近年来，随着信息化技术与医疗卫生领域的不断融合，人工智能(Artificial Intelligence，AI)医疗已从前沿技术逐步转变到现实应用阶段。2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中提出，国家要完善适应人工智能技术的医疗政策体系、重点任务、保障措施等，并加快创新应用，以缓解就医诊疗困难、提升公众健康水平[1]。目前，人工智能技术已在疾病预测与诊断、慢性疾病管理与护理、医学影像识别等方面广泛应用，其中人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)算法是实现这一过程的重要手段，通过利用计算机高效挖掘大量电子健康记录(Electronic Health Record，EHR)的深层信息，从而进行自主学习与训练，构建各系统疾病的精准预测、诊断及预后等模型，进而指导临床医疗护理工作。本文针对人工神经网络在护理领域中的发展与应用研究进行综述，指出我国护理信息学发展的局限性，并分析未来的挑战与应对，以期为我国基于人工神经网络的护理领域研究提供参考依据。

1 人工神经网络相关概述

人工神经网络是由神经元(感知器)通过突触(权重)连接而形成的多层复杂模型，是一种通过模拟人脑的学习过程而进行机器学习、模式识别和预测的数学模型[2]。与传统的逻辑回归预测模型相比，ANN的优势在于：①通过计算机运算有效且科学地处理和分析医学、护理模型中复杂的非线性关系；②可通过多种可用的训练算法检测医学或护理模型中预测变量之间所有可能的交互作用；②所构建预测模型的精确度、灵敏度及特异度较高[3]。ANN典型网络结构如图1所示，其中第1层称为输入层，它由许多神经元(或节点)组成，这些神经元(或节点)代表了所分析的医学或护理预测模型中的自变量，因此，确定输入变量是构建预测模型的关键；最后一层是输出层，可导出预测模型的结果，此层中的节点数量取决于预期结果的分类；在输入层和输出层之间有多个隐层，确定隐层的神经元数量也是重中之重。ANN的输入层、隐层及输出层之间的连接是“突触”，数学上称为权重，它的作用是表述输入变量与预期输出变量之间错综复杂的非线性关系。研究者可将EHR拆分为训练库与测试库，之后利用训练数据库让ANN进行自我学习，得出初始预测模型，最后将测试库数据的变量带入预测模型中，以验证该模型的精准度。近年来，越来越多的医疗及工程专家将ANN算法应用于医学、护理领域研究，如疾病的诊断、疾病预后的预测、护理不良事件的预测等。

图1ANN典型网络结构

2 人工神经网络在护理领域中的应用进展

2.1人工神经网络在护理不良事件管理中的应用 护理不良事件是指护理过程中发生的不在计划中的意外事件，可导致患者受到伤害或残疾、延长患者住院时间等不良结局，如压疮、跌倒、非计划性拔管等[4-5]。国内外已有研究者应用ANN算法构建出部分护理不良事件的预测模型，目的是通过该模型科学地识别发生不良事件的高危患者，并有针对性地制定干预计划，以消除安全隐患，降低护理不良事件发生率。

手术过程中，患者会因制动时间长、麻醉等因素导致手术相关压力性损伤(Surgery-Related Pressure Injury，SRPI)，也称为压疮，SRPI发生率也是评价手术室护理质量的重要指标[6]，护理人员在减少SRPI发生率的过程中起到举足轻重的作用。Chen等[7]将149例接受过心血管手术的患者按3∶1的比例随机分入训练库与测试库，构建可准确预测SRPI的ANN模型。结果显示，患者年龄、疾病种类、手术时间、围手术期是否使用糖皮质激素是最重要的4个预测变量。该模型可帮助护理人员准确识别心血管手术患者中发生SRPI的高危人群，并实施干预措施，可降低SRPI的发生率、改善手术预后。除压力性损伤外，跌倒也是医院内常见的护理不良事件之一，在老年患者群体中较常见，严重者可延长患者不必要的住院时间，增加医疗成本，影响健康结局，且医院夜班时护理人员相对不足，导致跌倒管理已成为临床护理工作中的难题。Beauchet等[8]将急诊病房的848例老年患者纳入研究，采用ANN算法有效处理住院跌倒危险因素中非线性、复杂的交互关系。Lee等[9]同样是通过ANN对护理不良事件报告系统中的数据进行挖掘，构建跌倒预测模型。2项研究结果均显示，与经典的逻辑回归方法相比，ANN模型可提高跌倒预测的准确性、敏感性与特异性。

相比较而言，在传统的临床工作中，我国护理人员大多通过经验或量表来评估患者发生不良事件的风险，如Braden量表、Norton量表、Berg平衡量表等，但其预测价值一般，并未有效降低临床护理不良事件的发生率[10-12]。究其原因，护理不良事件的发生并非是几个因素间简单线性关系导致的，而是由多个因素之间复杂的非线性关系所致，传统的量表评估工具是无法剖析因素间的交互关系，另外护理人员的工作经验与直觉具有主观性而缺乏科学性，也可能会因工作忙或其他原因而忽略个别信息的采集，导致很难准确识别高风险群体。而基于ANN的预测模型可有效处理引发护理不良事件因素中复杂的交互关系[13]，帮助护理人员挖掘相关数据，并识别出高危患者。由此，医疗机构应重视护理学与工学的有效结合，广泛开发基于ANN的护理不良事件报告系统，并进行精准干预，可充分提高工作效率，缓解我国护理人力资源短缺。