Analysis of status and development trend of \"Internet + nursing service\" based on GPT-4 language model

GUO Xiaomei1，ZOU Wenjuan1，WANG Qin1，ZHAN Ling2，DONG Lijuan1*

1.Zhongshan Hospital of Traditional Chinese Medicine，Guangdong 528400 China；2.School of Nursing，Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine

* Corresponding Author" DONG Lijuan，E-mail：gxm4725@163.com

Keywords" continuing care;\"Internet + nursing service\";Delphi method;GPT?4 language model;nursing

摘要" 目的：基于GPT?4語言模型分析我國當(dāng)前“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。方法：基于GPT?4語言模型擬定“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢調(diào)查問卷，于2023年7月—9月選取護(hù)理專業(yè)具有副高級(jí)及以上職稱的18名專家進(jìn)行2輪德爾菲專家函詢，進(jìn)而分析我國“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。結(jié)果：2輪專家函詢的問卷回收有效率分別為78%和100%；第2輪專家函詢的專家權(quán)威系數(shù)為0.883，表明專家意見協(xié)調(diào)性較好。最終得出目前我國“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的服務(wù)項(xiàng)目包括慢性病護(hù)理、康復(fù)護(hù)理、專科護(hù)理、健康教育、安寧療護(hù)5個(gè)方面，具有便捷、可定制、信息化、資源共享的優(yōu)點(diǎn)，但也面臨護(hù)患安全、供需不平衡、服務(wù)事故分責(zé)、經(jīng)濟(jì)需求差異等方面的困難，且存在技術(shù)、專業(yè)、角色、支持4個(gè)方面的阻礙因素。未來應(yīng)從國家政策支持、增加市場需求、技術(shù)創(chuàng)新、加強(qiáng)行業(yè)競爭等方面進(jìn)行改進(jìn)。結(jié)論：目前，雖然我國“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”仍面臨一些問題，但已初見成效，未來應(yīng)繼續(xù)進(jìn)行更深入且廣泛的發(fā)展。

關(guān)鍵詞" 延續(xù)性護(hù)理；“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”；德爾菲法；GPT?4語言模型；護(hù)理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2025.04.032

2019年1月，國家衛(wèi)生健康委在《關(guān)于開展“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”試點(diǎn)工作的通知》中指出，要?jiǎng)?chuàng)新護(hù)理服務(wù)模式［1］。我國在探索培育護(hù)理服務(wù)新型業(yè)態(tài)以來，各地“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”陸續(xù)開展試點(diǎn)工作，在慢性病、老年、孕產(chǎn)婦等群體中積累了一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。而隨著人工智能（AI）信息技術(shù)的進(jìn)步，目前已有相對(duì)成熟的具有自我學(xué)習(xí)特征的AI對(duì)話軟件問世，其在信息咨詢、輔助決策等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景［2?3］。本研究旨在運(yùn)用GPT?4語言模型形成問卷初稿，通過德爾菲專家函詢法明確“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，探索AI技術(shù)應(yīng)用于護(hù)理領(lǐng)域的可行性。

1 資料與方法

1.1 成立課題研究小組

本研究組由1名護(hù)理管理專家、1名計(jì)算機(jī)信息專家和1名護(hù)理學(xué)碩士研究生組成；分別負(fù)責(zé)文獻(xiàn)查閱、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)檢索、資料收集反饋及整理分析。

1.2 基于GPT?4語言模型擬定專家函詢問卷

采用集成了GPT?4語言模型的搜索引擎［微軟公司開發(fā)的必應(yīng)（New Bing）］進(jìn)行分析。首先針對(duì)研究主題進(jìn)行問題輸入，將得到的回復(fù)進(jìn)行整理，然后通過閱讀、整理數(shù)據(jù)及提煉主題等方法進(jìn)行分析，形成初步指標(biāo)，見表1。本研究小組經(jīng)過3輪討論，結(jié)合文獻(xiàn)分析對(duì)指標(biāo)內(nèi)容進(jìn)行逐一修改，最終形成我國“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢調(diào)查問卷。

