教育機器人智能隨訪系統(tǒng)在早產兒中的應用

解紅文，徐薇，董梅花，孫娟

早產兒指出生胎齡不滿37周的活產新生兒，全球早產兒出生率占出生新生兒比率約10%，中國每年約150萬早產兒出生[1]，位列全球第二[2-3]。隨著早產兒救治水平的提高，出院早產兒降低神經系統(tǒng)并發(fā)癥，改善生存質量，需要醫(yī)院、家庭和社會的共同支持。然而，早產兒出院后易發(fā)生喂養(yǎng)不當、護理和功能鍛煉方法不正確等。醫(yī)院常規(guī)通過電話、短信、微信等方式隨訪，存在溝通不及時，隨訪效果不佳等問題。隨著科技的發(fā)展，仿人型機器人已被應用于健康教育、兒童護理等醫(yī)療照護領域。Vasalya等[4]發(fā)現采用仿人型機器人進行出院后健康教育可促進兒童神經功能恢復。2020年，我院采用教育機器人智能隨訪系統(tǒng)對出院早產兒進行隨訪，取得了較滿意的效果，報告如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 經醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準后，采用便利抽樣法選取鎮(zhèn)江市婦幼保健院2019～2020年收治的早產兒為研究對象，納入標準：①入住新生兒病房；②胎齡<37周；③主要照護者為早產兒母親或父親；④照護者知情，自愿參加本研究。排除標準：①患有先天性遺傳代謝病、嚴重先天性心臟病、消化道畸形、內分泌疾病及出生后28 d內行各種外科手術治療者；②小于胎齡兒。剔除隨訪期間因隨訪次數、項目不全等導致的資料缺失及失訪者。共納入早產兒200例，按住院時間將2019年1～12月收治的100例作為對照組，2020年1～12月收治的100例作為觀察組。對照組脫落8例，其中因各種原因不愿繼續(xù)參與3例，失訪2例，資料缺失3例。兩組早產兒及主要照護者一般資料比較，見表1。

表1 兩組早產兒及主要照護者一般資料比較

1.2方法

對照組早產兒在新生兒病房住院治療直至出院。出院及隨訪內容如下：①對于照護信心不足的照護者，早產兒出院前入住母嬰同室(父母同時入住)1～3 d，掌握相關知識與照護技術后出院。②對于符合出院標準早產兒，出院前責任護士教會照護者出院后的護理方法，如喂養(yǎng)、體溫管理、皮膚護理、計劃免疫、早期干預方式及時間，如早產兒智護訓練，母嬰情感交流，發(fā)放指導手冊。③定期隨訪，采用電話、微信、上門等方式于出院當天及出院后1周內進行隨訪，必要時指導門診隨訪。④指導家長按時復診。觀察組在對照組的基礎上應用教育機器人進行隨訪，具體如下。

1.2.1教育機器人智能隨訪系統(tǒng)開發(fā) 我院與國內語音識別公司合作，共同設計與開發(fā)孕產、兒童保健教育機器人智能隨訪系統(tǒng)。通過系統(tǒng)云平臺，對早產兒住院期間的救治信息進行智能提取，包含早產兒出生情況、個人史及家族史等，建立早產兒信息電子檔案。通過教育機器人對早產兒出院后健康狀況進行隨訪，數據實時上傳，對早產兒營養(yǎng)、神經和體格發(fā)育進行監(jiān)測，了解和評價照護者的撫養(yǎng)方式和行為狀態(tài)，并針對性進行健康管理。教育機器人具備的功能：①健康管理，記錄早產兒體溫、身高、體質量、奶量、睡眠、二便等日常生活情況。②早產兒隨訪，早產兒隨訪監(jiān)測、高危兒隨訪監(jiān)測、照護者撫育行為隨訪監(jiān)測、健康知識考核、發(fā)送量表和健康計劃。③智能語音咨詢，健康知識咨詢、健康教育、網絡學校。④網上預約，預約掛號就診、復診提醒、報告推送。

1.2.2成立多學科聯合隨訪管理小組 由新生兒科主任及醫(yī)生、兒童保健科醫(yī)生、新生兒科護士及護士長、兒童康復科醫(yī)生、營養(yǎng)?？谱o士共11人組成。新生兒科主任1名為管理小組組長，負責早產兒隨訪管理中的指導、醫(yī)療隨訪質量控制；新生兒科醫(yī)生2名，負責早產兒住院期間的資料收集、整理，協同兒童保健科進行出院后隨訪；兒童保健科醫(yī)生2名，對早產兒進行隨訪管理，行為干預；新生兒科護士長1名，負責醫(yī)護協調及溝通，護理隨訪質量控制；新生兒科護士2名，負責早產兒家長的聯絡溝通、記錄，護理問題咨詢與指導等；兒童康復科醫(yī)生1名，負責早產兒出院后的康復訓練和指導；營養(yǎng)?？谱o士2名，負責早產兒的營養(yǎng)支持和營養(yǎng)管理；管理小組成員在項目實施前完成和制作各種隨訪表單和隨訪計劃。

