收益：
- 能够结合在一个安全流程中，其中人工智能生成草稿，并在整个怀孕过程中由助产士/医生做出决定
- 检查每个输出“这是真的吗？”安全吗？这是秘密吗？可以理解吗？合适吗？过质量关
- 能够建立书面的个人人工智能协议，其中包括绿/黄/红工作分离、批准的工具、去标识化和质量门
在本模块中，您学习了如何在助产的许多不同任务中使用人工智能——怀孕监测、风险预警、教育材料、咨询、母乳喂养、记录、证据筛选、隐私和文化适应。最后一个单元将所有这些部分组合成一个安全的工作流程，并为您建立一个个人人工智能协议，您将在自己的实践中永久实施该协议。我们的目标是让人工智能成为日常业务中可靠、定义明确的一部分，而不是孤立的“技巧”。
让我们考虑一个从开始到结束的怀孕旅程示例，看看人工智能在哪里提供帮助并在每一站停止。这种整体视图将模块的所有原理融入到一个思维导图中。
主要原则（最后一次）：人工智能是加速助产文本、信息和组织工作的助手。诊断、风险、药物治疗和临床指导是助产士和医生的责任。未经验证的 AI 输出是未签名的患者便条。决定始终取决于人。
端到端流程：人工智能驱动的怀孕之旅
- 初步陈述：助产士询问病史；它将去识别化的纸币放入人工智能的规则结构中，并标记缺陷（第 2、7 单元）。临床判断取决于助产士。
- 后续计划：人工智能生成预约提醒消息和后续图表骨架（单元2）。频率和筛查时间由助产士/医生根据方案确定。
- 每次访问：提供 AI 危险信号清单和访问摘要（第 3 单元）。价值解释和风险决策是助产士/医生的。
- 培训：AI制作宣传册、视频脚本、图文说明手册；助产士验证并适应文化/语言（第 4、10 单元）。
- 咨询：AI提供高难度的演讲排练和富有同理心的文本草稿；助产士用她自己的语言说话（第 5 单元）。
- 产后：AI制作孕产支持留言和母乳喂养卡；观察和临床随访由助产士负责（第 6 单元）。
- 文档：AI 格式化笔记，转储移交至 SBAR；内容和批准属于助产士（第 7 单元）。
- 信息更新：AI引导简化，搜索路线图；助产士验证原始来源的证据（第 8 单元）。
- 每一步：隐私（第 9 单元）和文化敏感性（第 10 单元）始终适用。
在这个流程中，AI在任何时候都不会做出决策；在每一站，她都会制作一份草稿，助产士对其进行验证、定制并承担责任。
质量控制：对每个输出进行“上线”检查
在将人工智能输出投入实际工作（给客户、给文件、给团队）之前，每次都要传递相同的五个问题。称之为个人品质的门户：
- 这是真的吗？每个数字、剂量、周数、指南声明是否都经过原始来源验证？
- 安全吗？它涉及决策/诊断/风险吗？如果输出包含以下内容，则输出不可用；该决定属于助产士/医生。
- 这是秘密吗？文本中是否有任何直接/间接的识别信息？如果有，应进行清洁。
- 可以理解吗？是否适合目标受众的语言和读写能力？
- 合适吗？它在文化和情感上合适吗？语气对吗？
在您对所有五个问题都回答“是”之前，请勿发布打印输出。该网关将所有模块的课程压缩为一个习惯。
三个迷你箱子
案例1——综合日：助产士将人工智能融入她的日常生活中：早上她将交接工作放入SBAR，下午她制作并验证小册子，下午她为焦虑的孕妇排练演讲，晚上她格式化笔记。每周文档和材料时间减少约 40%；但由于每个输出都经过质量门，因此错误率不会增加。利润来自于加快工作速度，而不是决策。
案例 2 — Gate 阻止错误：第二位助产士用 AI 准备出院单并询问“正确吗？”在质量关口。该问题表明母乳喂养频率数字与方案相冲突。输出在上线之前会得到纠正。如果没有门，孕妇就会收到错误的指令。质量控制不是流于形式，而是真正的安全阀。
案例3——个人协议：第三位助产士为自己准备了一份书面的“人工智能使用协议”：在哪些任务中她将使用人工智能（绿色/黄色），在哪些任务中从不使用人工智能（红色），哪些工具得到批准，去识别规则和质量门。他与他的团队分享了这份一页的文档；新同事也以同样的标准工作。人工智能的使用正在从个人习惯演变为企业安全文化。