1.3 德爾菲專家函詢

1.3.1 遴選函詢專家

遴選專家標(biāo)準(zhǔn)：1）專職從事護(hù)理管理、臨床護(hù)理及護(hù)理教育工作；2）具有副高級(jí)及以上職稱；3）在其專業(yè)領(lǐng)域工作時(shí)間≥10年；4）愿意參加本研究者。于2023年7月—9月選取18名專家進(jìn)行函詢，來自北京、上海、廣州、深圳、中山5個(gè)地市。函詢專家基本情況見表2。

4、5分分別對(duì)應(yīng)“非常不同意”“不同意”“一般”“比較同意”“非常同意”，同時(shí)設(shè)有專家建議欄及增加或修改意見欄，供專家對(duì)內(nèi)容提出意見和建議。根據(jù)第1輪專家函詢結(jié)果修改并制訂第2輪函詢問卷。第2輪函詢內(nèi)容及打分方式與第1輪相同，對(duì)于第1輪函詢中g(shù)t;80%的專家均選擇5分的條目則不進(jìn)行第2輪專家函詢，并要求專家對(duì)仍存有較大爭議的條目進(jìn)行再次評(píng)價(jià)。專家積極性用問卷回收有效率表示；專家權(quán)威程度用專家權(quán)威系數(shù)（Cr）表示，由專家熟悉程度系數(shù)（Cs）和判斷系數(shù)（Ca）決定；專家意見的協(xié)調(diào)程度用肯德爾和諧系數(shù)（Kendall's W值）表示，其反映全部專家對(duì)所有內(nèi)容意見的協(xié)調(diào)程度，取值0～1，越大表示專家對(duì)結(jié)果內(nèi)容認(rèn)同的一致程度越高，全部指標(biāo)的協(xié)調(diào)性越好，結(jié)果越可靠。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

通過Excel 2016軟件錄入數(shù)據(jù)，并采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。定性資料用人數(shù)和構(gòu)成比（%）表示；符合正態(tài)分布的定量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 專家積極性與權(quán)威程度

2輪專家函詢的問卷回收有效率分別為78%、100%。第1輪專家的Cr、Ca、Cs分別為0.875，0.854，0.851；第2輪專家的Cr、Ca、Cs分別為0.883，0.889，0.877。2輪專家函詢的Cr均gt;0.80，表明本研究專家具有較高權(quán)威性。

2.2 專家意見的協(xié)調(diào)程度

2輪專家函詢的肯德爾和諧系數(shù)分別為0.582、0.613，經(jīng)檢驗(yàn)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.01），說明專家意見的協(xié)調(diào)性較好。

2.3 德爾菲專家函詢結(jié)果（見表3）

3 討論

3.1 GPT?4語言模型技術(shù)在護(hù)理研究中的應(yīng)用

GPT?4是最新的AI多模態(tài)語言模型，其關(guān)鍵特性之一是能夠快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新任務(wù)，具有更廣泛的常識(shí)和解決問題的能力；具有高度的通用性，能夠執(zhí)行廣泛的任務(wù)。GPT?4具有理解自然語言并生成連貫且有意義的文本的能力，可以讀取和分析大量文本數(shù)據(jù)，快速處理文本數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)生成響應(yīng)，在生成連貫且有意義的文本時(shí)錯(cuò)誤率低且精度高。本研究采用的是微軟公司開發(fā)的必應(yīng)搜索引擎，其集成了最新版GPT?4語言模型，為搜索定制；同時(shí)還開發(fā)了普羅米修斯（Prometheus）模型，可與AI技術(shù)進(jìn)行智能對(duì)接，更充分地發(fā)揮AI的能力［6?8］。本研究初步探索了基于GPT?4語言模型制定的問卷在德爾菲法專家函詢中的應(yīng)用。借助GPT?4在資料收集過程中對(duì)問題分析的深度及廣度等方面的優(yōu)勢，迅速完成專家函詢問卷的制定，總用時(shí)約10 min，較常規(guī)采用訪談等方法擬定函詢問卷的效率有了極大的提高，也節(jié)省了研究過程中人力資源的投入。且從形成的函詢問卷及最終的專家反饋結(jié)果來看，參加函詢的護(hù)理專家對(duì)于函詢問卷的項(xiàng)目未提出額外的補(bǔ)充意見，體現(xiàn)了GPT?4語言模型輸出答案的準(zhǔn)確性較高，也初步體現(xiàn)了此類AI語言模型工具在護(hù)理研究中的應(yīng)用前景。目前，國外對(duì)于GPT?4語言模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已有少量的探索性觀點(diǎn)及研究發(fā)表［9］，但我國將其應(yīng)用于護(hù)理學(xué)研究的報(bào)道較少。本研究開創(chuàng)性地將GPT?4語言模型技術(shù)應(yīng)用于德爾菲法專家函詢問卷的編制過程中，為護(hù)理研究領(lǐng)域提供了新的研究工具。

