一项针对 500 多名美国护士的调查显示，人工智能的应用日益普及，但也指出临床护理机构有机会重新构想护理工作，而不仅仅是将技术叠加在护理工作之上。
人工智能已经进入护理一线，但大多只是作为一种辅助手段，而非颠覆性变革。尽管其应用日益广泛，但迄今为止，它并未对护理服务的基本要素造成太大影响。正如我们之前的研究所示，护士们仍然对人工智能的潜力充满信心，但这种信心尚未转化为广泛的应用。我们最新的调查访问了 500 多名美国护士，结果表明，真正的变革并非仅仅来自部署更多的人工智能工具，而是来自临床护理机构对护理工作的端到端流程进行重新设计（参见侧边栏“研究方法”）。
美国各地的临床医疗机构已将人工智能视为应对一系列常见挑战的潜在解决方案：持续的劳动力短缺、患者病情日益严重和需求不断增长，以及日益繁重的行政负担。人工智能正逐渐普及：近 65%的受访护士表示，他们现在使用的 AI 工具比一年前更多，这表明其发展势头强劲。然而，人工智能的普及程度仍然不均衡：23%的护士表示未使用过人工智能，只有约 2%的护士表示人工智能已融入到他们工作的方方面面。医疗机构也会影响人工智能的普及程度。来自医生诊所的受访护士中，超级用户（即人工智能的高级用户）的比例更高。超级用户是指在 10 分制评分中，使用程度达到 8-10 分的用户，其中 0 分代表“完全不使用”，10 分代表“在所有工作中都使用”。“您目前在日常护理实践中使用人工智能工具和技术的程度如何（如有）？”这一问题共收到来自急症护理医院的 208 份回复和来自医生诊所的 81 份回复。与急性护理医院（5%）相比，其他医院的这一比例为 21%。这表明，某些工作流程、技术投资或组织结构可能更有利于人工智能的集成，而更广泛的应用取决于系统层面的支持和工作流程的整合，而不仅仅是个人的积极性。
然而，人们对人工智能的潜力普遍抱有信心。超过80%的人认为人工智能至少能在一定程度上改善患者护理，其中16%的人认为它能显著改善患者护理。这种信念与实际应用之间的差距凸显了一个更广泛的机遇：不仅是部署人工智能，更是要重新构想一线护理工作的设计和实施方式。如果运用得当，人工智能可以帮助提升护理体验，并增强护士提供高质量患者护理的能力。
人工智能的应用范围广泛但较为分散。
调查结果显示，人工智能的使用并非仅限于少数热情用户。相反，人工智能的使用已遍及整个职场，但通常处于较低或中等水平（见图表1）。超过四分之三的受访护士表示，他们在日常工作中会使用人工智能，但使用程度各不相同。只有极少数人，约占10%，是超级用户。
图表1
尽管人工智能的应用深度有限，但护士们表示他们相信人工智能有潜力帮助改善患者护理（图表 2）。这表明，主要制约因素并非护士的意愿，而是临床医疗机构尚未充分应用人工智能，从而无法从根本上改变工作流程。
图表2
信任而非认知才是主要障碍。
与普遍认知相反，我们的调查显示，缺乏意识或培训并非美国护士采用人工智能的主要障碍。事实上，知识匮乏在2024 年调查中排名第三（36%），而在 2025 年调查中则降至第六（22%）。相反，2025 年调查中最常被提及的担忧是对人工智能输出准确性的信任度（33%），其次是缺乏人机交互（18%）和数据隐私（16%）（见图表 3）。
图表3
解决这些问题可能需要的不仅仅是培训。还需要在真实环境中证明其安全性和有效性，建立明确的治理机制以界定问责制和监督机制，对人工智能工具的功能和输出结果进行透明的解释，以及周全的整合以确保与以患者为中心的工作流程保持一致（图表 4）。
图表 4
人工智能必须从任务自动化发展到角色重新设计。
目前，人工智能的应用仍然主要集中在文档记录和药物管理等工作流程中（见图表 5）。这些工作流程结构化程度高且可重复，因此非常适合集成人工智能工作流程。
更复杂、更依赖系统且面向患者的应用，例如排班、劳动力优化和患者互动，则进展缓慢。这些领域在互操作性、信任和工作流程设计方面面临着更严峻的挑战；每个应用都需要进行大量的变更和风险管理，这使得进展本身就十分困难。这些领域预示着真正的角色演变和下一波价值浪潮将在哪里涌现。
图表5
然而，当我们比较调查中的人工智能超级用户与其他用户时，会发现他们的采用模式存在显著差异（图表 6）。与普通用户相比，超级用户更倾向于将人工智能应用于高风险工作流程，例如药物管理和临床决策支持（分别为 77% 对 27% 和 70% 对 20%）。这种差异表明，虽然许多护士都在尝试使用人工智能，但只有一小部分人开始将其融入到更高价值、决策密集型的活动中。
图表 6
综上所述，这些发现印证了医疗保健领域一个为人熟知的现实：仅仅采用新技术很少能带来实际效果。只有围绕新技术重新设计工作流程，才能充分发挥其价值。人工智能在护理工作流程中的应用亦是如此。真正的机遇在于重新配置护士、更广泛的护理团队以及数字工具之间的工作分配——这些改变必须与临床实践相契合，并辅以培训。要实现这一潜力，临床护理机构必须超越零散的解决方案，转向系统层面的角色和工作流程重塑。
