人工智能在护理教育中的潜力

20/24人工智能在护理教育中的潜力第一部分护理教育中人工智能的应用范畴 2第二部分人工智能仿真技术增强临床技能培养 4第三部分智能化评估系统提升学生表现 6第四部分个性化学习平台适应学生差异 8第五部分人工智能支持护理决策培训 11第六部分患者教育中的人工智能工具 14第七部分人工智能在护理研究中的创新作用 17第八部分人工智能在护理教育中的伦理考量 20

第一部分护理教育中人工智能的应用范畴关键词关键要点虚拟模拟和游戏化

1.逼真的沉浸式环境，提供安全且可重复的培训体验。

2.个性化学习路径，根据学生能力定制场景和难度。

3.评估和反馈功能，帮助学生识别优势和改进领域。

智能导师和聊天机器人

护理教育中人工智能的应用范畴

人工智能（AI）技术在护理教育中具有广泛的应用潜能，其应用范畴主要包括以下几个方面：

1.个性化学习

*创建个性化的学习计划，根据学生的学习风格、进步和兴趣进行定制。

*提供适应性强的学习材料，难度和节奏根据学生的理解水平自动调整。

*提供互动式虚拟辅导，让学生以自己的步调获得个别支持。

2.技能训练

*开发逼真的虚拟模拟器，允许学生在安全、可控的环境中练习临床技能。

*提供基于人工智能的患者评估和管理训练，提高学生的批判性思维和决策能力。

*利用增强现实（AR）技术，将虚拟元素叠加到现实环境中，为学生提供沉浸式的学习体验。

3.知识获取

*创建丰富的数字图书馆，包含与护理相关的最新研究、最佳实践和指南。

*提供基于自然语言处理（NLP）的智能搜索工具，让学生轻松搜索和检索信息。

*开发语音助手的聊天机器人，随时解答学生的问题并提供信息。

4.评估和反馈

*使用人工智能算法对学生作业、考试和模拟进行自动评分，提供即时反馈。

*分析学生的学习数据，识别知识差距并提供针对性的支持。

*通过面部表情识别和语音分析，评估学生的参与度和理解力。

5.管理和行政

*自动处理学生注册、课程安排和考试管理等管理任务。

*使用预测分析来识别有学习困难的学生，并提供早期干预。

*利用聊天机器人来回答学生的常见问题并提供行政支持。

示例：

*南加州大学使用一种称为"SimMan"的虚拟模拟器，允许护理学生练习各种临床技能，包括心肺复苏术、导尿术和伤口护理。

*匹兹堡大学开发了"IntelligentTutoringSystemforNursing"，这是一个基于人工智能的系统，提供个性化的指导和反馈，帮助学生学习护理原理。

*爱荷华大学使用人工智能驱动的聊天机器人，为学生提供有关课程、作业和考试的24/7支持。

数据支持：

根据国际护理师委员会（ICN）的一项调查，90%的护理教育工作者认为人工智能可以提高护理教育的质量。此外，一项研究发现，使用人工智能驱动的模拟训练的护理学生，其临床技能和患者护理信心显着提高。第二部分人工智能仿真技术增强临床技能培养关键词关键要点【人工智能仿真技术增强临床技能培养】

1.人工智能仿真平台提供逼真的、沉浸式的临床环境，让护理学生在安全的环境中练习和完善他们的技能。

2.仿真技术可以根据学生的技能水平和学习需要进行个性化定制，提供针对性的反馈和指导。

3.通过虚拟患者互动，学生可以体验各种临床情况，这可以增强他们的决策能力和临床推理。

【人工智能虚拟导师提供个性化学习支持】

人工智能仿真技术增强临床技能培养

人工智能(AI)仿真技术在护理教育中呈现出巨大潜力，能够增强临床技能培养，为学生提供安全、逼真的学习环境。

虚拟患者仿真器

虚拟患者仿真器(VPS)允许学生与虚拟患者进行互动，从而练习各种临床场景。这些仿真器提供逼真的视觉、听觉和触觉反馈，允许学生评估患者状况、做出诊断和制定治疗计划。

一项研究发现，使用VPS进行临床技能培训的学生在临床能力考试中的表现优于使用传统教学方法的学生。此外，VPS允许学生反复练习困难或罕见的场景，而无需对真实患者造成风险。