1.2.3出院前準備 ①早產兒家長在住院期間注冊登錄教育機器人智能隨訪系統(tǒng)，由新生兒護士指導家長操作，學會錄入早產兒健康數據，查閱健康評估及健康計劃等。②將早產兒救治信息錄入智能隨訪系統(tǒng)，如體格發(fā)育情況和奶量，用藥情況，異常檢驗結果、計劃免疫時間、出院后復診項目、時間等，定期推送的健康教育內容，家長的調查表單等，制定個性化的管理方案。

1.2.4出院后隨訪管理 通過教育機器人智能隨訪系統(tǒng)對早產兒隨訪1年。早產兒出院后，隨訪系統(tǒng)通過教育機器人每周推送早產兒生長發(fā)育、居家護理、營養(yǎng)、早教常識及早教游戲、智護訓練、早產兒被動操訓練等方面的健康科普知識。照護者的居家護理問題通過語音系統(tǒng)咨詢教育機器人，后臺啟動搜索引擎給予及時指導，無法立即解答的問題將轉入隨訪系統(tǒng)，并提醒隨訪人員在24 h內回復。①家長通過機器人語音輸入功能，每月錄入體質量、身高，每周錄入體溫、奶量等基礎體征數據，上傳至個人健康檔案中心歸檔，自動生成相應的健康狀況趨勢圖。隨訪管理小組對各項隨訪數據、檢驗結果進行核實和更新。②教育機器人智能隨訪系統(tǒng)在早產兒矯正胎齡1個月和12個月時推送親職壓力量表[5]，照護者填寫后提交，管理小組對結果進行分析，對于親職壓力較高者推送減輕親職壓力指導的鏈接，如早產兒家庭壓力應對技巧和配偶參與照護的健康教育、促進早產兒父母溝通的建議，并定期回訪。③通過教育機器人于早產兒出院后3 d內隨訪1次，隨后每周隨訪1次共2次，出院后6個月隨訪1次，隨訪1年。了解照護者對教育機器人的使用情況及存在的問題等，通過后臺了解機器人使用活躍度，如教育機器人在線時長、互動次數、錄入項目完整性等，并對活躍度低的給予針對性指導。④質量控制小組成員，對早產兒管理的時間、方式、監(jiān)測結果、家長知曉度及各類早產兒管理監(jiān)測記錄是否填寫完整，有無缺項，漏項等進行質控。發(fā)現錯誤、遺漏、未按要求管理的告知小組成員，及時補充，錯誤3次的問題進行討論，記錄并提出改進措施。

1.3評價方法 ①生長發(fā)育。早產兒出院后于矯正胎齡1個月、6個月、12個月在我院兒童保健科隨訪，使用醫(yī)院統(tǒng)一采購的身長、體質量測量儀，測量早產兒身長、體質量、頭圍，記錄于醫(yī)院隨訪系統(tǒng)中。②行為發(fā)育。采用由復旦大學兒童醫(yī)院編制的0～6歲發(fā)育篩查測驗(Development Screening Test for child under six，DST)[6]評估早產兒1歲時的行為發(fā)育情況，測試分為運動、社會適應以及智力3個能區(qū)，共120個項目，結果以智力指數(MI)和發(fā)育商(DQ)表示。本研究采用3歲以下兒童使用的DQ值，DQ≥85分為正常，70～84分為可疑，<70分為異常。③親職壓力。親職壓力是父母在履行父母角色及親職互動過程中，受其人格特征、親子關系互動不良、子女特質及家庭環(huán)境影響而感受到的壓力[7]。采用任文香[8]漢化的簡式親職壓力量表，測量父母在扮演親職角色時所面臨的壓力。中文版量表包括父母困擾、親子互動失調、困難兒童3個維度(各12個條目)，采用Likert 5級評分，從“非常不同意”到“非常同意”依次賦1～5分，總分36～180分：36～90分為親職壓力較低，91～180分為較大親職壓力。中文版量表具有良好的信效度[9]。于早產兒出院后1個月、12個月對早產兒父親或母親進行調查。④主要照護者照護知識技能：在回顧文獻的基礎上制訂照護者照護知識及護理技能問卷，包括早產兒日常護理知識及技能、早產兒喂養(yǎng)知識及技能、早產兒早期干預、用藥知識和預防接種時間及觀察、早產兒預防感染知識及常見異常問題和突發(fā)狀況處理等，共25題，總分100分。每題根據照護者的掌握程度，分為不知曉、不確定、了解、掌握，依次賦1～4分，分數越高表示家屬的護理技能掌握程度越高。在早產兒出院1個月時由門診隨訪人員指導家長填寫。⑤隨訪滿意度：采用自制問卷調查早產兒在出院12個月時照護者對隨訪系統(tǒng)的滿意情況。涉及隨訪內容、隨訪方式、服務等28個條目，以“非常不滿意”到“非常滿意”依次賦0～4分，總分0～112分，得分≥84分為滿意。

