韩国的护理与人工智能

本文通过对韩国首尔未来医院进行为期三个月的民族志研究，探讨了护士需求与实际技术建设之间的差距。研究发现存在三种持续模式：

• 成功的自动化技术：通过协作设计解决被管理人员和护士共同认可的问题，例如自动物流机器人（Magic Cart）和实时定位系统（RTLS），这些技术消除了工作流程中的繁琐环节，无需护士或患者改变行为。
• 失败的自动化技术：试图计算本质上具有主观性的人类行为或假设临床环境中不存在实验室条件，例如跌倒预测算法和压疮成像应用程序，这些技术在真实环境中缺乏准确性和透明度，导致护士信任度低。
• 未被满足的需求：护士明确要求的高影响力自动化技术，例如基于平板电脑的患者教育，但由于技术复杂性或机构利益冲突而未被开发。

研究进一步发现，AI 的采用在工会化医院和非工会化医院之间存在系统性差异。工会代表指出，工会化医院的 AI 实施更侧重于解决劳工问题，例如确保公平的工作分配和减少职业倦怠，而非工会化医院的 AI 采用则更多地由领导层愿景驱动，受市场驱动视角和运营效率影响。

研究结论指出，自动化不太可能在未来取代护士，因为当前的护理劳动力需求远超可用人员。自动化更多地被视为一种减轻非核心任务负担的支持机制，使护士能够专注于专业护理。然而，要弥合机构定义的创新与一线工作经验之间的差距，需要制度层面的改革，包括：

• 支持护士在 AI 规划中的代表权。
• 优先考虑“需求优先”而非“技术优先”的投资。
• 确保AI素养教育，使护士能够批判性地参与他们工作的系统。