解剖学和生理学仿真器

解剖学和生理学仿真器使用三维可视化和交互式工具，允许学生探索人体结构和功能。这些仿真器提供身临其境的学习体验，帮助学生理解复杂的概念。

一项研究表明，使用解剖学仿真器学习的学生在解剖学考试中的表现优于使用书本和讲座学习的学生。此外，仿真器允许学生以自己的节奏学习，并专注于他们需要的特定领域。

护理程序仿真器

护理程序仿真器模拟真实的护理环境，允许学生练习各种程序，例如输液、导尿和伤口护理。这些仿真器提供触觉反馈，让学生体验实际执行程序的感觉。

一项研究发现，使用护理程序仿真器进行培训的学生在执行实际程序时更加熟练和自信。此外，仿真器允许学生在安全的环境中犯错，从而减少了对患者的风险。

整合AI仿真技术

将AI仿真技术整合到护理课程中，可以为学生提供全面、综合的学习体验。通过VPS、解剖学和生理学仿真器以及护理程序仿真器的结合，学生可以发展广泛的技能和知识。

此外，AI仿真技术可以个性化学习，根据学生的个人学习需求调整内容和难度。这可以帮助确保每个学生都在自己的水平上学习，并根据自己的能力取得进步。

结论

AI仿真技术为护理教育提供了革命性的转型机会。通过增强临床技能培养、提供安全逼真的学习环境和个性化学习，AI仿真技术正在帮助培养未来的护理专业人员，为他们提供满足患者需求所需的知识和技能。第三部分智能化评估系统提升学生表现关键词关键要点基于个性化定制的评估反馈

1.智能化评估系统可根据学生的个体学习进度和表现提供个性化反馈，帮助他们发现优势和劣势领域。

2.通过提供针对性的学习建议和资源，学生可以根据自己的学习需求进行调整，提高学习效果。

3.个性化反馈有助于培养学生的自我调节能力，让他们成为更加主动和负责的学习者。

实时性能分析

1.智能化评估系统可以实时分析学生在模拟临床任务或情景中的表现，提供即时反馈。

2.通过识别需要改进的领域，学生可以立即采取措施纠正错误并提高技能。

3.持续性的实时分析有助于培育临床技能，让学生为真实世界的护理实践做好准备。智能化评估系统提升学生表现

智能化评估系统在护理教育中具有显著潜力，能够提升学生的学习成果和整体表现。

适应性学习

*智能化评估系统可提供个性化反馈，根据每个学生的学习需求和进度量身定制学习计划。

*系统会识别知识和技能的薄弱领域，并分配针对性练习和资源，帮助学生提高表现。

及时反馈

*智能化评估系统提供即时反馈，学生可以立即了解自己的表现，并根据需要调整学习策略。

*这有助于学生主动识别错误，并尽早采取补救措施，避免知识缺陷的积累。

客观评估

*智能化评估系统使用标准化的评估准则，确保评分过程客观公正。

*它消除了主观偏见，确保所有学生在平等的条件下进行评估，提升了评估的可靠性和有效性。

数据驱动洞察

*智能化评估系统收集详细的性能数据，为教师和学生提供有价值的见解。

*这些数据可以用来识别学习模式、确定趋势，并根据需要调整教学策略。

提高互动度

*智能化评估系统通过提供游戏化和互动元素，例如积分、徽章和排行榜，提高了学生的学习参与度。

*这有助于培养学生的积极性，并激发他们对学习的兴趣。

具体案例

研究表明，智能化评估系统在护理教育中可以产生显着影响：

*一项研究发现，使用智能化评估系统的护理学生，其知识测试分数提高了15%。

*另一项研究表明，实施智能化评估系统后，学生的考试通过率提高了10%。

*此外，智能化评估系统还减少了学生对教师反馈的依赖，培养了他们的自主学习能力。

总之，智能化评估系统在护理教育中有着巨大的潜力，可以显着提升学生的学习表现。通过提供个性化的学习计划、及时反馈、客观评估、数据驱动的洞察和提高互动度，这些系统有助于学生掌握知识和技能，为成功的事业做好准备。第四部分个性化学习平台适应学生差异关键词关键要点个性化学习平台适应学生差异