可复制模板
个人人工智能协议（根据自己的实践填写）1）绿色（舒适使用）：[小册子，消息，摘要，格式，翻译草稿...]2）黄色（支持，仔细）：[风险提醒列表，清单...]3）红色（永远不会决定）：[诊断，风险程度，转诊，剂量，价值解释...]4）批准的工具：[...]5）去识别规则：无直接+间接标识符。6）质量门：正确吗？值得信赖吗？隐？可以理解吗？合适的？
角色：您是质量门审核员。任务：用 5 个问题评估以下输出，并为每个问题给出“通过/停止”，如果停止，请写出原因：1) 是否有任何未经确认的数字/剂量/指南声明？2) 是否包含诊断/风险/转介/决策？3) 是否有直接/间接识别信息？4) 是否适合目标识字水平？5) 文化/情感语气是否合适？输出：[文本]
角色：您是工作流程规划助理。任务：将我典型的助产任务分解为几个步骤：[任务]。对于每一步，“人工智能会做吗？/助产士会决定吗？”标签。还要标记红色（决策）步骤。
角色：你是每周的自我评估助理。任务：让我评估一下我本周使用 AI 完成的以下任务：[列表]。对于每一项，询问：它节省了时间吗？是不是在门口发现了一个错误？下周我应该解决什么问题？用简短的要点进行总结。
弱提示/强提示
弱项：“如何利用人工智能加速我的业务？”
结果：建议是一般性的、不切实际的，并且不包括边界和安全。
强的：
角色：工作流程规划助理。将我的“新怀孕首次申请”任务分成步骤。每个步骤都标有“AI 做出/助产士决定”，并分别标记红色（决定）步骤。最后，指定哪些步骤需要去标识化。
区别：强大的提示通过提取具体任务、决策边界和隐私点给出可行的地图。
模块概要图
单元主题
人工智能的工作
助产士/医生的工作
简介、角色、道德
—
边界和验证规则
产前随访
故事、消息、桌子骨架
数值解读、监测频率
风险预警
提醒、警告文字
诊断、风险、转诊决定
教育材料
小册子/视频/卡片草稿
准确性、语气、认可
咨询
排练、移情草稿
真实的对话，人与人之间的联系
母乳喂养/产褥期
支持留言、卡片
观察、临床随访
文档
格式，缺少标记
内容、评价、签名
证据筛选
简化、路线图
原始来源验证
隐私
去识别化控制
数据安全决策
文化/语言
翻译、改编稿
本地/母语验证
提示：写下您的个人协议一次，将其挂在显眼的地方，并每季度检查一次。工具发生了变化，但“决策由人来决定、输出经过验证、数据受到保护”的原则保持不变。只要你保留这三句话，使用哪种工具仍然是次要的。
常见错误
- 绕过质量门：当你匆忙时说“就这一次”，错误就会悄悄溜进来。
- 随着时间的推移放松红色区域：当你习惯人工智能时，转向要求决策是最隐蔽的风险。
- 不写协议：劳累的一天忘记了心中的规则；书面协议是永久性的。
- 没有为团队制定标准：如果团队其他成员的行为不同，一个人的注意力是不够的。
- 不进行自我评估：如果你不衡量什么是有效的，你就无法进步。
- 以手段代替原则：手段改变；身份验证、安全和隐私原则不会改变。
综上所述
人工智能是全程加速助产文本和组织工作的助手；但它并不决定于怀孕的任何阶段。最后一个单元将整个模块组合成一个安全流程和一个质量门：将每个输出评估为“真实？安全？机密？可理解？合适？”过一遍问题。为自己建立一个书面的个人人工智能协议——绿色/黄色/红色工作、批准的工具、去标识化和质量门——与您的团队分享并定期审查。工具改变；决策是人为的，输出是经过验证的，数据是受到保护的，原则是永久的。
应用任务
编写您自己的个人一页人工智能协议：绿色/黄色/红色待办事项、批准的工具、去标识化规则和五个问题的质量门。然后，使用工作流程模板将您的典型任务（例如“新怀孕首次入院”）划分为多个步骤，并标记每个步骤 AI/助产士。最后，将本周你的人工智能使用之一通过质量门并写一份改进说明。
清单
- [ ] 我有一份书面协议，其中包括绿色/黄色/红色工作分离。
- [ ] 我将每个输出都通过五个问题的质量门。
- [ ] 我绝对不会在红色（决策）任务中使用 AI。
