收益：
- 了解预警评分（例如EWS/NEWS）的逻辑和局限性，同时利用人工智能总结生命体征和观察数据
- 能够通过结构化的提示来组织趋势和恶化的症状，并向医生提供报告草稿
- 能够实现人工智能的预警输出是筛查支持，由护士和医生来查看和评估患者并做出决定。
护理的核心是监测患者。当病人的脉搏增加、血压下降或呼吸受损时，护士通常是第一个注意到的。这项监测工作既持续又累人：需要跟踪数十名患者的生命体征（脉搏、血压、呼吸、体温、血氧饱和度、意识水平），了解趋势并及时抓住病情恶化的患者。人工智能是这项监测任务的有力助手：它整理分散的数据，使趋势可见，协助计算预警分数并准备向医生报告。但本单元最重要的一句话是这样的：AI看不到病人；AI看不到病人；您是决定病情恶化、走向患者并开始干预的人。
预警分数是多少？
早期预警评分（英文：Early warning Score，简称EWS；常见版本是NEWS——国家早期预警评分）是一种筛查工具，对患者的生命体征进行评分，并产生总的“恶化风险”数字。当每个生命体征偏离正常范围时，它会获得更高的分数；当总分超过一定阈值时，会发出警告：“应该更频繁地看诊该患者”或“应该呼叫医生”。
这些评分的目的是尽早发现病情：在患者病情严重之前几个小时，生命体征就会发生无声的变化。分数将这种无声的变化变成了数字，让人很难错过。然而，分数只是一种筛查辅助手段，而不是诊断。正常评分并不意味着“这位患者很好”；它只是说“测量的生命体征目前没有超过阈值。”如果您有临床怀疑，即使评分正常，您也应该对患者进行评估。
注意：预警评分不能替代临床判断。如果分数较低，但患者对您来说看起来“不好”，那么您的首要任务始终是临床评估。盲目相信人工智能计算出的分数并在没有看到病人的情况下就过去是一个严重的错误。
AI在追踪过程中有何帮助
您可以在四个地方安全地使用人工智能进行患者监护：
- 编辑数据。它将不同时间的重要测量结果排列到一个有组织的表格中，并使趋势可见。
- 趋势总结。它用简单的句子总结了诸如“过去 8 小时内脉搏率增加且血压下降”之类的模式。
- 评分逻辑提醒。它提醒您哪个生命体征得到哪个分数（但最终阈值和决定是根据机构协议）。
- 报告草稿。它将您在打电话给医生时所说的话转换为 SBAR 格式的简洁草稿。
AI做不到的是评估：看到皮肤的颜色，听到呼吸的声音，注意到病人的焦躁不安，权衡家人的“事情并不总是这样”这句话。这些是护理判断，不适合任何数据。
三个迷你箱子
案例 1——无声恶化。一名72岁的患者在8小时内脉搏从78次增加到112次，呼吸从16次增加到24次，血压从130/80下降到100/60。单独观察时，每个值看起来都像“临界正常值”。 AI 在一张表格中显示了这三种趋势，并将其总结为“所有三个参数都在恶化，预警分数正在增加”。护士查看并评估患者，并在怀疑患有败血症时致电医生。人工智能的贡献在于早期可见性；该决定由护士和医生做出。
案例 2 — 误导性的正常分数。一名年轻患者的生命体征完全正常，但据其家人称，该患者“不是他自己”。分数低了。尽管有这样的分数，护士仍会根据临床怀疑进行神经学评估，并发现早期变化。教训：即使分数正常，临床判断也是第一位的。
案例 3 — 报告速度。护士会为病情恶化的患者打电话给医生。他将匿名的生命趋势提供给人工智能并让它起草 SBAR； 30 秒内即可准备好完整的常规报告。护士将草稿与实际文件进行比较、更正并进行搜索。节省了时间，人工智能无需做出任何决定。
一步一步：人工智能生命监测总结
- 匿名收集数据。无需识别患者即可写入测量时间和数值。
- 让 AI 编辑。请求图表和趋势摘要。
- 提醒我机构门槛。说明阈值和决策规则符合协议。
- 评估患者。不管号码是什么，都要去看病人。
- 将报告转换为 SBAR。在将其转发给医生之前先确认实际文件。
- 记录决定和时间。
四个可复制模板
任务：根据时间将以下（匿名）生命测量结果排列在一张表中，并用一句话总结每个参数的趋势（增加/减少/恒定）。添加评论，做出诊断。测量：[时钟 - 脉搏 - TA - 呼吸 - 体温 - SpO2 - 意识]
任务：为此重要趋势撰写一份护士-医生 SBAR 草稿报告。S：当前状态，B：简要背景，A：护士观察（观察，而不是评论），R：医生请求（评估请求）。声明您将阈值和决定留给机构协议。数据：[...]