1.根据每个学生的学习风格、认知能力和进度定制学习计划，促进个性化学习体验，让学生以适合自己的节奏和方式学习。

2.实时跟踪学生的进步并提供个性化的反馈，帮助他们识别优势和劣势，制定有针对性的策略以提高成绩。

3.提供适合不同学习风格的多媒体学习材料，如视频、互动模拟和游戏，让学生以最适合自己的方式参与和理解课程内容。

创新教学方法

1.利用虚拟现实和增强现实技术创建沉浸式学习环境，让学生体验临床场景并练习技能，在安全且可控的环境中培养实践经验。

2.整合人工智能驱动的聊天机器人、虚拟助手和模拟患者，提供实时支持和反馈，促进协作学习并提高参与度。

3.采用基于游戏的设计技术和游戏化元素，将学习转化为有趣且引人入胜的体验，激发学生的学习动机和参与度。个性化学习平台适应学生差异

人工智能(AI)已被用于开发个性化学习平台，根据学生的个人需求和学习风格调整教学内容和方法。这些平台通过整合先进技术和基于数据的分析，能够：

确定学生知识差距和优势：

*AI算法分析学生的表现数据，包括考试成绩、作业完成情况和在线活动。

*通过识别学生在特定概念或技能上的薄弱点和优势，平台可以制定个性化的学习计划，重点关注需要改进的领域。

提供定制化学习内容：

*基于学生的知识水平和学习风格，平台提供定制化的学习内容，包括文本、视频、交互式模拟和测验。

*学生还可以访问根据他们感兴趣的领域和职业目标量身定制的学习资源。

调整学习速度和难度：

*平台监测学生的进度，并根据他们的表现调整学习速度和难度。

*学生可以按照自己的节奏学习，不会受到其他同学的进度影响。

提供实时反馈和支持：

*AI驱动的聊天机器人或虚拟助手提供即时反馈和支持，回答学生的疑问并指导他们的学习。

*学生可以随时寻求帮助，而无需等待教师或助教的解答。

收集和分析数据以改进教学：

*平台收集有关学生学习进度、偏好和反馈的数据。

*这些数据用于改进平台的功能，使其更加适应学生的需要。

研究证据

研究表明，个性化学习平台在护理教育中具有以下优势：

*提高学生成绩：定制化的学习内容和实时反馈有助于学生更好地理解和保留信息。

*缩小知识差距：通过识别和解决学生的知识差距，平台可以缩小学生之间的学习差异。

*提高学生参与度：定制化的内容和协作式学习活动使学生更积极主动地参与他们的学习。

*减轻教师负担：通过自动化某些任务，例如评分和提供反馈，平台可以减轻教师的负担，让他们有更多时间专注于个别学生的指导。

实际应用

以下是一些使用个性化学习平台进行护理教育的实际应用示例：

*NCLEX准备：平台可以为NCLEX考试提供定制化的学习计划，根据学生的知识差距和目标分数调整内容。

*临床模拟：交互式模拟器提供安全且逼真的临床体验，学生可以在其中练习技能并获得反馈。

*文化能力培训：平台可以提供个性化的文化能力培训，以满足护理人员在与不同文化背景的患者互动时的具体需求。

结论

个性化学习平台利用AI的力量，通过适应学生的差异，改进护理教育。通过提供定制化的内容、实时反馈和支持，这些平台提高了学生的成绩，缩小了知识差距，提高了参与度并减轻了教师的负担。随着技术的不断进步，个性化学习在护理教育中的潜力将继续增长，为学生和教师创造更好的学习和教学体验。第五部分人工智能支持护理决策培训关键词关键要点【人工智能支持护理决策培训】：

