医护AI准备度成刚需！2026年核心期刊发文解析
一、文献调研：
聚焦"AI准备度"
2026年单篇核心刊，
护理研究者可投稿~
（一）期刊论文
数据显示，近两年的"AI准备度"主题已有4篇核心期刊论文发表。
（二）学位论文
目前主要集中于教育技术领域，非护理学专业内容，仅供参考。
二、AI准备度的概念界定
AI准备度（AI Readiness）反映的是个体或群体在认知、应用、意愿及资源层面对人工智能技术的综合应对水平，关键在于能否高效适应并运用AI技术以提升工作效能与服务品质。针对护理学科特点，护理领域的AI准备度特指护理从业者（包括护士与护生）对护理AI技术（如智能监护系统、AI护理评估工具、智能辅助决策平台等）的理解认知、实践操作、接纳程度，及其在护理临床、教学、科研中应用AI技术的资源储备情况，构成了连接AI技术与护理实践的关键桥梁。
其内涵框架包含四个核心维度，与护理实践深度契合：第一为认知维度，即护理人员对AI技术基础原理、护理应用场景（智能给药、病情预警、康复测评）及其优势与局限的认知深度；第二为能力维度，即护理人员操作AI设备与工具开展护理工作的实操技能，以及利用AI技术优化护理流程、改善护理质量的能力水平；第三为态度维度，即护理人员对AI技术融入护理实践的接纳意愿与支持程度，及其对技术伦理风险、岗位变革的心理调适能力；第四为资源维度，即护理人员可获得的AI相关培训、设备支持、制度保障等资源的充裕程度，这也是制约AI准备度的关键要素。
综合文献分析与护理实践观察，AI准备度呈现出显著的专业性、动态性与差异性特征：专业性体现为其与护理岗位需求紧密捆绑，聚焦护理临床、教学、科研中的AI应用场景，区别于其他行业的AI准备度；动态性体现为其随AI技术演进、护理岗位需求变迁及个体培训经历而持续提升，如护生通过系统培训可逐步提高AI准备度；差异性体现为不同群体（护士与护生、不同年资护士）的准备度水平存在显著差距，受年龄、学历、培训经历、岗位类别等因素影响。
在护理领域，AI准备度研究具有重要临床价值与学术意义：伴随AI技术在护理领域的深度应用（如智能监护系统、AI辅助评估工具），护理人员的AI准备度直接影响AI技术与护理实践的融合成效，关乎护理服务的精准度、效率与质量；同时，明确护理人员AI准备度的现状与影响因素，可为护理教学改革、培训方案制定、AI护理设备推广提供科学支撑，推动护理学科向智能化、精准化方向演进，契合当前护理领域"智能化转型"的发展潮流。此外，相关量表的本土化与信效度验证研究，为护理领域AI准备度的量化测评提供了标准化工具，进一步丰富了护理科研方法体系。
三、AI准备度在期刊论文中的应用
四、AI准备度现有选题归纳
本次梳理的6篇AI准备度相关文献，覆盖北大中文核心、CSCD扩展库等多种期刊层级，时间跨度为2024年8月至2026年2月，研究对象涉及护生、护士、医学生、中小学教师、欧洲青年全科医生等群体，研究内容涵盖现状调查、影响因素分析、量表汉化与信效度检验、研究进展综述、跨学科应用等多个维度。立足护理专业视角，重点提炼与护理领域紧密相关的选题内核，总结现有选题的特征与核心价值，确保契合护理临床与科研需求，同时保持文献的全面性。
（一）选题总体特征
1. 研究视角多样，兼顾护理主体与跨领域借鉴：现有选题既锁定护理领域核心群体（护生、护士）开展AI准备度相关探索，如本科护生AI准备度量表的汉化与信效度检验、护士AI准备度研究进展，直接对接护理教学与临床需求；也涵盖其他领域（医学生、全科医生、中小学教师）的相关研究，可为护理领域提供跨学科参考，如医学生AI准备度的影响因素研究，可借鉴其研究方法与思路应用于护生群体，拓展护理领域的研究视野。
