一、前言演講人04/護理診斷：基于數據的精準定位03/護理評估：從“經驗判斷”到“數據畫像”02/病例介紹01/前言06/并發(fā)癥的觀察及護理：云計算的“預警雷達”05/護理目標與措施：云計算讓“個性化”觸手可及08/總結07/健康教育：從“發(fā)手冊”到“云陪伴”目錄2025皮膚學皮膚病的護理培訓與護理服務質量提升云計算技術應用查房課件01前言前言作為從業(yè)12年的皮膚科護士長，我常被年輕護士問：“現在皮膚病種類越來越多，患者需求也更復雜，怎么才能讓護理既專業(yè)又有溫度？”這個問題，我在2023年參與醫(yī)院“智慧護理”項目時找到了新方向——當云計算技術深度融入護理培訓與臨床服務，我們終于能打破傳統模式的瓶頸。皮膚病護理的特殊性在于“肉眼可見的痛苦”：銀屑病患者身上大片的紅斑鱗屑會讓他們不敢穿短袖，特應性皮炎患兒因劇烈瘙癢整夜哭鬧，帶狀皰疹老人因神經痛蜷縮在病床上……這些場景時刻提醒我們：護理不僅要處理皮損，更要安撫患者的尊嚴與情緒。但傳統培訓依賴“師傅帶徒弟”，案例庫更新慢；臨床護理則面臨數據分散、個性化方案制定耗時等問題。前言2025年，我院皮膚科與信息科聯合開發(fā)的“皮膚護理云平臺”正式上線，這不是簡單的電子病歷系統，而是整合了患者全周期數據、護理知識庫、實時教學模塊的“智慧中樞”。今天，我們就以一例“重度尋常型銀屑病合并焦慮”患者的查房為例，探討云計算技術如何賦能護理培訓與服務質量提升。02病例介紹病例介紹2025年3月15日，42歲的李女士由丈夫攙扶著走進病房。她的第一句話是：“護士，我實在受不了了，這皮癢得像有蟲子在啃，晚上根本睡不著。”李女士是一名中學教師，3年前確診尋常型銀屑病，近2個月因工作壓力大、熬夜備課，皮損突然加重。入院時查體：全身皮膚可見散在及融合性紅斑，上覆厚層銀白色鱗屑，累及頭皮、軀干、四肢（PASI評分18分，屬重度）；雙側小腿因反復搔抓出現滲液、結痂；患者自述瘙癢VAS評分8分（0-10分），夜間每小時覺醒2-3次，近1個月體重下降3kg；漢密爾頓焦慮量表（HAMA）評分19分（≥14分提示焦慮）。電子病歷系統（對接云平臺）顯示：李女士既往無藥物過敏史，家族中無銀屑病病史；實驗室檢查提示C反應蛋白（CRP）12mg/L（正常值＜10），提示輕度炎癥；皮膚鏡檢查可見典型“點狀出血”征。病例介紹“我現在不敢照鏡子，學生問我‘老師脖子怎么了’，我只能說過敏……”李女士攥著丈夫的手，指甲幾乎陷進掌心里。這個細節(jié)被責任護士小王記錄在云平臺的“患者心理動態(tài)”模塊——這是我們今年新增的功能，要求護士在接觸患者1小時內完成初步情緒評估并上傳，為后續(xù)護理診斷提供依據。03護理評估：從“經驗判斷”到“數據畫像”護理評估：從“經驗判斷”到“數據畫像”拿到李女士的病例后，我們護理團隊立即啟動云平臺的“多維度評估系統”。這個系統不是簡單的表格填寫，而是通過關鍵詞提取、歷史數據比對、跨科室數據聯動，生成一份動態(tài)的“患者護理畫像”。身體評估：量化皮損與癥狀皮膚狀況：通過云平臺的“AI皮損分析工具”，上傳李女士軀干、四肢的高清照片，系統自動計算紅斑面積（占體表面積35%）、鱗屑厚度（平均0.3cm），并與入院前3個月的照片對比，顯示近期皮損擴展速度加快（每月新增10%）。瘙癢程度：除了患者自述VAS評分，我們還結合“睡眠監(jiān)測手環(huán)”數據（云平臺同步）：李女士夜間深睡眠時長僅42分鐘（正常成人需1-1.5小時），覺醒次數15次，與瘙癢直接相關。