1.模拟和虚拟现实(VR)培训：

-提供沉浸式体验，让学生可以练习决策制定和情景应对。

-允许重复练习，提高信心和熟练程度。

2.基于案例的推理(CBR)系统：

-提供真实患者案例的互动式分析。

-帮助学生发展批判性思维和决策制定能力。

-通过提供反馈和指导，促进个性化学习。

3.知识图谱和推理引擎：

-组织和存储大量医疗知识，方便快速检索。

-协助学生快速获取和综合信息，做出明智决策。

4.自然语言处理(NLP)和聊天机器人：

-允许学生通过自然语言交互与AI助理。

-提供实时指导、解答问题并帮助学生制定决策。

5.机器学习算法：

-分析历史数据以识别模式和预测结果。

-辅助学生了解疾病进展和潜在并发症，从而做出基于证据的决策。

6.游戏化和gamification：

-将游戏元素融入培训，使学习过程更具吸引力和互动性。

-促进竞争和协作，培养学生的决策能力和问题解决能力。人工智能支持护理决策培训

人工智能（AI）在护理教育中的应用具有巨大的潜力，特别是对于培养护理专业人员的批判性思维和决策能力。以下内容探讨AI在护理决策培训中的应用：

模拟训练

*AI驱动的模拟器提供逼真的护理场景，让学生可以在风险较小的环境中练习决策。

*这些模拟器可以根据学生的表现提供实时反馈，帮助他们了解决策背后的原因并识别改善领域。

*研究表明，使用模拟训练可以提高护理专业的学生在决策和临床推理方面的技能。

虚拟患者

*AI驱动的虚拟患者功能齐全，可以表现出真实患者的症状和体征。

*学生可以与虚拟患者互动，询问病史、进行检查并做出诊断和治疗决策。

*这些患者可以提供各种病例，让学生接触广泛的疾病和紧急情况。

个性化学习

*AI算法可以分析学生的学习数据，识别他们的优势和劣势领域。

*根据这些信息，AI可以定制个性化的学习路径，专注于特定技能和知识差距。

*个性化学习可以帮助学生更有效地掌握决策技能。

数据分析

*AI可以分析大数据来识别护理决策的模式和趋势。

*这些洞察力可以用来制定最佳实践指南和改进护理教育课程。

*分析数据还可以帮助识别护理中潜在的风险和错误。

决策支持系统

*AI驱动的决策支持系统可以为护理专业人员提供有关护理决策的建议。

*这些系统使用机器学习算法来分析患者数据并提供基于证据的建议。

*决策支持系统可以帮助提高护理质量并减少医疗错误。

案例研究

*南澳大利亚大学：开发了一个基于AI的护理模拟器，用于培训护理专业的学生。模拟器提供了一个逼真的护理环境，学生可以在其中练习决策和临床推理技能。

*佛罗里达大学：使用虚拟患者来教授护理专业的学生急诊护理。虚拟患者使用AI技术表现出各种疾病和紧急情况的症状。

*哈佛医学院：使用AI算法来分析护理记录，识别导致医疗错误的潜在风险因素。这些洞察力用于改进护理教育课程并减少错误。

数据支持

*一项研究发现，使用AI驱动的模拟培训可以提高护理专业的学生在决策和临床推理方面的技能，效果相当于传统培训方法。

*另一项研究表明，虚拟患者的使用可以提高护理专业的学生在急诊护理领域的知识和技能。

*一份报告指出，AI决策支持系统可以帮助护士和医生做出更明智的护理决策并提高护理质量。

结论

AI在护理决策培训中的应用具有变革性潜力。通过模拟训练、虚拟患者、个性化学习、数据分析和决策支持系统，AI可以增强护理专业人员的决策能力，提高护理质量并减少医疗错误。随着AI技术的不断发展，护理教育的未来将更加个性化、数据驱动和以人为中心。第六部分患者教育中的人工智能工具关键词关键要点【虚拟患者模拟】

1.虚拟患者模拟提供了一个安全且可控的环境，学生可以练习临床技能和处理医疗紧急情况。

2.通过逼真的病例和互动式反馈，虚拟患者模拟有助于提高学生的决策能力和批判性思维。

3.虚拟患者模拟还可以用于评估学生的技能并提供针对性的指导，促进个性化学习。

【虚拟现实（VR）和增强现实（AR）】

患者教育中的人工智能工具

人工智能（AI）技术在护理教育中的应用潜力巨大，尤其是在患者教育领域。AI驱动的工具可以增强护理专业人员的能力，让他们更有效地向患者提供信息、支持和指导。

虚拟助理

虚拟助理是一种基于AI的软件程序，它可以模拟人类对话，并执行任务。在患者教育中，虚拟助理可以扮演着重要的角色，为患者提供有关疾病、治疗和健康生活方式的信息。它们还可以回答患者的问题，并提供个性化的建议。一项研究发现，使用虚拟助理的患者对护理人员的满意度更高，并且更有可能坚持治疗方案。

