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本综述系统探讨了人工智能（AI）在伤口护理教育中的创新应用与潜力，涵盖自适应电子学习平台、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）模拟、生成式AI（如GANs和RNNs）及诊断工具等方向。研究强调AI在个性化学习、实时反馈和临床技能提升中的价值，同时指出当前实证验证不足、技术整合障碍及伦理问题（如算法透明性与数据偏见），呼吁跨领域合作以推动AI在伤口护理教育中的有效、公平与可持续发展。
伤口护理是医疗保健的关键领域，其管理质量直接影响患者愈合进程与并发症控制。全球伤口护理成本逐年攀升，2022年美国相关支出达1486.5亿美元，中国与日本分别以427.8亿和229.1亿美元紧随其后。伤口评估与管理对医疗专业人员构成显著挑战，需综合诊断准确性、治疗策略及患者教育等多维度能力。传统伤口护理教育以理论传授与基础技能训练为主，但近年来模拟训练、混合学习等创新方法逐渐普及，人工智能（AI）技术的引入更被视为变革性机遇。
本研究遵循乔安娜布里格斯研究所（JBI）范围综述指南与PRISMA-ScR规范，系统性检索截至2024年11月30日的多数据库文献（包括CINAHL Ultimate、MEDLINE、Cochrane Library等），并纳入灰色文献与多语言研究。通过PCC（人群、概念、背景）框架明确筛选标准，最终纳入17篇出版物，涵盖会议论文、期刊文章及编辑论述，研究设计以开发性研究（53%）和实验性研究（29.4%）为主。
文献特征与地理分布
纳入研究发表于2006至2024年间，70.6%集中于欧洲（如西班牙、罗马尼亚），其余来自亚洲、北美与大洋洲。伤口类型聚焦压力性损伤、糖尿病足溃疡、腿部溃疡及手术创伤等。AI技术主要应用于教育评估、学习支持与教学辅助三大领域，受众包括护理、医学及药学专业的本科生、研究生与临床从业人员。
AI技术分类与功能
自适应电子学习平台
基于机器学习（ML）与计算智能的系统（如西班牙开发的压力性溃疡诊断工具）通过图像分割、组织分类与实时反馈，实现个性化学习路径调整。研究显示，实验组学生诊断准确率显著提升（p<0.05），且平台支持多语言与离线访问。
虚拟与增强现实模拟
结合AI的VR/AR环境（如英国研究的腿部溃疡管理模拟）整合触觉、视觉与听觉反馈，创造沉浸式临床场景，增强操作技能与决策能力。
生成式AI与内容创作
生成对抗网络（GANs）与循环神经网络（RNNs）工具（如DALL-E 2、Midjourney）生成高仿真伤口图像，用于教学案例讨论，避免患者隐私风险。但此类图像在医学术语准确性与病理细节上仍需优化。
诊断与评估工具
智能手机应用（如中国开发的深度学习模型）实现压力性损伤的实时检测与分期，准确率达91.5%，但敏感度波动于55.6–73.3%。
计算机视觉算法（如美国与泰国研究的手术缝合评估系统）通过提取缝合间距、深度等指标，提供客观技能评估（与人工评估相关性r>0.85）。
专家系统与案例推理
案例推理（CBR）系统（如丹麦研究的糖尿病足溃疡管理工具）通过历史数据匹配，输出证据化治疗建议，支持临床决策训练。
教育成效与局限性
AI工具显著提升学习效率与参与度，但多数研究未提供长期效果验证或大规模实证数据。技术障碍包括处理延迟、存储需求及系统互操作性不足；伦理问题涉及算法偏见（如训练数据代表性不足）、透明度缺失与监管框架缺位。
AI在伤口护理教育中展现巨大潜力，但其整合需平衡技术创新与教育实效性。未来研究应聚焦以下方向：
有效性验证：通过混合方法评估AI对知识保留、临床推理与患者结局的影响；
技术优化：开发轻量化算法、云基础设施及多语言适配方案；
伦理治理：建立数据质量规范、算法问责机制与跨学科合作框架（如教育者、工程师、伦理学家联合设计）；
全球可及性：探索AI在资源有限地区的适配方案，减少教育不平等。
人工智能为伤口护理教育提供创新工具，支持个性化、交互式与证据化学习。然而，其广泛应用依赖于技术可靠性验证、伦理风险管控与教育实践深度融合。未来需通过严谨研究与跨部门协作，确保AI成为增强而非替代人类专业能力的可持续解决方案。
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