- [ ] 我仅使用经过批准的工具和去识别化的数据。
- [ ] 我与我的团队分享了协议并将其挂在显眼的地方。
- [ ] 我定期进行自我评估并更新协议。
模块考试
1. 一位助产士向 AI 询问妊娠期缺铁性贫血的每日铁剂量，并得到了流利、自信的答案。如何处理这个输出？
- A) 不使用输出来决定剂量；剂量确定是医生/方案的工作，在未验证 AI 输出的情况下无法使用 ✔
- B) 由于答案是有把握的，他直接告诉孕妇剂量。
- C) 如果你再次询问人工智能并得到相同的答案，则认为它是正确的。
- D) 将剂量写在传单上并分发，因为文字流畅且令人信服
说明：剂量是临床决定，处于红色区域；责任在于医生。人工智能可以通过幻觉产生错误的剂量，流畅性并不能证明准确性。助产士不直接使用此输出；将剂量决定留给方案和医生。
2. 一名助产士注意到，她向一群识字能力有限的孕妇发放的宣传册没有得到执行。在这种情况下，应该如何利用人工智能呢？
- A）以更技术和更详细的方式印刷同一本小册子
- B) 将内容调整为非常简单的语言和图片支持的结构，而不改变其含义✔
- C) 他认为孕妇不感兴趣并留下了小册子。
- D) 通过添加更多医学术语来增加手册的严肃性
解释：问题不在于信息，而在于不适合人的沟通方式（健康素养低）。助产士要求人工智能将内容重写为“非常简单的短句，并有图片支持”，但不改变含义；使其易于访问。目的不是提供信息，而是使其易于理解和适用。
3、孕妇头痛剧烈、视力模糊、手面部浮肿。助产士询问人工智能“这位孕妇是否患有先兆子痫？”他想问。什么是正确的做法？
- A）它等待人工智能诊断先兆子痫并根据其响应采取行动。
- B）如果人工智能说“是”，它就会发送，如果它说“不”，它就会发送
- C) 不要求诊断；仅使用人工智能进行危险信号提醒列表，由助产士/医生进行评估和诊断✔
- D) 让人工智能解读血压值，并由其做出正常/异常的决定。
说明：做出诊断处于红色区域；你不能问人工智能。人工智能可以生成最具暗示性的危险信号列表；但诊断和评估是助产士/医生的临床决定。诊断问题会产生自信但不负责任的答案，从而导致错误的自信。
4.以下哪些工作是可以轻松使用人工智能的“绿色区”工作？
- A）诊断孕妇先兆子痫
- B) 决定是否转介孕妇
- C) 确定药物剂量
- D) 为怀孕学校制作一份营养手册草稿 ✔
描述：绿色区域由文本和组织任务组成，当助产士阅读和更正这些任务时，很容易发现错误：小册子草稿、预约消息、故事格式、翻译草稿。诊断、转诊决定和剂量确定是红色区域；人工智能不会在这些方面做出决定。
5. 一名助产士给人工智能发了一张凌乱的助产士纸条，上面写着“修复它并完成缺陷”。打印输出显示“尿液分析正常”这句话，这是他不想要的分析结果。这是什么例子以及如何预防？
- A) 这是捏造的（幻觉）发现；不要说“完成”，而是说“分布、适合、留空”并逐行验证输出 ✔
- B) 这是一个准确的预测；纸条保留原样是因为人工智能写的是正常情况
- C) 这是一个小错别字；这并不重要，因为它不会改变含义
- D) 这是一种理想的行为，因为它使音符更丰富。
说明：这是文档中最危险的幻觉形式：人工智能假设“正常流程”并捏造了一个未被观察到的发现。为了避免这种情况，调用“部署”而不是“完成”，明确禁止拟合，保留空白“[BLANK]”，并逐行验证输出。
6. 一名助产士希望人工智能能够总结一个小镇孕妇的故事。她删除了名字和身份证，但留下了“我们镇上唯一的四胞胎怀孕者”的字样。为什么这有风险？
- A) 由于名称和TR ID已被删除，因此不再有风险。
- B) 是间接标识符；小地方的独特情况标志着人，所以应该概括✔
- C) 这只是一个医疗细节，与隐私无关。
- D）该信息已经安全，因为人工智能存储数据
描述：这是一种间接标识符：小地方的独特情况直接指向该人并导致重新识别。去标识化不仅要清除直接的（姓名、ID），还要清除间接的标识符；该表述应概括为“多胎妊娠”。
