科康复训练视频。

这对护理人才培养提出了新要求。随着智慧医疗加快发展，护理教育不能只停留在传统操作训练上，还要提前对接智慧医院和院外护理的新场景。

广州卫生职业技术学院护理学院护理专业负责人何夏阳认为，一方面要让学生熟悉电子病历、移动护理设备、智能监测系统等临床工具，提升信息处理、风险识别和人机协同能力；另一方面，也要通过虚拟仿真训练、“互联网+护理服务”微专业等方式，让学生成为能适应智慧医疗环境的复合型护理人才。

换言之，AI介入护理后，护士的核心竞争力不会被削弱，反而会被重新定义：既要懂患者，也要懂数据；既要会操作，也要会判断；既能与机器协同，也不能丢掉面对患者时的温度。

南方+记者 厉思璇