机器学习在护理科研中的10 大应用案例及高分 SCI 论文选题

文摘 2025-01-06 11:42 湖南

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一

疾病预测与早期诊断

1.案例：利用机器学习算法分析电子健康记录（EHR）中的患者病史、症状、实验室检查结果等多源数据，构建肺癌早期预测模型。在某大型综合医院，研究人员收集了数千例患者的 EHR 数据，其中包括长期吸烟史、咳嗽持续时间、胸部 X 光检查结果、血液肿瘤标志物水平等信息。通过随机森林算法进行特征选择和模型训练，模型能够在肺癌患者出现典型症状前 6 个月，以 85% 的准确率预测肺癌发生风险，为早期筛查和干预提供了有力支持。

2.论文标题：“Early Prediction of Lung Cancer Using Machine Learning Algorithms on Electronic Health Records”（基于电子健康记录的机器学习算法实现肺癌早期预测）

二

个性化护理方案制定

1.案例：针对糖尿病患者，结合可穿戴设备监测的实时血糖、运动、睡眠数据以及患者的饮食记录、用药情况，运用机器学习模型制定个性化护理计划。在一个为期 6 个月的临床试验中，研究团队为 200 名 2 型糖尿病患者配备了智能手环和专门的饮食记录 APP。机器学习模型根据患者每天的血糖波动曲线、运动时长、睡眠质量以及饮食的营养成分摄入，为每位患者量身定制包括饮食调整建议、运动时间和强度规划、药物剂量优化的护理方案。结果显示，患者的糖化血红蛋白水平平均降低了 1.2%，血糖控制得到显著改善。

2.论文标题：“Personalized Nursing Care for Type 2 Diabetes Mellitus Patients Enabled by Machine Learning and Wearable Technology”（基于机器学习和可穿戴技术的 2 型糖尿病患者个性化护理）

三

护理工作量预测与人力资源优化

1.案例：某三甲医院使用机器学习分析过往数年的住院患者流量、病情严重程度（通过 APACHE II 评分等指标衡量）、护理操作记录等数据，预测不同科室、不同时间段的护理工作量。通过梯度提升决策树算法构建模型，模型准确预测出了未来一周内各个科室每天每班次的护理工作量需求。医院依据预测结果合理调配护理人员，使得护士加班时间减少了 30%，患者对护理服务的满意度提升了 15%。

2.论文标题：“Optimizing Nursing Staff Allocation Using Machine Learning to Predict Nursing Workload”（利用机器学习预测护理工作量以优化护理人员配置）

四

患者跌倒风险预测

1.案例：在老年护理机构，收集入住老人的年龄、身体机能评估（如平衡能力、步态分析）、既往跌倒史、用药情况等数据，利用支持向量机算法构建跌倒风险预测模型。研究人员对 500 名 65 岁以上老人进行了为期一年的跟踪观察，模型提前一周预测老人跌倒风险，准确率达到 80%。对于高风险老人，护理人员提前采取预防措施，如增加房间照明、安装防滑垫、加强陪伴等，使得跌倒发生率降低了 25%。

2.论文标题：“Predicting Falls in Elderly Nursing Home Residents Using Machine Learning Approaches”（利用机器学习方法预测老年护理院居民的跌倒）

五

压疮预防与护理决策

1.案例：基于患者的皮肤状况（通过定期拍照和图像分析）、卧床时间、营养状况、局部压力分布（由压力传感器测量）等数据，运用深度学习算法判断患者发生压疮的可能性。在一个康复病房的研究中，对 300 名长期卧床患者进行监测，深度学习模型实时分析患者数据，提前 3 天预警压疮风险，灵敏度达到 90%。护理人员根据预警及时调整患者体位、更换床垫、加强营养支持，压疮发生率从 15% 降至 5%。

2.论文标题：“Deep Learning for Pressure Ulcer Prevention and Nursing Decision-making”（深度学习用于压疮预防和护理决策）