2. 研究主题紧扣行业趋势，聚焦核心诉求：选题紧跟AI技术在医疗、教育领域的应用潮流，聚焦"准备度现状、影响因素、评估工具、研究进展"四大核心主题，其中与护理相关的选题重点关注护生、护士的AI准备度，契合护理领域智能化转型的核心诉求——提升护理人员AI应用能力，促进AI与护理实践深度融合，同时注重评估工具的标准化建设，为后续研究提供支撑。
3. 研究方法适配主题，彰显学术严谨性：现有选题采用多种研究方法，适配不同主题需求，彰显学术严谨性。其中，量表汉化与信效度检验采用标准化流程与方法，确保评估工具的科学性与适用性，为护理领域AI准备度的量化测评提供可靠工具；现状调查与影响因素研究采用问卷调查、数据统计等方法，明确不同群体AI准备度的现状与关键影响因素；研究进展类选题采用文献综述方法，系统梳理护士AI准备度的研究现状、短板与发展方向，为后续研究提供指引；跨学科研究则融合多学科理论，探索AI准备度的应用价值，体现多学科融合的研究趋势。
4. 研究群体覆盖广泛，兼顾共性与特性：研究群体涵盖不同职业、年龄、教育背景的群体，其中护理相关群体（护生、护士）的研究聚焦护理专业特性，探索护理领域AI准备度的共性特征与影响因素；其他群体（欧洲青年全科医生、医学生、中小学教师）的研究可揭示不同行业AI准备度的差异性，为护理领域研究提供对比参照，如欧洲青年全科医生的AI准备度现状研究，可为护理人员AI准备度的提升提供国际参照。
（二）护理相关选题核心提炼（立足护理专业视角）
结合护理专业核心诉求，重点提炼3篇与护理领域直接关联的文献核心内容，明确现有选题的价值与可借鉴之处，为护理领域后续研究提供参考：
1. 护理教育层面：《医疗人工智能准备度量表的汉化及在本科护生中的信效度检验》锁定本科护生这一护理人才储备群体，完成医疗AI准备度量表的汉化与信效度检验，构建了适用于我国本科护生的AI准备度评估工具，解决了护理领域AI准备度量表缺乏标准化工具的问题，为护生AI准备度的量化评估、护理教学改革提供了科学依据。该研究契合护理教育需求，凸显"以评促教"理念，可指导护理院校优化课程设计，针对性提升护生的AI准备度，符合护理人才培养的智能化走向，其量表汉化与信效度检验方法也为护理领域其他评估工具的研发提供了参考。
2. 临床护理层面：《护士人工智能准备度的研究进展》系统梳理了护士AI准备度的研究现状、影响因素、干预策略及研究短板，明确了护士AI准备度与护理临床实践的关联，指出护士AI准备度不足会影响AI技术在护理临床的应用成效，提出需通过强化培训、完善资源支持等方式提升护士AI准备度。该研究为临床护理管理提供了参照，明确了护理临床中AI准备度的研究重点与改进方向，契合护理临床智能化转型需求，同时也为后续护士AI准备度的干预研究提供了理论支撑，呼应了当前护理领域对AI技术应用的重视。
3. 跨学科借鉴层面：《某医学院校医学生对人工智能准备度现状及影响因素研究》聚焦医学生群体，探索其AI准备度现状及影响因素，其研究方法（问卷调查、影响因素分析）与思路可直接应用于护生群体研究。医学生与护生同属医学相关人才储备群体，其AI准备度的影响因素（如学历、培训经历、对AI的认知）具有共性，可为护生AI准备度的影响因素研究提供参考，帮助护理科研工作者精准识别护生AI准备度的关键影响因素，制定针对性培养方案。此外，欧洲青年全科医生、中小学教师的相关研究，也为护理领域AI准备度的跨学科融合研究提供了思路。
（三）现有选题的可借鉴要点（护理专业视角）
