医学智能 AI 辅助教学课件

医学智能辅助教学课件A I演讲人01前言02病例介绍目录03护理评估从“碎片记录”到“数据画像”04护理诊断从“经验判断”到“循证支持”05护理目标与措施从“模板执行”到“个性定制”06并发症的观察及护理从“被动应对”到“主动预警”07健康教育从“填鸭式”到“沉浸式”08总结前言前言作为一名在临床护理教学一线摸爬滚打了15年的带教老师，我太清楚医学教育的“痛”了——以前带护生实习，最常遇到的场景是学生围在病床前，看着心电监护仪上跳动的数字抓耳挠腮，记不全24小时出入量，漏掉患者主诉里的关键细节；遇到复杂病例讨论，十几个学生挤在示教室，盯着一张纸质病历本，争着看心电图上那道细微的ST段抬高；更揪心的是，遇到突发抢救，新手护士因经验不足手忙脚乱，甚至连吸痰管型号都要现翻书……直到这两年，医院引进了医学智能AI辅助教学系统，我明显感觉到“教”与“学”的齿轮转得更顺了记得上周带教时，大三护生小林举着平板问我“老师，AI分析说患者可能存在‘潜在并发症心源性休克’，可他现在血压还正常，这是怎么判断的？”我看着她屏幕上跳动的动态数据链——从心肌酶谱趋势、乳酸水平到每小时尿量，AI用可视化图谱把隐藏的风险点串成了线那一刻我突然明白医学智能AI不是来“替代”的，而是给师生递了一把“透视镜”，让抽象的护理思维变成可触可感的逻辑链前言这套课件，我想用最真实的教学场景、最鲜活的病例故事，和同行们聊聊当医学教育遇上AI，我们如何让护生更早触摸到临床的“温度”与“精度”？病例介绍病例介绍先从上个月我带教小组亲历的一个病例说起患者张师傅，58岁，建筑工人，因“持续性胸骨后压榨痛3小时”急诊入院他被推进抢救室时，手还紧紧攥着胸口的衣服，额头上的汗把病号服都浸透了我让护生小吴做首份护理评估，她拿着记录本，一边听患者断断续续说“疼得后背都酸了”，一边盯着心电监护——HR118次/分，BP152/98mmHg，SPO₂92%（鼻导管2L/min吸氧）这时候，AI教学系统弹出了提示框“患者疼痛评分（NRS）8分，建议同步采集疼痛性质、放射部位及诱发因素；心电图V1-V4导联ST段抬高

0.2-

0.4mV，需立即核查心肌损伤标志物检测时间”病例介绍后来我们知道，张师傅有10年高血压史，平时总说“吃片药就行”，发病前刚搬了两袋水泥急诊心肌酶谱显示肌钙蛋白I（cTnI）

0.8ng/mL（正常＜

0.04），肌酸激酶同工酶（CK-MB）35U/L（正常＜25），结合症状和心电图，确诊“ST段抬高型心肌梗死（前壁）”，急诊PCI术后转入CCU这个病例之所以选为教学案例，是因为它几乎涵盖了心内科护理的核心难点急性疼痛管理、PCI术后并发症观察、高危患者的个性化宣教……更关键的是，在整个诊疗护理过程中，AI系统像个“隐形带教老师”，从评估到干预，始终在“敲黑板”“划重点”护理评估从“碎片记录”到“数据画像”护理评估从“碎片记录”到“数据画像”以前带护生做护理评估，最常听见的抱怨是“老师，要记的内容太多了，患者说了10句话，我只抓住3句关键的”现在有了AI辅助，评估效率和深度都上了台阶主观资料采集会“追问”的智能助手张师傅入院时，护生小周按照传统流程问“您哪里疼？疼了多久？”患者疼得直喘粗气“就胸口，3小时了”这时候，AI系统弹出了“评估引导”“请补充疼痛评分（NRS）、是否向肩背部放射、是否伴随恶心呕吐、近期是否有活动耐量下降”小周愣了一下，接着问“张叔，您觉得这个疼像被石头压着，还是火烧一样？能给疼的程度打个分吗？0分不疼，10分最疼”患者说“8分吧，后背也跟着酸，刚才吐了两口”这些细节立刻被AI录入电子病历，系统还自动生成了“疼痛特征图谱”——时间、性质、放射部位、伴随症状一目了然客观资料分析会“预警”的动态监测PCI术后，张师傅的监护仪连接了AI分析模块以前护生只看即时数值“血压120/75mmHg，正常；尿量每小时30mL，达标”但AI系统调取了近6小时的趋势图血压从术后2小时的135/85mmHg持续下降至120/75mmHg，尿量从45mL/h降至30mL/h，同时乳酸水平从

