摘要
目前对人工智能工具在脑出血护理各阶段的应用方式及其对临床决策和患者结局影响的研究尚不充分。本研究通过文献综述探索了人工智能在脑出血患者临床管理中的最新应用。研究团队在PubMed等五个数据库进行了系统检索，并辅以人工检索。共纳入7项研究（2014-2024年），结果显示在急性期，随机森林等机器学习模型比传统预后评分系统更精准；在恢复期，AI通过数据补全、康复规划和远程康复支持提升了以患者为中心的护理质量。这些发现表明人工智能在改善预后预测、临床决策和护理连续性方面具有重要潜力。
引言
数字技术的快速发展正在重塑医疗保健，特别是人工智能在临床实践中的整合应用。人工智能包含机器学习算法、大数据分析、放射组学、远程医疗平台和可穿戴设备等工具，已显示出增强临床决策、运营效率和患者结局的潜力。这些创新正在探索用于急性神经系统疾病管理，包括脑出血（ICH）。
方法
本研究采用叙事性文献综述方法，通过PubMed等五个数据库系统检索（2014-2024年），关键词包括"脑出血"、"护理"、"人工智能"等。纳入标准：英语发表、聚焦脑出血临床护理、报告可测量结局。排除非英语文献、动物研究和纯理论模型。使用EndNote去重后，经双盲筛选获得7项研究。
结果
在急性期，机器学习模型（随机森林、XGBoost）在预测住院死亡率和6个月功能结局方面表现出色。例如Nie等（2021）开发的随机森林模型AUC达0.819，显著优于APACHE II评分的0.423。Xu等（2021）利用CT影像组学特征预测高血压性脑出血患者结局，随机森林模型敏感度达93.3%。Zhou等（2022）结合放射组学和临床变量构建的列线图在内部和外部验证中AUC分别达0.80和0.70。
在恢复期，Wang等（2022）应用机器学习填补出院评估缺失数据，AUC达0.924；Zhang等（2023）开发的微信远程康复平台正在验证对年轻患者运动依从性的影响；Sonobe等（2022）的平衡随机森林模型对出院后功能结局预测AUC达0.952；Katsuki等（2021）的商业深度学习工具预测术后6个月功能结局AUC达0.884。
讨论
人工智能在预后评估和恢复期规划方面展现出优势，尤其在风险分层和预防复发方面。现有研究显示机器学习模型显著优于传统评分系统，放射组学方法具有极高准确性。虽然没有直接聚焦护理应用的研究，但AI在预测准确性、文档完整性和出院规划等方面的间接益处值得关注。
结论
本研究存在局限：多数研究为回顾性设计，外推性受限；部分模型结构未公开；所有研究均来自中日两国。未来需要纳入更多国家的研究，加强临床适用性、可解释性和多指标评估。建议将护理视角整合入AI工具开发，确保其在跨学科护理团队中的实用性和有效性。
关键词
人工智能，脑出血，机器学习，预后预测，功能结局，康复
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