普外科围手术期ERAS护理中加入AI干预后，患者疾病认知、24小时疼痛、首次下床时间和满意度四项指标均优于常规护理
核心概要
该研究在广东省吴川市人民医院普外科以84例择期手术患者为对象，用随机数字表法分组，对照组实施常规ERAS快速康复护理，观察组在常规ERAS基础上加入覆盖术前智能评估、术后智能预警与延续性智能随访的人工智能干预护理，结果显示观察组疾病认知平均分（92.38±3.15）高于对照组（68.12±3.54）、术后24小时疼痛评分（2.76±1.09）低于对照组（4.81±1.42）、首次下床活动时间（1.48±0.63天）短于对照组（2.88±0.93天）、护理满意度（98.19±1.24）高于对照组（89.17±2.70），各项比较P＜0.05。
深度剖析
在普外科围手术期ERAS护理流程中嵌入人工智能干预，可同时改善患者疾病认知、术后疼痛、首次下床活动时间与护理满意度四项指标。 既有文献多聚焦单一环节的AI应用，如AI宣教机器人、AI辅助慢性病管理或AI结合特定教学模式；本研究把AI干预组织为术前智能评估、术后智能预警、延续性智能随访的全流程护理体系，并与常规ERAS护理做对照比较。 单中心随机数字表法分组对照研究，样本为84例择期手术患者，四项结局指标均给出均数±标准差与t值、P＜0.05，组间差异在统计上显著。
人工智能干预带来的差异在患者疾病认知与护理满意度上幅度较大，在疼痛与下床时间上表现为中等幅度的改善。 该研究把AI干预的效果从单一满意度或宣教效果，扩展到认知、疼痛、活动恢复与满意度四类围手术期结局，提供了同一干预在多结局上的对照数据。 疾病认知组间差约24分（t=33.191）、满意度组间差约9分（t=19.338）、术后24小时疼痛组间差约2分（t=8.105）、首次下床时间组间差约1.4天（t=9.203），均报告P＜0.05。
该研究给出了一个可在基层医院普外科落地的AI护理组织方式，即把智能评估、智能预警与智能随访分别对应术前、术后与出院后三个阶段。 相比将AI视为单点工具的做法，这一三阶段划分把AI干预与ERAS的时间轴对齐，便于护理团队按阶段分工执行。 研究在方法部分明确描述观察组构建了术前智能评估、术后智能预警及延续性智能随访的全流程护理体系，并在结果部分报告了与之对应的围手术期康复指标变化。
启示与展望
该研究面向广东省吴川市人民医院普外科收治的择期手术患者，适用于在常规ERAS护理基础上引入人工智能干预的围手术期护理场景；对护理团队而言，其价值在于提供术前智能评估、术后智能预警与延续性智能随访三阶段的分工框架，便于在同类普外科病房中参照组织流程。
本次读取的文本为不完整版本，仅含摘要、关键词与参考文献，缺少方法细节、量表来源、随机化与盲法实施情况、样本量计算依据以及不良事件等信息，因此AI干预各模块的具体技术构成、评估工具与随访频次仍属开放问题；此外文中样本量表述存在前后不一致之处，观察组与对照组的实际人数需以原文为准；该结果为单中心研究，其效应量在更大样本与多中心条件下的稳定性有待进一步观察。