任务：对于以下每个重要值，根据一般预警逻辑标记“正常/注意/高度注意”，并写下为什么这样标记。请注意，确切的分数和阈值必须通过机构的协议进行确认。价值观：[...]
任务：提醒患者随访记录中可能遗漏的观察标题（疼痛、尿量、意识、皮肤、出入）作为检查表。标记缺失的部分，不要填写。注意：[...]
弱提示/强提示
弱者：“这个病人身体不好吗？”
Güçlü：“将以下 12 小时匿名生命趋势排列在一张表中，标明每个参数的方向，并标记哪些参数一起显示恶化模式。不做诊断，不做决定；只需编辑数据。我将通过查看患者来做出最终评估。”
在强大的提示中，AI被赋予“编辑、标记”的任务；没有给出“决定”任务。
常见错误
- 将分数误认为是认可。预警评分是风险筛查，而不是诊断。
- 相信正常分数而不去看病人。临床怀疑始终优先。
- 盲目相信AI的计算。阈值和分数必须根据机构协议进行确认。
- 单一测量结果会混淆趋势。重要的不是单一值，而是随时间的变化。
- 跳过观察线程。疼痛、尿量和意识等主题被排除在生命数字之外。
恶化和升级链
预警分数本身没有任何意义；真正的问题是当分数上升时该怎么办。在大多数机构中，都有一个基于评分的升级方案：对于超过一定阈值的患者，观察频率增加，通知主管护士，在一定级别上呼叫医生，并在更高级别上启动快速反应小组。这条链条将护士“有些事情不对劲”的直觉转化为具体且负责任的行动。人工智能在提醒你这个链条方面很有用：根据分数，它可以提供“该级别在协议中具有此步骤”的清单。但发起并执行这一链条的是护士；人工智能只是提醒你即将进行哪一步。
升级的最大障碍通常不是技术性的，而是人性的：缺乏经验的护士可能会犹豫是否“徒劳”地称呼医生。然而，及早且结构良好的通知可以挽救生命。在这里，AI 对 SBAR 编辑的支持也给人一种心理上的安慰：当你手上有一份清晰、完整的报告时，搜索就会变得更容易。
超越生命体征：补充观察的线索
早期预警评分是基于数字生命体征，但恶化的最初迹象往往不会体现在数字中：患者焦躁不安、意识模糊、尿量减少、皮肤冰冷湿冷、“感觉不舒服”的表情。经验丰富的护士会在分数上升之前抓住这些线索。人工智能可以使用清单来提醒您患者随访记录中是否询问了这些主题，但查看、触摸和解释这些线索只是护士的工作。因此，千万不要以“患者病情稳定”之类的结论来结束AI随访总结；人工智能组织数据，您做出临床图片决策。
综上所述
人工智能整理患者随访数据，使趋势可见并加速报告；但他没有看到病人，并决定让情况变得更糟。预警评分是一种筛查辅助手段，而不是诊断。即使评分正常，如果您有临床怀疑，也应该对患者进行评估。用AI“编辑、标记”；护士和医生负责“评估和决定”的工作。
应用任务
通过您自己的服务（匿名）获取患者 8-12 小时的生命趋势。让人工智能将其分类到表格中并创建趋势摘要。然后生成SBAR报告草案并与实际文件进行比较并修正。最后，写一段话，说明在分数正常但您有临床怀疑的情况下您将如何行事。
清单
- [ ] 我在未识别身份的情况下编辑了重要数据。
- [ ] 我将趋势解释为随时间的变化。
- [ ] 我通过机构协议确认了门槛和分数。
- [ ] 不管分数如何，我都会评估患者。
- [ ] 我将 SBAR 报告与实际文件进行了比较。
- [ ] 我记录了这个决定和时间。
- [ ] 我并没有为了分数而牺牲临床怀疑。