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專科護理通論
題目

目前處於資訊科技主導之際,護理專業對「聰明工作」的描述,下列何者錯誤?

解析
聰明工作以實證為基礎、善用科技輔助,但照護決策核心仍是護理師專業判斷,而非人工智慧。
相同主題的下一題對於專科護理師職責之敘述,下列何者錯誤?

深入解析

題目核心概念解析

本題旨在測驗護理人員對於「聰明工作」的正確理解。在資訊科技快速發展的時代,護理專業的「聰明工作」並非單純地將決策權交給機器,而是強調以科學證據為基礎,結合創新思維與工具,來提升照護品質與效率。根據提供的參考文獻,我們可以深入剖析各選項的意涵。

各選項逐一判讀

選項 1:所有措施皆具理論或實證依據
此描述正確。護理專業的「聰明工作」根基於實證護理。參考文獻[2]指出,人工智慧在護理中的應用場景,如臨床決策支持,其發展與評估都必須仰賴堅實的證據基礎。任何護理措施的創新,無論是否導入科技,都應回歸到是否有理論支持或研究實證,這正是專業價值的核心展現。

選項 2:追求高品質且省時之護理成效
此描述正確。聰明工作的目標即在於優化流程、減少非直接護理時間的耗費,讓護理師能更專注於病人照護。參考文獻[2]明確提到,AI可以處理如文書記錄等遠離直接病人互動的任務。參考文獻[1]也探討了護理人員對生成式AI的期待,其中即包含提升工作效率與效益。因此,追求高品質與省時的雙贏成效,是聰明工作的具體目標。

選項 3:包含護理行政與技術層面創新
此描述正確。聰明工作的範疇不僅限於臨床技術,更涵蓋了管理與行政流程的再造。參考文獻[2]的研究範疇即包含了護理照護場景中的各種AI應用,從直接臨床決策到行政文書作業皆屬之。護理行政上的排班、物料管理,乃至於技術層面的創新如智慧型輸液幫浦、遠距監測等,都是聰明工作的一環。

選項 4:以人工智慧作為照顧決策核心
此描述錯誤。此為本題的正確答案。人工智慧在護理中的角色是「輔助」而非「核心決策者」。參考文獻[3]深入探討了「可解釋性人工智慧」的重要性,強調AI系統在加護病房等環境中,其角色是支持臨床決策、風險預測和工作流程優化,但護理師仍對病人的結果負有最終責任。AI系統的「黑箱」特性引發了倫理與專業問责的擔憂,因此必須強調人類的監督與判斷。參考文獻[4]的質性研究也顯示,護理師在使用AI輔助決策系統時,仍須維持自身的臨床判斷,並為其升級決策負責。因此,照顧決策的核心始終是護理師的專業判斷,而非人工智慧。
參考文獻(論文來源)
  • [1]
    Exploring the application of generative artificial intelligence in nursing: a cross-sectional study.研究論文了解生成式AI在護理的應用現況,有助於掌握科技如何輔助臨床工作。Wu J, Yang M, Wei X, Zheng Y, Deng J. (2026) · DOI: 10.3389/fpubh.2026.1689418
  • [2]
    Application Scenarios for Artificial Intelligence in Nursing Care: Rapid Review研究論文快速回顧AI在護理的多元應用情境,幫助你認識未來照護模式的轉變。Kathrin Seibert, Dominik Domhoff, Dominik Bruch, Matthias Schulte‐Althoff, Daniel Fürstenau, Felix Bießmann (2021) · DOI: 10.2196/26522
  • [3]
    Explainable Artificial Intelligence in Critical Care Nursing: A Discussion Paper.研究論文解釋性AI能讓加護病房護理師理解決策原因,提升病人安全與信任。Berdida DJE. (2026) · DOI: 10.1111/nicc.70560
  • [4]
    From Triage to Intensive Care: A Qualitative Study of Nurses' Experiences with AI-Enabled Decision Support.研究論文探討護理師使用AI決策輔助的真實感受,凸顯人機協作中的關鍵挑戰。Alanazi MA, Alanazi MA. (2026) · DOI: 10.1111/nicc.70537

臨床情境

臨床實務引導:聰明工作與人工智慧角色

在資訊科技主導的醫療環境中,護理師需清楚區分「輔助工具」與「決策主體」的界線。以下提供臨床判斷與溝通要點,協助您在日常實務中落實聰明工作的核心精神。

情境應用:當AI建議與臨床判斷不一致時

您使用臨床決策支持系統評估一位術後病人,系統根據生命徵象與檢驗數據,建議立即給予特定止痛藥物。然而,您觀察到病人表情平靜、自述疼痛分數低,且已知該藥物曾引起病人嚴重噁心。

  • 專業判斷優先:AI建議是基於群體數據的統計推論,您的臨床評估包含個體化觀察、病人主訴與病史。此時應以您的整體評估為決策核心,而非盲目遵從系統建議。
  • 紀錄與溝通:在病歷中明確記載「經評估病人疼痛表現與過去不良反應史,暫不依循系統建議給藥,改採非藥物措施並持續監測」。這展現了您對臨床決策的責任承擔。
  • 系統回饋:將此案例作為改善AI模型的機會,向資訊部門或護理主管反映系統建議與臨床實況的落差,促進工具優化。
團隊溝通腳本:向病人或家屬解釋AI角色

當病人詢問:「護理師,那個電腦說我有高風險,是不是很嚴重?」您可以這樣回應:

「這個系統是我們用來輔助評估的工具,它會整理很多病人的資料來提醒我們注意。但真正了解您狀況、做最後判斷的,還是醫生和護理師。我們會一起討論,並根據您個人的情況來決定最適合的照護方式。」

此回應傳達三個關鍵訊息:1. 定義AI為輔助工具;2. 強調專業人員的主體性;3. 承諾個別化照護,有助於建立信任並降低病人對科技的焦慮。

實證基礎的日常實踐

聰明工作的每一項措施都應回溯到證據或理論。當您想導入一項新科技或改變流程時,可自問:

  1. 這項措施是否有研究支持其能改善病人結果?
  2. 它是否節省了時間,讓我能更專注於直接照護?
  3. 它是否涉及行政或技術層面的合理創新?
  4. 最終的臨床決策權與責任是否仍由護理人員掌握?

若前三項為「是」而第四項也確保為「是」,則此措施符合聰明工作的定義。

重要概念

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