1. 选题定位：紧扣护理领域智能化转型需求，聚焦护生、护士等核心群体，优先选择"评估工具、现状调查、影响因素、研究进展"等契合护理临床与教学的研究方向，避免脱离护理实践的纯理论探讨，确保研究具备明确的实践价值与应用场景，同时可适当借鉴跨学科研究思路，拓宽研究视野。
2. 研究设计：注重研究方法的规范性与适配性，量表类研究严格遵循汉化与信效度检验的标准化流程，确保评估工具的科学性与适用性；现状调查与影响因素研究采用标准化问卷调查与统计分析方法，确保研究结果的客观性与可靠性；研究进展类研究注重文献梳理的系统性与全面性，明确研究现状与不足，为后续研究提供方向指引，同时可融合多学科理论，提升研究的学术深度。
3. 研究视角：兼顾护理教育与临床护理，既关注护生这一人才储备群体的AI准备度培养，也关注护士这一临床核心群体的准备度提升，形成"教育-临床"联动的研究视角；同时，可借鉴其他领域、国际相关研究的思路与方法，如欧洲青年全科医生的研究可为护理领域提供国际参照，丰富研究内容，提升研究的普适性。
4. 成果导向：注重研究成果的实践转化，如量表研究成果可直接应用于护生、护士AI准备度的评估，研究进展类成果可指导临床护理管理与护理教学改革，影响因素研究成果可用于制定针对性培训方案，确保研究成果能直接服务于护理临床、护理教学与护理科研，体现"科研促实践"的核心原则。
五、AI准备度未来选题展望
结合现有文献核心、护理专业发展趋势（智能化、精准化、人性化）及护理临床、教学、科研的实际需求，立足护理专业视角，提出针对性的未来选题方向，兼顾创新性、实用性与学术性，填补现有研究空白，推动护理领域AI准备度研究的深化发展，同时呼应多学科融合的研究趋势。
（一）护理教育层面选题展望
1. 护生AI准备度的影响因素及干预研究：基于现有量表研究基础，开展不同层次护生（本科、专科、硕士）AI准备度的现状及影响因素研究，聚焦护理课程设置、AI相关培训、实践教学等核心影响因素，设计针对性干预方案（如AI护理模拟教学、案例教学），并验证干预成效，为护理教学改革提供实践参照，提升护生的AI应用能力，契合护理人才培养的智能化走向。
2. 护理专业课程中AI相关内容的融合研究：探索AI相关内容与护理专业课程（如基础护理学、内科护理学、护理伦理学）的融合路径，设计契合护理实践的AI教学模块，研究融合教学对护生AI准备度、护理实践能力的影响，推动护理教学与AI技术深度融合，填补现有护理教学中AI教学的空白。
3. 不同培养模式下护生AI准备度的对比研究：对比传统护理培养模式与智能化护理培养模式（如VR人工智能护理模拟、线上AI培训）下护生AI准备度的差异，分析不同培养模式的优势与短板，优化护生AI准备度的培养模式，提升护理人才培养质量，同时可结合量表评估结果，精准调整培养方案。
（二）临床护理层面选题展望
1. 不同年资、不同专科护士AI准备度的现状及差异化干预研究：聚焦临床不同年资（低年资、中年资、高年资）、不同专科（内科、外科、ICU、社区护理）护士的AI准备度现状，分析其差异及影响因素（如岗位需求、培训经历、年龄），制定差异化培训方案，提升护士AI准备度，推动AI技术在不同专科护理临床的精准应用，同时可结合AI在护理领域的应用场景，优化干预策略。
2. 护士AI准备度与护理质量、工作效率的相关性研究：探索护士AI准备度水平与护理操作准确率、病情预警及时性、护理投诉率等护理质量指标，以及护理工作效率的关联，明确AI准备度对护理临床实践的影响，为临床护理管理提供科学依据，推动AI技术与护理临床深度融合，提升护理服务质量与效率，呼应AI在医疗健康领域的应用价值。