并發(fā)癥風險：小腿滲液處細菌培養(yǎng)結果（云平臺同步檢驗科數據）提示金黃色葡萄球菌定植，結合CRP升高，感染風險等級標記為“中”。心理社會評估：挖掘“未說出口的需求”李女士的HAMA評分19分，但她在訪談中反復強調“我能調整心態(tài)”，這反而引起我們的注意。通過云平臺調取她的就診記錄發(fā)現：近半年她3次因“皮膚問題”取消公開課，2次拒絕參加同事聚會。責任護士小張在“護理日志”中寫道：“患者提到‘學生是我堅持的動力’，但語氣低落，可能存在自我價值感降低。”護理培訓聯動：經驗轉化為標準評估過程中，實習護士小劉問：“PASI評分怎么算？我之前只背過公式?！睅Ы汤蠋熈⒓凑{出云平臺的“護理知識庫”，里面有200例銀屑病患者的PASI評分案例（含照片、計算過程、專家批注）。小劉邊看邊操作，10分鐘內就掌握了評分要點——這就是云計算的“培訓賦能”：實時案例庫讓抽象知識具象化。04護理診斷：基于數據的精準定位護理診斷：基于數據的精準定位1傳統護理診斷常依賴護士經驗，容易遺漏潛在問題。通過云平臺整合的評估數據，我們?yōu)槔钆棵鞔_了4個核心護理診斷：21.皮膚完整性受損與銀屑病皮損及搔抓有關（依據：PASI評分18分，小腿滲液）54.知識缺乏（特定的）缺乏銀屑病規(guī)范治療及皮膚護理知識（依據：云平臺顯示患者43.焦慮與疾病反復、社會功能受限有關（依據：HAMA評分19分，近半年社交回避記錄）32.睡眠型態(tài)紊亂與劇烈瘙癢導致夜間覺醒頻繁有關（依據：睡眠監(jiān)測顯示深睡眠42分鐘/晚，VAS評分8分）護理診斷：基于數據的精準定位既往未系統接受健康教育，自行使用偏方3次）特別值得一提的是，云平臺的“診斷推薦模塊”根據李女士的年齡、職業(yè)、病程，自動匹配了10例類似病例的護理診斷，幫助我們避免了“過度診斷”或“漏診”。比如，系統提示“教師群體因職業(yè)需要頻繁社交，心理護理優(yōu)先級需高于普通患者”，這讓我們調整了干預重點。05護理目標與措施：云計算讓“個性化”觸手可及護理目標與措施：云計算讓“個性化”觸手可及我們的目標很明確：1周內瘙癢VAS評分降至5分以下，睡眠深睡眠時長≥1小時；2周內皮損無新增，滲液處結痂；出院前HAMA評分≤14分，掌握規(guī)范皮膚護理方法。皮膚護理：從“常規(guī)操作”到“精準干預”傳統護理中，銀屑病患者的皮膚護理多是“保濕+避免搔抓”，但云平臺的“皮膚護理方案庫”為李女士生成了定制化流程：01清潔：使用32℃溫水（水溫過高會加重瘙癢），弱酸性沐浴露（pH5.5），每日1次，時間≤10分鐘（系統根據皮膚屏障功能數據推薦）。02保濕：選擇含神經酰胺的乳膏（云平臺比對12種保濕劑的成分，結合李女士皮膚干燥程度，推薦“絲塔芙大白罐”），每日3次，重點涂抹軀干、四肢（通過“用藥提醒APP”同步到患者手機）。03滲液處理：小腿滲液處使用泡沫敷料（吸收滲液同時保護周圍皮膚），每2天更換1次（系統根據細菌培養(yǎng)結果，提示需觀察滲液顏色、氣味，異常時自動預警）。04瘙癢管理：“藥物+非藥物”雙軌制我們聯合醫(yī)生制定方案，同時通過云平臺監(jiān)控效果：藥物：口服抗組胺藥（左西替利嗪）+阿普唑侖（改善睡眠），劑量根據患者體重（62kg）、肝腎功能（正常）調整（云平臺自動核算安全劑量）。非藥物：指導患者“冷毛巾按壓法”（4℃毛巾，每次10分鐘），并通過“正念冥想APP”（云平臺推薦）緩解瘙癢注意力。責任護士每日記錄患者瘙癢發(fā)作頻率（從入院時每日10次降至第3天6次），數據實時同步，幫助醫(yī)生調整用藥。