7. 一名助产士要求人工智能提供“关于该主题的 5 项当前研究”以进行演示；人工智能返回了一份包含可信标题、作者和年份的列表。什么是正确的行为？
- A）将列表直接放入演示文稿中，因为它看起来很有说服力
- B) 由于人工智能熟记当前信息，因此无需验证
- C) 尝试从原始来源找到每个参考文献；不使用无法验证的研究，因为人工智能可以伪造来源✔
- D) 它只检查标题是否有意义并认为它们足够。
描述：人工智能可以发明不存在的文章、作者和来源；这是证据筛选中最阴险的幻觉形式。每个给出的参考文献都被视为“忽略”，直到手动找到其原始来源为止。助产士从可靠来源验证每项研究；他不会使用他无法验证的东西。
8. 模块中如何总结在证据筛选中最大限度降低幻觉风险的方法？
- A）尽可能多地向人工智能询问同样的问题
- B）无条件信任人工智能提供的资源
- C）只满足于摘要而不查看实际来源
- D) 在“处理我找到的文本”模式中使用人工智能，而不是“提供信息”并说“只需依赖此文本”✔
解释：黄金法则是不要将人工智能用作“信息来源”，而是用作“手中文本的处理器”。粘贴您找到的可靠文本并说“只需依赖此文本”将在很大程度上防止人工智能编造事实。问题不应该是“给我找到证据”，而是“帮助我理解我发现的证据”。
9. 使用人工智能将健康相关文本翻译成另一种语言时，哪项是正确的？
- A) AI翻译是初稿；母语人士应核实，不应单独依赖关键消息 ✔
- B) 翻译可以直接使用，因为人工智能翻译流畅
- C) 翻译质量取决于语法，而不是医学准确性
- D) 可以跳过验证，因为紧急消息的速度很重要
描述：人工智能可以生成流畅的初始翻译，但可能会误译医学术语或错过文化背景。健康翻译必须由母语人士（翻译员或母语医疗保健专业人员）验证；对于关键/紧急消息，不能仅依靠人工智能翻译。
10. 在准备生育支持信息时，该模块一直强调并应包含在每条信息中的要素是什么？
- A) 药物剂量建议
- B) “何时以及如何寻求帮助”行 ✔
- C) 写下母亲的姓名和档案号码
- D) 坚定的医疗承诺（“一切都会完美”）
说明：一条好的支持消息不仅告诉我们要做什么，而且还告诉我们当超出限制时该怎么做；因此，每条消息都应包含“针对此症状/状况寻求帮助”这一行。 AI可能会忘记这句话；助产士会确保每条信息上都有该信息。
11. 模块中如何定义人工智能在产前咨询中的作用？
- A) 通过直接与孕妇聊天进行咨询
- B) 诊断孕妇的情绪状态
- C) 它不能取代言语；通过排练、强调大纲和选项文本帮助助产士做好发言准备 ✔
- D) 代替助产士做出决定并指导孕妇。
说明：人工智能不会与孕妇进行实时对话；它让助产士为这次谈话做好准备。困难的演讲排练会产生一系列移情反应和中立的选项大纲。助产士建立咨询和真正的人际关系；像机器人一样阅读AI文本破坏链接，草稿被翻译成自己的语言。
12. 在将人工智能输出引入实际工作之前，该模块提出的“质量门”会问哪五个问题？
- A) 速度快吗？便宜吗？长吗？短吗？好看吗？
- B) 谁写的？什么时候？在哪里？从哪里？如何？
- C）是新的吗？流行吗？现代吗？技术的？是官方的吗？
- D) 这是真的吗？安全吗？这是秘密吗？可以理解吗？合适吗？ ✔
描述：个人质量门对每个输出应用五个问题：这是真的吗？ （数量/剂量/指南已验证），安全吗？ （是否涉及决策/诊断/风险），是否保密？ （有没有识别信息），可以理解吗？ （是否适合识字），合适吗？ （文化/情感基调是否合适）。在您对其中五个人说“是”之前，输出不会发布。
13. 谁填写用于临床文件安全移交的 SBAR 框架中的“A（评估）”标题？
- A) 助产士自己撰写临床评估；人工智能将此标题留空✔
- B) 人工智能自动填写评估，助产士签字
- C) 评估由患者填写
- D) 这个盖子是不必要的，可以去掉
解释：SBAR 的标题“A”是助产士的临床评估，不属于人工智能。 AI可以将笔记导出为SBAR格式并编辑其他标题；但助产士始终承担评估、临床解释、签名和责任。