3. AI准备度干预对护士工作压力、职业倦怠的影响研究：分析AI技术应用及护士AI准备度提升对护士工作压力、职业倦怠的影响，探索通过提升护士AI准备度、优化AI护理设备应用，缓解护士工作压力、降低职业倦怠的路径，提升护士职业幸福感与工作满意度，同时关注AI应用中的伦理风险，完善相关应对策略。
（三）护理科研层面选题展望
1. 护理领域AI准备度量表的优化与推广研究：基于现有汉化量表，结合不同护理群体（如社区护士、ICU护士、老年专科护士）的需求，优化量表内容，开展多中心信效度检验，推动量表在护理领域的广泛应用；同时，探索量表与AI护理设备应用效果的关联，为量表应用拓展新场景，完善护理领域AI准备度的评估体系，参考AI准备度的多维度评估框架。
2. AI准备度与护理科研创新的相关性研究：借鉴现有跨学科研究思路，探索护士、护理科研人员AI准备度、STARA意识对护理科研创新（如AI辅助护理研究、智能护理设备研发）的影响，明确AI准备度在护理科研创新中的作用，推动护理科研向智能化方向发展，提升护理科研的创新性与实用性。
3. 护理领域AI准备度的纵向追踪研究：开展长期纵向研究，追踪护生从校园到临床、护士不同职业阶段的AI准备度演变规律，分析其变化影响因素，为护生培养、护士继续教育提供长期参照；同时，结合AI技术的发展，动态调整研究内容，确保研究的时效性与前沿性。
（四）跨学科与国际对比选题展望
1. 中外护理人员AI准备度的对比研究：借鉴欧洲青年全科医生AI准备度的研究思路，开展我国护理人员与国外护理人员AI准备度的对比研究，分析差异及成因，借鉴国外先进经验，优化我国护理人员AI准备度的提升策略，推动我国护理领域智能化发展与国际接轨。
2. 多学科协同视角下护理人员AI准备度研究：结合医学、信息技术、伦理学等多学科知识，探索多学科协同培训对护理人员AI准备度的影响，同时关注AI应用中的伦理风险、数据安全等问题，构建多学科协同的护理人员AI准备度提升模式，呼应多学科融合的研究趋势，参考AI准备度的多维度评估框架。
小结
本次梳理的6篇AI准备度相关文献，覆盖多个群体与研究主题，其中与护理领域直接相关的研究聚焦护生、护士两大核心群体，围绕量表汉化、研究进展、现状调查等方向展开，为护理领域AI准备度研究奠定了坚实基础。从护理专业视角来看，AI准备度作为推动AI技术与护理实践、教学、科研深度融合的核心要素，其研究契合护理领域智能化转型的发展趋势，具有重要的实践价值与学术意义，同时相关研究也完善了护理领域AI准备度的评估体系与研究方法。
现有选题呈现出视角多元、契合需求、方法严谨、成果导向的特征，既为护理领域AI准备度研究提供了丰富的借鉴经验，也揭示了现有研究的短板——护理领域相关研究仍集中于现状、量表与研究进展，干预类、纵向追踪类、跨学科融合类研究相对不足，不同专科、不同年资护理人员的差异化研究不够深入，与护理临床实践的结合仍需强化。
未来，护理领域AI准备度研究应立足护理专业核心需求，以"提升护理人员AI应用能力、推动护理智能化发展、优化护理服务质量"为核心目标，聚焦护理教育、临床护理、护理科研三大层面，强化干预研究、纵向研究与跨学科研究，填补现有研究空白；同时，借鉴其他领域、国际相关研究的思路与方法，完善研究体系，推动研究成果向护理实践转化，助力护理学科向智能化、精准化、人性化方向高质量发展，让AI技术真正服务于护理实践、惠及患者，同时注重伦理风险与数据安全的管控，实现技术应用与人文护理的有机融合。
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