1.4統(tǒng)計學方法 采用SPSS25.0軟件進行統(tǒng)計描述、t檢驗、秩和檢驗、χ2檢驗及重復測量的方差分析，檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1兩組早產兒體格發(fā)育情況比較 見表2。

表2 兩組早產兒體格發(fā)育情況比較

2.2兩組父母親親職壓力狀況比較 見表3。

表3 兩組父母親親職壓力狀況比較 分，

2.3兩組早產兒發(fā)育商、主要照護者知識技能及隨訪滿意情況比較 見表4。

3 討論

3.1教育機器人智能隨訪系統(tǒng)有利于促進早產兒生長和神經發(fā)育 早產兒出生后生長緩慢會對其長期健康產生影響[10]。常規(guī)出院隨訪指導常因時間、早產兒營養(yǎng)風險狀況、父母文化差異等因素，未能進行有效的喂養(yǎng)指導，不利于早產兒生長和神經發(fā)育[11]。另外，早產兒出院后睡眠、行為發(fā)育刺激及母親積極的情緒等對早產兒的生長發(fā)育有重要影響[12]。出院前通過教育機器人的使用，使早產兒父母盡早進入隨訪系統(tǒng)，這種共同、延續(xù)的學習方式使早產兒父親更傾向于幫助母親解決問題，有效參與到促進早產兒喂養(yǎng)和撫育中，減少母親的不良情緒，使早產兒盡早實現追趕性生長。出院后對早產兒進行適當的接觸刺激，能提高母嬰之間的反應敏感性，使照護者更好地辨識早產兒對應激源的反應以及情緒變化，減少外界應激源對早產兒神經發(fā)育的不良影響[13]。因此本研究結果顯示，兩組早產兒在身長、體質量、頭圍發(fā)育方面的干預效應及時間效應顯著，同時觀察組1歲時發(fā)育商異常檢出率顯著低于對照組(均P<0.05)，表明應用教育機器人智能隨訪系統(tǒng)有利于促進早產兒體格生長和神經發(fā)育?？赡芤驗榛诮逃龣C器人的智能隨訪系統(tǒng)有助于建立持續(xù)敏感的母嬰互動關系，并對早產兒神經發(fā)育的影響一直持續(xù)到出生后1周歲。

表4 兩組早產兒發(fā)育商、主要照護者知識技能及隨訪滿意情況比較

3.2應用教育機器人智能隨訪系統(tǒng)有利于減輕早產兒父母的親職壓力 早產兒母親在出院后有較高的親職壓力，特別出院后第1個月是“育兒困難高峰期”，很多母親在早產兒出院后存在育兒的混亂感和無措感。觀察組在早產兒出院前通過教育機器人的語音、視頻、圖片等方式進行學習，處理早產兒出院后的常見問題，這種生動、直觀的方式，使早產兒照護者在出院后的過渡中更能接受和有效應對。因此，運用教育機器人獲取早產兒居家護理知識更加方便、準確，緩解了早產兒出院后父母的親職壓力，故本研究兩組早產兒父母親職壓力的干預效應顯著，父母困擾維度的時間效應、交互效應及親子互動失調維度時間效應顯著(均P<0.05)。

3.3教育機器人智能隨訪系統(tǒng)有利于提高早產兒照護者照護知識技能及隨訪滿意率 早產兒生理機能發(fā)育不健全，對外界環(huán)境和互動交流的適應和反應能力差，但對醫(yī)療和家庭照護的需求度更大[14]。教育機器人消息推送和提醒功能可改變早產兒照護者不良的護理方式，使早產兒得到有效的家庭護理。語音輸入簡單、快捷，與教育機器人積極互動，減少在居家護理中的誤區(qū)和不足，也能增加家庭照護者的參與程度，形成全家參與的照護模式。本研究結果顯示，觀察組照護者照護知識技能評分及隨訪滿意率顯著高于對照組(均P<0.05)，可能因為對照組采用電話、微信等隨訪方式，互動性和直觀性相對欠佳，而觀察組應用基于教育機器人隨訪系統(tǒng)針對性更好，與家長聯系緊密，隨訪滿意率更高。

綜上所述，教育機器人智能隨訪系統(tǒng)有利于促進早產兒出院后體格生長和神經發(fā)育，緩解父母的親職壓力，提高照護者照護知識技能及隨訪滿意率。但教育機器人作為隨訪工具，醫(yī)護人員回復的及時性將影響照護者隨訪的依從性和滿意度，且醫(yī)護人員對信息網絡和機器人應用操控的專業(yè)性欠佳。今后擬將醫(yī)院信息工程師納入隨訪小組，及時處理教育機器人使用中的問題，進一步優(yōu)化照護者使用體驗。