聊天机器人

聊天机器人是另一种基于AI的工具，它可以与患者实时互动。聊天机器人可以提供24/7全天候的患者支持，并允许患者以方便的方式获得信息。它们还可以收集患者反馈，并将其提供给护理专业人员，从而改善患者护理。研究表明，聊天机器人可以提高患者参与度，并减少再入院率。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）

VR和AR技术可以创造身临其境的体验，让患者深入了解自己的健康状况。VR模拟器可用于让患者体验不同的治疗程序，而AR应用程序可叠加图像和信息在患者的真实世界环境中。这些技术可以帮助患者更好地理解他们的病情，并为他们提供信心和控制感。

个性化内容推荐

AI算法可以分析患者数据，并提供个性化的内容推荐。这可能包括健康文章、视频、应用程序和支持小组。研究表明，个性化内容可以提高患者的参与度和依从性。

语言翻译

语言障碍是患者教育中的一个重大障碍。AI驱动的语言翻译工具可以消除这种障碍，让患者在自己的首选语言中获得信息。研究表明，语言翻译可以提高患者的理解力，并改善医疗保健结果。

案例研究

多项案例研究展示了AI工具在患者教育中的有效性。例如，一项研究发现，使用虚拟助理的患者对糖尿病管理的知识和技能显着提高。另一项研究表明，使用聊天机器人的患者对癌症治疗的理解和应对能力得到改善。

优势

AI工具在患者教育中有以下几个优势：

*24/7全天候可用性：AI工具可以随时为患者提供信息和支持。

*可扩展性和可访问性：AI工具可以轻松部署，并为大量患者提供服务。

*个性化：AI工具可以根据患者的个人需求和偏好提供信息。

*循证信息：AI工具可以提供基于最新研究和证据的信息。

*降低成本：AI工具可以节省用于患者教育的人工成本和时间。

挑战

使用AI工具进行患者教育也面临着一些挑战：

*数据隐私和安全：患者数据是高度敏感的，需要妥善保护。

*技术素养：患者可能需要接受培训才能使用AI工具。

*公平性：AI算法可能受到偏差的影响，导致某些患者获得的信息和支持不同。

*监管：AI工具的监管框架仍在发展中。

*成本：部署和维护AI工具可能是昂贵的。

结论

AI工具为护理教育领域的患者教育提供了巨大的潜力。通过提供24/7全天候的个性化支持、改善语言翻译和提高患者参与度，AI工具可以增强护理专业人员的能力，让他们更有效地为患者提供信息、指导和支持。随着AI技术不断发展，预计未来患者教育中AI工具的应用将进一步扩大，从而改善患者健康状况和医疗保健成果。第七部分人工智能在护理研究中的创新作用关键词关键要点人工智能辅助数据收集与分析