1.8mmol/L升至

2.2mmol/L系统弹出提示“需警惕低血容量或心功能不全，建议核查中心静脉压（CVP）及每搏输出量（SV）”后来证实，患者因术中造影剂用量较大，存在隐性容量不足，及时调整了补液方案多维度整合会“翻译”的知识链接评估完成后，AI系统自动生成了一份“患者护理画像”基础信息（年龄、病史）+实时体征（生命体征、实验室指标）+风险标签（心梗后泵衰竭风险3级、压疮风险2级）+关联知识（急性心梗护理常规、PCI术后并发症观察要点）护生小吴说“以前学的是零散的知识点，现在AI帮我把‘张师傅’和‘急性心梗护理’连成了一张网，看他的情况，我能立刻想到课本里的哪张表格、哪个案例”护理诊断从“经验判断”到“循证支持”护理诊断从“经验判断”到“循证支持”护理诊断是护理程序的核心，但对新手来说，最容易犯的错误是“漏诊”或“错诊”比如以前带教时，护生常把“疼痛”作为唯一诊断，却忽略了“活动无耐力”“潜在并发症心律失常”等关键问题AI系统的“诊断辅助模块”，本质上是一个“护理知识库+案例数据库”的结合体基于数据的智能匹配输入张师傅的评估数据后，系统列出了5个候选诊断

①急性疼痛（与心肌缺血缺氧有关）；

②活动无耐力（与心肌收缩力下降、氧供需失衡有关）；

③潜在并发症心律失常（与心肌损伤、电解质紊乱有关）；

④知识缺乏（缺乏冠心病预防及术后康复知识）；

⑤焦虑（与疾病突发、环境陌生有关）这些诊断不是“拍脑袋”出来的，而是系统遍历了近5年医院3000+急性心梗病例的护理记录，结合NANDA-I（北美护理诊断协会）最新版术语库匹配的结果基于逻辑的层级排序护生小周问我“这些诊断都重要，怎么分主次？”AI系统给出了“诊断优先级图谱”急性疼痛（首要，影响患者舒适度及心肌耗氧）→潜在并发症心律失常（次首要，直接威胁生命）→活动无耐力（影响康复进程）→焦虑（影响治疗依从性）→知识缺乏（需贯穿全程）这种排序不是简单的“病情急重优先”，而是结合了循证医学证据——比如研究显示，急性心梗患者疼痛评分＞7分时，心肌耗氧量增加20%-30%，因此控制疼痛是降低心梗范围扩大的关键基于实践的验证修正当然，AI的诊断只是“建议”，最终需要护士结合临床判断比如系统提示“焦虑”，但我们观察到张师傅反复问“我还能上班吗？”“支架能用多久？”，这说明他的焦虑更多源于对预后的担忧，而不仅仅是环境陌生于是我们修正了诊断描述“焦虑（与疾病预后不确定、角色功能改变有关）”小周感慨“AI帮我打开了思路，但最后还得自己‘摸’患者的脉”护理目标与措施从“模板执行”到“个性定制”护理目标与措施从“模板执行”到“个性定制”以前带教时，最头疼的是护生“照本宣科”——写护理措施时，不管患者是80岁的老人还是30岁的年轻人，都写“协助床上如厕”“低盐饮食”AI系统的“措施生成模块”，让护理计划真正“活”了起来目标设定可量化、可追踪针对“急性疼痛”，我们和AI系统共同设定了目标“患者2小时内疼痛评分≤4分，30分钟内主诉疼痛性质减轻”这个目标不是拍脑门定的，系统调取了同类型病例的疼痛控制数据90%的患者在使用吗啡5mg静推后15-20分钟起效，结合张师傅的体重（75kg）和肝肾功能，建议首剂吗啡4mg措施制定人机协作的“精准方案”措施分为四大类，每一条都标注了“依据”和“执行人”镇痛护理吗啡4mg静推（依据《急性ST段抬高型心肌梗死护理指南2022》），15分钟后评估疼痛评分（执行人责任护士）；氧疗管理维持SPO₂≥95%，若＜94%则调整为面罩吸氧（依据AI分析张师傅氧合指数为320，属轻度低氧）（执行人护生+责任护士）；活动指导术后24小时绝对卧床，协助床上排便（依据张师傅年龄58岁，心功能Killip II级，活动耐量评分4分）（执行人护生）；心理干预用“心梗康复成功案例库”给患者看同龄患者术后3个月恢复工作的视频（依据AI分析张师傅文化程度初中，对“身边人案例”接受度更高）（执行人带教老师）动态调整随病情变化的“智能提醒”术后6小时，张师傅疼痛评分降至2分，但心电监护出现偶发室性早搏（PVC），AI系统立刻弹出提示“潜在并发症心律失常风险升级至2级，建议每30分钟记录心律，准备胺碘酮备用”我们随即调整了措施增加心电监护导联（加做V