3.2 “互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”現(xiàn)狀

本研究通過GPT?4語言模型及德爾菲專家函詢，從“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”目前開展的服務(wù)項(xiàng)目、優(yōu)點(diǎn)、面臨的困難、阻礙從業(yè)人員的因素等方面對(duì)其現(xiàn)狀進(jìn)行了評(píng)價(jià)。目前，各地開展的“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”已基本覆蓋護(hù)理服務(wù)的常見內(nèi)容，而形式上較傳統(tǒng)護(hù)理服務(wù)具有一定的創(chuàng)新性和優(yōu)越性。通過“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”，病人或家屬可以隨時(shí)隨地在線預(yù)約、咨詢、購買護(hù)理服務(wù)，避免了傳統(tǒng)護(hù)理服務(wù)中需要到醫(yī)院或社區(qū)服務(wù)中心排隊(duì)等待的繁瑣過程，提高了服務(wù)的便捷性。并且可以根據(jù)病人不同的需求和病情提供量身定制的護(hù)理服務(wù)，也可以通過在線平臺(tái)公開服務(wù)內(nèi)容、價(jià)格、評(píng)價(jià)等信息，提高服務(wù)的透明度和公開性，讓病人或家屬更加信任和放心［10］。此外，對(duì)于管理者來說，“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”可以通過互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用程序、智能設(shè)備等手段實(shí)現(xiàn)護(hù)理服務(wù)的信息化管理和監(jiān)控，包括服務(wù)記錄、數(shù)據(jù)分析、預(yù)警提醒等，甚至可以讓不同地區(qū)和機(jī)構(gòu)之間實(shí)現(xiàn)資源共享，提高護(hù)理服務(wù)的覆蓋面和效率，促進(jìn)護(hù)理服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)化，進(jìn)一步提升護(hù)理服務(wù)的科學(xué)性和管理水平［11］。但“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”也面臨一些困難，主要體現(xiàn)在服務(wù)過程中護(hù)患雙方安全問題、護(hù)患數(shù)量供需失衡、護(hù)患在服務(wù)事故中的責(zé)任認(rèn)定、護(hù)患經(jīng)濟(jì)需求差異4個(gè)方面。并且從護(hù)理從業(yè)人員角度來看，部分人員可能缺乏“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的相關(guān)技術(shù)和工具的掌握和使用能力，從而影響服務(wù)的效率和質(zhì)量；而“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”相關(guān)專業(yè)知識(shí)和技能的掌握不足會(huì)影響服務(wù)的滿足度和安全性。面對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”這一新技術(shù)，部分護(hù)理人員可能存在角色沖突和不適應(yīng)，如工作與生活的平衡、醫(yī)院與社區(qū)的轉(zhuǎn)換、團(tuán)隊(duì)與個(gè)人的協(xié)調(diào)等，影響服務(wù)的穩(wěn)定性和持續(xù)性。目前，我國為從業(yè)人員提供的培訓(xùn)和指導(dǎo)、團(tuán)隊(duì)和設(shè)備、法律和法規(guī)、收入和晉升等相關(guān)支持和保障還有所欠缺，這些都可能影響護(hù)士服務(wù)的動(dòng)力和信心［12?14］。