如果运用得当，人工智能有望帮助护士减少行政工作时间，将更多精力集中在临床判断和患者互动上，并更持续地发挥其执业水平。Mercy Health 实施了人工智能赋能的护理工作流程，以简化护理协调，重新思考跨团队和护理环境的工作方式。Cheristi Cognetta-Rieke 等人，“在护理领域拥抱创新和 GenAI：来自该领域的早期经验教训”，《护理展望》，2025 年 9 月至 10 月，第 73 卷，第 5 期。通过与 Epic 合作部署人工智能护理计划，将护士交班记录的记录时间减少了 83%；该计划由一线护士主导实施，并在 30 天内实现了全系统 85% 的采用率。
如何以人工智能为核心重新构想一线护理
临床医疗机构不应将人工智能的实施和应用视为一项独立举措，而应将其视为重塑一线医疗服务模式这一更大契机的一部分。
重新设计的数字化转型方法聚焦于企业能力的三个方面：价值匹配、交付和变革管理。它为临床医疗机构（包括护理机构）如何利用人工智能为其自身创造价值提供了一个切实可行的视角。
通过在不同角色和技术之间重新分配工作来提升价值
临床医疗机构可以重新设计端到端的工作流程，从而摆脱在任务层面使用零散解决方案的模式。重塑护理工作流程需要包括首席护理官在内的高层领导就清晰的转型目标和战略达成一致。在达成一致之后，机构可以通过重新评估任务层面的工作执行方式，将战略转化为行动。这首先要明确定义患者护理需求，并界定哪些工作可以由护士（且仅限护士）完成，其他护理团队成员可以提供哪些支持，以及人工智能或其他数字化工具和辅助手段可以帮助改进哪些工作。
例如，医疗机构可以继续依靠护士的实际操作经验进行评估，依靠她们的临床判断进行决策，以及依靠她们与患者建立良好关系的能力。人工智能可以通过识别患者的早期临床预警信号、呈现相关的患者病史和医疗信息，以及实现更加个性化、响应迅速的互动来支持护士的工作，从而增强患者的信任。斯坦福医院报告称，他们正在使用人工智能作为实时连接层，预测患者风险，并促使护士和医生更早地进行协调一致的干预，以改善患者的治疗效果。Robert J. Gallo 医学博士等，“人工智能辅助干预在检测临床恶化方面的有效性”，《美国医学会内科杂志》，2024 年 3 月 25 日；Hanae Armitage，“人工智能如何改善医生和护士的协作”，《斯坦福医学》，2024 年 4 月 15 日。
护士可以直接在医院现有的电子健康记录 (EHR) 系统中接收人工智能生成的风险评分警报。该系统每 15 分钟自动提取患者数据，并将通知推送给护理团队。另一个例子是 HCA Healthcare，该公司利用人工智能驱动的护士排班系统自动做出人员配备决策，从而节省行政时间，更好地将技能与患者需求相匹配，并使护理主管能够专注于支持员工和提高护理质量。“更智能、更安全的医院：HCA Healthcare 如何利用人工智能重新定义患者安全”，美国医院协会，2025 年 10 月 16 日。
通过治理和一线员工的意见来增强交付能力
将人工智能成功融入新的运营模式，关键在于临床医疗机构建立健全的治理机制，以增强信任并解决隐私问题。明确的问责制和保障措施有助于消除疑虑，增强人们对人工智能赋能医疗服务的信心。此外，让一线员工直接参与人工智能工具的设计、选择和改进，确保其相关性和易用性，是实现有效应用和产生影响的关键。梅奥诊所实施了一项战略性的生成式人工智能框架，该框架采用人机协作监督、护理领导层批准以及“护士主导，护士服务”的原则，并将护士虚拟助手直接嵌入电子病历系统，以整合患者数据并简化临床工作流程。Cheristi Cognetta-Rieke，“利用技术改变梅奥诊所的护理”，在 2025 年 10 月 22 日至 24 日于马萨诸塞州波士顿举行的护理世界大会上发表的口头报告。
通过培养护理人员的人工智能素养来确保变革适应能力
虽然人们对人工智能的认知度很高，但仍需进行更深入的能力建设，以支持更高级的临床应用。梅奥诊所也在培训和引导护士参与生成式人工智能的部署，通过实际操作人工智能消息传递和虚拟助手等工具来提升员工的能力。Cheristi Cognetta-Rieke，“利用技术改变梅奥诊所的护理”，在 2025 年 10 月 22 日至 24 日于马萨诸塞州波士顿举行的护理世界大会上发表的口头报告。
领养尚未带来变革。
人工智能不再是护理工作的假设性组成部分。与之前的研究结果一致，大多数护理人员已经在使用人工智能，而且其应用范围还在不断扩大。然而，目前护理领域人工智能的应用现状往往存在碎片化、差异化和深度不足等问题。下一阶段的实施将不再取决于新工具的引入，而是取决于临床医疗机构能否将这种势头转化为对一线护理的有效重塑。
那些在人工智能时代重新构想护理工作结构、支持和交付方式的机构，必将取得成功。人工智能在护理领域的未来不仅仅在于算法，更在于构建一种以人为本、充分赋能的护理模式。
这篇文章对您来说有多大相关性和实用性？
关于作者
注册护士Gretchen Berlin是麦肯锡华盛顿特区办事处的高级合伙人；注册护士Beth Bravo是该办事处的顾问；Mhoire Murphy是波士顿办事处的合伙人；注册护士Stephanie Hammer是丹佛办事处的副合伙人。
作者谨此感谢奋战在一线的护士、医生和工作人员，感谢他们悉心照料患者和社区；同时感谢推动这项工作的临床领导者。他们也感谢安维莎·罗伊对本文的贡献。
本文由纽约办公室高级编辑奎里达·安德森编辑。
《2050趋势概要》中的第六个趋势聚焦于健康和护理的发展。本报告探讨了众多全球健康挑战、医疗保健的未来趋势以及日益紧迫的护理问题。...