5、V6），每小时听心音，告知患者“感觉心跳乱了立刻按呼叫铃”这种“实时校准”的能力，是传统护理计划单做不到的并发症的观察及护理从“被动应对”到“主动预警”并发症的观察及护理从“被动应对”到“主动预警”急性心梗术后最危险的就是并发症，以前带教时，护生常因“看不出苗头”而错过最佳干预时机AI的“并发症预警模块”，相当于给护士装了一双“监察镜”常见并发症的“特征库”系统里存着20+种心梗术后并发症的“数据指纹”比如心源性休克的早期表现是“收缩压下降＜10mmHg/小时、尿量＜

0.5mL/kg/h、乳酸每小时上升

0.3mmol/L”；再比如心包填塞会出现“奇脉（吸停脉）、CVP升高＞12cmH₂O、心音遥远”这些特征不是文字描述，而是动态的“数据阈值+趋势图”预警分级从“黄色提醒”到“红色警报”张师傅术后12小时，AI系统弹出“黄色预警”“患者HR从85次/分升至102次/分（2小时内），CVP从8cmH₂O升至11cmH₂O，需排查容量超负荷或心功能不全”我们立刻核查他术后补液量已达1500mL（目标24小时1800mL），且夜间喝了半杯温水（家属未记录）调整补液速度后，2小时内HR降至90次/分，CVP回至9cmH₂O，预警解除应急处置“步骤式”指导+模拟训练如果遇到“红色警报”（比如室颤），系统会跳出“急救操作指南”第一步，立即非同步电除颤（200J）；第二步，启动CPR；第三步，静脉推注肾上腺素1mg更关键的是，护生可以在AI虚拟模拟系统里反复练习——戴上VR眼镜，就能“身临其境”地处理室颤、心包填塞等场景，系统会实时反馈“除颤电极位置偏外

0.5cm，可能影响除颤效果”“胸外按压深度4cm（需≥5cm）”小周做完模拟训练后说“以前在模型上练，总觉得‘这是假的’，现在AI把监护仪的声音、患者的呻吟都还原了，我手真的会抖，特别能体会到抢救时的紧迫感”健康教育从“填鸭式”到“沉浸式”健康教育从“填鸭式”到“沉浸式”健康教育是护理的“最后一公里”，但以前常遇到“说了10遍，患者记不住”的尴尬AI的“健康教育模块”，让宣教变成了“定制化对话”需求分析“患者画像”定内容系统先给张师傅做了“健康素养评估”文化程度初中，平时爱看短视频，对“专业术语”接受度低；家庭支持系统良好（儿子每天陪床），但老伴儿有糖尿病，自己管不住嘴基于这些，系统推荐了宣教内容

①用动画讲解“支架是什么，为什么不能随意停药”；

②拍一段“低盐饮食”示范视频（展示他平时爱吃的腌菜换成凉拌菜）；

③给家属培训“如何识别心梗复发征兆（牙痛、上腹痛）”形式创新“互动式”替代“灌输式”我们没有发宣教单，而是让张师傅用平板登录AI宣教系统点击“用药”模块，会弹出“氯吡格雷和阿司匹林有什么区别？”的选择题，答错了系统会用他能听懂的话解释“氯吡格雷是‘血小板小胶水’，不让它们粘成块；阿司匹林是‘小剪刀’，剪断胶水的原料”；点击“运动”模块，系统生成了“术后3天-3个月”的运动计划，还能同步到他的手机，每天提醒“今天该在床上抬腿10次了”效果追踪“数据反馈”看成效出院前，系统做了“宣教效果评估”张师傅能准确说出“双联抗血小板药要吃12个月”（正确率90%），知道“胸痛超过15分钟必须打120”（正确率100%），家属能演示“低盐饮食”的称量方法（正确率85%）针对薄弱点，我们又补了一段“家属版”宣教视频——毕竟，患者的健康，一半在医护，一半在家人总结总结写完这个课件，我翻出了10年前的带教笔记，上面记着“今天小护士把24小时尿量算错了，患者实际少尿3小时未发现”再看看现在护生们盯着AI系统讨论“乳酸清除率”的样子，突然觉得医学智能AI不是“洪水猛兽”，而是递给我们的“接力棒”——它帮我们接住了“数据记录”“知识检索”“风险预警”这些“体力活”，让我们有更多精力去做“共情沟通”“个性化干预”“临床思维培养”这些“脑力+心脑”的事当然，AI永远代替不了护士的温度——张师傅出院那天，拉着小周的手说“闺女，你们的AI系统啥都能算，但我就信你给我调的靠背角度，比机器更得劲”这句话，比任何数据都珍贵总结医学教育的本质，终究是“人”的教育AI是工具，是翅膀，但飞多高、飞多稳，取决于我们是否始终记得屏幕背后是真实的患者，代码之外是滚烫的生命这，或许就是医学智能AI辅助教学最核心的“算法”——用技术延伸专业的边界，用温度守护医学的初心谢谢。