3.3 “互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”發(fā)展趨勢

“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下幾方面：1）政策支持力度逐步增強(qiáng)。國家衛(wèi)生健康委等部門出臺(tái)了一系列政策文件，支持和規(guī)范“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的試點(diǎn)工作，推動(dòng)醫(yī)療資源的優(yōu)化配置和跨區(qū)域流動(dòng)，促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)的降本增效和公平可及。2）市場需求日益增加。隨著社會(huì)老齡化、慢性病增多、居民健康意識(shí)提高等因素的影響，人們對(duì)于專業(yè)化、便捷化、個(gè)性化護(hù)理服務(wù)的需求不斷增加，“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”可以滿足這些需求，以提高病人或家屬的就醫(yī)體驗(yàn)和生活質(zhì)量。3）服務(wù)技術(shù)進(jìn)一步創(chuàng)新。“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈等現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)護(hù)理服務(wù)的信息化管理和監(jiān)控，提高服務(wù)的效率和質(zhì)量，同時(shí)也拓展了線上問診、遠(yuǎn)程監(jiān)測、智能設(shè)備等服務(wù)的內(nèi)容和范圍。4）行業(yè)競爭日益加劇?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”市場規(guī)模不斷擴(kuò)大，吸引了包括醫(yī)院、社區(qū)、第三方平臺(tái)、護(hù)理人員等多方參與者的進(jìn)入，形成了多元化的市場格局，同時(shí)也帶來了激烈的競爭和合作，促進(jìn)了行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)化。

3.4 “互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”發(fā)展應(yīng)對(duì)策略

目前，以自我學(xué)習(xí)為特征的語言模型及以AI為代表的信息技術(shù)飛速發(fā)展，正在深刻改變社會(huì)發(fā)展和行業(yè)內(nèi)容。而AI輔助護(hù)理在醫(yī)護(hù)患中的認(rèn)知存在差異［15］。本研究結(jié)合文獻(xiàn)分析及專家函詢，總結(jié)歸納了護(hù)理人員要順應(yīng)“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的發(fā)展趨勢，需要從以下幾個(gè)方面做準(zhǔn)備：1）學(xué)習(xí)新技能。護(hù)理人員需要掌握“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”的相關(guān)技術(shù)和工具，如線上溝通、遠(yuǎn)程監(jiān)測、智能設(shè)備等，提高自己的信息素養(yǎng)，適應(yīng)新的服務(wù)模式和流程。2）提升專業(yè)水平。護(hù)理人員需要不斷更新自己的專業(yè)知識(shí)和技能，提高自己的護(hù)理質(zhì)量和安全，滿足病人或家屬的多樣化和個(gè)性化需求，樹立自己的專業(yè)形象和信譽(yù)。3）增強(qiáng)服務(wù)意識(shí)。護(hù)理人員需要注重服務(wù)的人性化和溫情化，關(guān)注病人或家屬的心理和情感，用語言和行為傳遞關(guān)懷和尊重，提高服務(wù)的滿意度和忠誠度。4）拓展職業(yè)發(fā)展。護(hù)理人員需要利用“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”平臺(tái)拓展自己的職業(yè)發(fā)展空間和機(jī)會(huì)，如多點(diǎn)執(zhí)業(yè)、專科護(hù)理、慢性病管理等，實(shí)現(xiàn)自己的職業(yè)價(jià)值和收入增長。

4 小結(jié)

本研究結(jié)合GPT?4語言模型和德爾菲法初步探索了“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”目前開展的服務(wù)項(xiàng)目、優(yōu)點(diǎn)、面臨的困難、阻礙從業(yè)人員的因素等現(xiàn)狀，并對(duì)其發(fā)展趨勢進(jìn)行了總結(jié)歸納。為現(xiàn)代新信息技術(shù)在護(hù)理研究中的應(yīng)用提供了可行性的思路。但限于受訪專家所在地的現(xiàn)實(shí)情況及時(shí)效性等局限，今后仍需繼續(xù)對(duì)我國“互聯(lián)網(wǎng)+護(hù)理服務(wù)”進(jìn)行深入調(diào)查，為該領(lǐng)域的健康發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持及決策參考。

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（收稿日期：2024-01-02；修回日期：2024-12-02）

（本文編輯 趙奕雯）