六

心理护理干预效果评估

1.案例：针对抑郁症患者，收集心理治疗前后患者的言语表达特征（通过语音分析）、面部表情变化（由摄像头捕捉并分析）、睡眠模式（通过智能手环监测）、日常活动水平（借助手机传感器）等多模态数据，利用机器学习模型评估心理护理干预的有效性。在一个为期 3 个月的心理治疗项目中，研究人员对 150 名抑郁症患者进行观察。机器学习模型对比治疗前后数据，准确判断出 80% 患者的病情改善情况，为调整心理护理方案提供了依据，使得最终 70% 的患者抑郁症状得到显著缓解。

2.论文标题：“Evaluating the Efficacy of Psychological Nursing Interventions for Depression Patients Using Multi-modal Data and Machine Learning”（利用多模态数据和机器学习评估抑郁症患者心理护理干预的有效性）

七

护理质量评估与改进

1.案例：医院通过分析护理文书中的记录错误率、护理操作的合规率（由视频监控和自动识别技术获取）、患者投诉率、满意度调查结果等数据，运用机器学习算法对护理质量进行综合评估。在一家拥有 2000 张床位的大型医院，实施该系统一年后，通过逻辑回归模型发现护理文书记录错误率降低了 40%，护理操作合规率提高了 30%，患者投诉率下降了 25%，整体护理质量得到显著提升。

2.论文标题：“Machine Learning for Nursing Quality Assessment and Improvement in a Large Hospital Setting”（机器学习在大型医院环境下的护理质量评估与改进）

八

传染病疫情防控

1.案例：在新冠疫情期间，利用机器学习分析社交媒体上的公众言论、地理位置信息、发热门诊就诊人数、核酸检测阳性率等数据，预测疫情传播趋势。研究团队收集了某地区数百万条社交媒体帖子、数百家发热门诊的数据，通过长短期记忆网络（LSTM）算法预测疫情高峰出现的时间和感染人数范围。模型提前 2 周较为准确地预测了疫情走势，为政府部门制定防控政策、调配医疗资源提供了关键信息，有效缓解了疫情初期的医疗挤兑现象。

2.论文标题：“Predicting the Spread of COVID-19 Pandemic Using Machine Learning on Social Media and Healthcare Data”（利用社交媒体和医疗数据的机器学习预测新冠疫情传播）

九

康复护理效果预测

1.案例：对于脑卒中患者，收集康复训练过程中的运动数据（通过穿戴式传感器监测肢体运动幅度、频率、协调性）、神经功能评估结果（如 NIHSS 评分）、心理状态（采用问卷调查）等信息，运用机器学习模型预测康复护理效果。在一个康复中心的研究中，对 200 名脑卒中患者进行跟踪，随机森林模型在患者康复训练开始后 2 周，预测患者 3 个月后的康复程度，准确率达到 75%。康复护理人员根据预测结果调整训练方案，患者的功能独立性量表（FIM）评分平均提高了 10 分。

2.论文标题：“Predicting the Outcome of Rehabilitation Nursing for Stroke Patients Using Machine Learning”（利用机器学习预测脑卒中患者康复护理的效果）

十

护理教育与培训优化

1.案例：在护理院校，通过分析学生的在线课程学习行为（如观看时长、答题准确率、参与讨论活跃度）、实践操作表现（由模拟人训练系统记录）、考试成绩等数据，运用机器学习模型识别学习困难学生，优化教学策略。在一所拥有 5000 名护理专业学生的院校，研究人员使用聚类算法分析数据，提前发现了 15% 的潜在学习困难学生。针对这些学生，教师调整教学方法，增加辅导时间，结果这些学生的期末考试通过率从 60% 提高到 80%，整体教学质量得到提升。

2.论文标题：“Optimizing Nursing Education and Training Using Machine Learning to Identify Struggling Students”（利用机器学习识别学习困难学生以优化护理教育与培训）

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