心理干預：“云”上的情感連接考慮到李女士的教師身份，我們設計了“價值重構”干預：個體訪談：護士小張在云平臺查閱李女士的教學榮譽（曾獲市優(yōu)秀教師），在溝通中說：“您帶的學生現在肯定特別想您，等您皮膚好了，站在講臺上還是那個發(fā)光的老師?！边@句話讓李女士紅了眼眶——數據不僅是數字，更是打開心門的鑰匙。線上支持小組：邀請李女士加入云平臺的“銀屑病患者社群”，里面有同為教師的患友分享“如何在治療期備課”“如何向學生解釋病情”，這種“同伴教育”比護士說教更有效。護理培訓：查房即學習整個護理過程同步錄制成“案例視頻”，上傳至云平臺的“教學中心”。實習護士可以隨時回看，標注疑問點（比如“泡沫敷料的更換步驟”），帶教老師在線答疑。這種“實時案例+互動答疑”的培訓模式，讓新護士的獨立護理能力提升周期從3個月縮短至1個月。06并發(fā)癥的觀察及護理：云計算的“預警雷達”并發(fā)癥的觀察及護理：云計算的“預警雷達”皮膚病的并發(fā)癥往往隱匿，比如感染、藥物不良反應、心理問題惡化。云平臺的“風險預警模塊”像24小時值班的“護理助手”：感染監(jiān)測李女士小腿滲液處，云平臺設置了“紅腫面積＞2cm”“滲液變渾濁”“體溫＞37.5℃”三個預警閾值。第4天，護士發(fā)現滲液顏色略黃，立即拍照上傳，系統分析紅腫面積1.8cm（未達閾值），但結合CRP升至15mg/L（前一日12），提示“感染早期”。我們提前使用莫匹羅星軟膏，避免了膿腫形成。藥物不良反應李女士服用阿普唑侖后，云平臺自動跟蹤她的“晨起嗜睡評分”（患者每日上報）。第2天評分3分（0-5分，3分屬輕度），系統提示“無需調整劑量”；第5天評分1分，說明已適應，數據為醫(yī)生提供了用藥依據。心理危機預防HAMA評分每周復測1次，第1周降至16分（仍焦慮），但云平臺的“情緒關鍵詞分析”發(fā)現，李女士在社群中發(fā)言頻率增加，內容從“絕望”轉為“想試試新的保濕方法”，提示心理狀態(tài)在改善。這種“數據+語言”的雙重評估，比單一量表更準確。07健康教育：從“發(fā)手冊”到“云陪伴”健康教育：從“發(fā)手冊”到“云陪伴”傳統健康教育常是“出院時塞一本手冊”，患者回家后易遺忘。我們依托云平臺，打造了“入院-治療-出院”全周期教育：入院時：建立認知通過“云課堂”播放5分鐘動畫，講解銀屑病的病因（遺傳+免疫）、誤區(qū)（不會傳染）、治療目標（控制癥狀，不是“根治”）。李女士看完說：“原來我之前用生姜擦皮膚是錯的，怪不得越來越嚴重?！敝委熤校簭娀袨槊刻焱ㄟ^“護理助手APP”推送1條知識點：第3天“如何正確修剪指甲避免搔抓”，第5天“哪些食物可能誘發(fā)瘙癢（辛辣、酒精）”。李女士的丈夫說：“現在她手機一響，第一反應是看護理提醒，比我嘮叨管用。”出院后：持續(xù)支持出院時，我們?yōu)槔钆可伞皞€人健康檔案”（云平臺永久保存），包含：護理計劃：保濕劑使用頻率、復診時間（每2周）。預警指標：瘙癢VAS＞6分、出現新皮損需立即就診。在線隨訪：責任護士每周通過視頻查看皮膚狀況，云平臺自動生成“皮損變化趨勢圖”，異常時觸發(fā)提醒。0103020408總結總結查房結束時，李女士笑著展示她的手背——原本覆蓋鱗屑的皮膚，現在只余淡粉色的印記。她丈夫說：“這兩周，你們護士不僅治好了她的皮，更治好了她的心?！边@正是云計算技術賦能護理的意義：它不是冰冷的代碼，而是讓數據“說話”，讓經驗“流動”，讓護理更“聰明”。通過云平臺，我們實現了：培訓效率提升：新護士通過案例庫快速掌握復雜護理技能；服務質量升級：個性化方案降低了并發(fā)癥發(fā)生率（我院銀屑病患