護理教育的未來—學習人工智慧之必要元素與實施策略

隨著人口老化平均餘命的延長，多重共病與照護複雜度，不僅增加醫療負載，更對照護體系帶來沉重的負擔；資源不足所面臨嚴重挑戰是亟待克服的難題。人工智慧（artificial intelligence, AI）包括調查、整合、學習、預測和決策等功能，透過AI在臨床照護中的應用，不僅改善工作流程提高效率，也提升照護品質與降低人力需求。雖然AI的應用在健康照護實務中日益蓬勃，智慧健康科技導入更是醫療健康衛生政策的趨勢，但醫護教育領域對於AI的運用與訓練相對不足。當前護理教育必須積極面對AI世代的來臨，培養具備理解與應用AI能力的護理師，將AI知能的培訓整合入醫護課程和臨床實習，讓第一線護理人員能善用AI技...

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Published in護理雜誌 Vol. 71; no. 2; pp. 26 - 33
Main Authors 林承霈(Cheng-Pei LIN), 陳俞琪(Yu-Chi CHEN), 陳律言(Lu-Yen Anny CHEN)
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 台灣 台灣護理學會 01.04.2024
社團法人臺灣護理學會
Subjects
artificial intelligence (AI)
machine learning
MEDLINE
nursing education
Scopus
TSCI
人工智慧
機器學習
護理教育
機器學習
nursing education
machine learning
護理教育
artificial intelligence (AI)
人工智慧
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ISSN0047-262X
DOI10.6224/JN.202404_71(2).05

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Summary:隨著人口老化平均餘命的延長，多重共病與照護複雜度，不僅增加醫療負載，更對照護體系帶來沉重的負擔；資源不足所面臨嚴重挑戰是亟待克服的難題。人工智慧（artificial intelligence, AI）包括調查、整合、學習、預測和決策等功能，透過AI在臨床照護中的應用，不僅改善工作流程提高效率，也提升照護品質與降低人力需求。雖然AI的應用在健康照護實務中日益蓬勃，智慧健康科技導入更是醫療健康衛生政策的趨勢，但醫護教育領域對於AI的運用與訓練相對不足。當前護理教育必須積極面對AI世代的來臨，培養具備理解與應用AI能力的護理師，將AI知能的培訓整合入醫護課程和臨床實習，讓第一線護理人員能善用AI技術，創造高品質、高效能且安全的照護。因此，本文彙整文獻常見的人工智慧模式、護理人工智慧教育所應培訓之六大核心能力，以及相對應學習與實踐之面向，提供護理教育與實務在職培訓之參考。期能在醫療照護困境之際，護理人員能成為創新改革照護體系的尖兵，成為引領照護轉型的先驅。
ISSN:0047-262X
DOI:10.6224/JN.202404_71(2).05