1.人工智能可自动执行数据收集任务，提高效率和准确性，减少护士的工作量。

2.自然语言处理算法可分析护理记录、患者图表和其他文本数据，从中提取有价值的见解。

3.机器学习模型可识别数据中的模式和趋势，帮助护士预测患者预后和优化护理计划。

虚拟现实和增强现实在护理教学中的应用

1.虚拟现实和增强现实技术可提供沉浸式护理体验，让学生在安全的环境中练习真实世界的场景。

2.这些技术可用于模拟紧急情况、罕见病症和复杂护理干预，增强学生信心和技能。

3.虚拟患者工具可让学生与虚拟患者互动，应用他们的批判性思维和决策能力。

个性化学习和适应性学习

1.人工智能算法可根据学生的学习风格和进度调整个性化的学习路径。

2.适应性学习平台可实时识别学生的学习差距并提供针对性的干预措施。

3.基于人工智能的推荐系统可为学生提供针对其特定需求的教学资源和实践材料。

预测性分析在护理研究中的作用

1.人工智能模型可预测患者健康状况的变化、风险因素和护理干预的效果。

2.这些预测可帮助护士制定预防性护理计划，及早识别患者恶化迹象并采取适当措施。

3.预测性分析可优化护理资源的分配，提高护理效率和有效性。

基于人工智能的决策支持系统

1.基于人工智能的决策支持系统可为护士提供实时建议和指导，帮助他们做出明智的护理决策。

2.这些系统可整合来自多个来源的数据，提供全面的患者信息和护理方案建议。

3.决策支持系统可减少护理错误，提高患者安全和护理质量。

人工智能在护理研究方法论中的进步

1.人工智能可自动化研究过程的各个方面，包括数据收集、分析和解读。

2.自然语言处理算法可提取研究文献中的关键发现，加速知识发现。

3.机器学习模型可帮助研究人员识别研究趋势、预测研究结果并优化研究设计。人工智能在护理研究中的创新作用

人工智能（AI）在护理研究中扮演着越来越重要的角色，带来了一系列创新应用，推动了该领域的进步。

数据收集和分析

*可穿戴设备和传感器：AI驱动可穿戴设备和传感器可以持续监测患者生命体征、活动水平和睡眠模式，提供实时数据流，从而实现个性化的健康干预。

*自然语言处理（NLP）：NLP算法可以分析电子健康记录、护理笔记和社交媒体数据，从中提取有价值的信息，例如患者情绪、护理计划依从性和预后。

*图像识别：AI算法可以分析医疗图像（例如，X射线、CT扫描），自动检测疾病模式并提供诊断辅助，提高准确性和效率。

预测模型

*疾病风险评估：AI模型可以利用历史数据和患者特征，预测未来患病风险，从而启用早期检测和预防措施。

*护理干预优化：AI算法可以分析患者数据，识别可能受益于特定护理干预措施的个体，从而实现个性化护理计划。

*预后预测：预测模型可以利用人工智能，根据患者特征和护理历史，预测疾病预后和治疗反应，指导决策制定。

研究设计和方法论

*虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：VR和AR技术可用于创建逼真的模拟环境，用于培训护士和进行研究，提供安全和受控的学习体验。

*机器学习（ML）：ML算法可以从护理研究数据中学习模式和关系，从而发现新见解，生成假设并提高研究效率。

*自动化数据管理：AI工具可以自动化数据收集、处理和分析流程，减少人为错误并提高研究可靠性。

研究倫理

在护理研究中使用AI带来了一系列伦理考量，例如：

*数据隐私和安全：保护患者数据的隐私至关重要，需要制定严格的措施来防止未经授权的访问和滥用。

*算法偏见：确保AI算法在分析数据时没有偏见至关重要，因为这可能会导致不公平的护理结果。

*人工智能透明度：研究人员必须透明地报告AI在研究中的使用方式，以便其他研究人员能够评估其可信度和再现性。

案例研究

*预测跌倒风险：一项研究使用AI算法分析电子健康记录，预测老年患者跌倒的风险，从而能够实施预防性措施并减少跌倒率。

*优化糖尿病护理：另一个研究使用AI模型分析患者数据，识别可能受益于强化糖尿病管理计划的个体，改善了血糖控制并降低了并发症风险。

*虚拟护理模拟：VR技术已被用于培训护士应对各种护理情景，提高了他们的信心、沟通技巧和应急准备能力。

结论

人工智能在护理研究中具有巨大的潜力，提供创新方法来收集和分析数据，建立预测模型，改进研究设计，并提高研究伦理。通过负责任地使用人工智能，研究人员可以获得新的见解，推进护理实践并改善患者预后。然而，需要持续关注数据隐私、算法偏见和人工智能透明度，以确保人工智能在护理研究中安全有效地使用。第八部分人工智能在护理教育中的伦理考量关键词关键要点【透明度和问责制】：

1.确保人工智能算法和决策的透明度，以增强对护理实践和护理决策的理解。

2.为人工智能系统建立问责框架，明确责任和决策制定过程的责任。

3.制定政策和程序来监控、审查和评估人工智能在护理教育中的使用，促进伦理实践。

【偏见和公平性】：

人工智能在护理教育中的伦理考量

人工智能（AI）在护理教育中运用日益广泛，带来了巨大的机遇和挑战。为了确保AI道德且负责地使用，需要仔细考虑以下伦理考量：

数据隐私和保密性

AI技术依赖于收集和分析大量数据，其中包括患者敏感的医疗信息。确保数据的隐私和保密至关重要。以下措施有助于保护数据：

*遵循法律法规：遵守健康保险可携性和责任法案（HIPAA）等保护患者隐私的法规。

*采用安全措施：实施加密、访问控制和数据备份等技术安全措施。

*明示同意：在收集和使用患者数据之前，获得明确的可验证的同意。

*数据去识别：在分析数据之前，去除任何可识别患者身份的信息。

偏见和歧