现代人工智能已从简单的新奇事物，演变为强大的临床支持工具。对于管理着高危患者量的注册护士而言，AI 提供了一种在不损害临床判断的前提下，简化管理负担的方法。
以下提示已针对 ChatGPT、Gemini、Claude 和 DeepSeek 进行了严格测试和优化。虽然每个模型都有其独特优势（DeepSeek 通常擅长逻辑繁重的任务，Claude 擅长细致入微的沟通，Gemini 擅长信息合成，ChatGPT 擅长多功能应用），但这 10 个脚本为护理专业人员提供了一个通用、常青的基础。它们旨在协助记录、患者教育和工作流程管理。
1. 入院评估综合器
最适合： Claude（叙事流畅和同理心语气）
护士通常需要将初步评估的快速记录转换为连贯的入院记录。该提示能将零散的数据组织成专业的叙述。
担任注册护士。我将为您提供在患者入院评估期间收集的原始数据点列表（生命体征、主诉、患者病史和当前用药）。
请将这些信息综合成结构化的 SOAP 格式的护理入院记录。确保语言专业、客观且临床准确。突出显示任何超出标准正常范围的值。
[在此处插入原始评估数据]回报： 立即将速记记录转换为精美的、具有法律依据的入院记录，确保在信息传递过程中不会遗漏任何关键数据点。
2. 患者友好的出院总结
最适合： ChatGPT（用于通用语言简化）
医学术语会让患者感到困惑并导致再次入院。该提示将复杂的临床总结转化为清晰的、六年级阅读水平的说明。
将以下出院说明翻译成适合六年级阅读水平患者的简单、清晰的语言。
将说明分为三个不同的部分：
1. “发生了什么”（诊断）
2. “在家做什么”（药物和伤口护理）
3. “什么时候该打电话给医生”（危险信号症状）
保持鼓励但严肃的语气。不要忽略重要的医学警告，而要用简单的英语描述代替医学术语。
[在此处插入医疗出院备注]回报： 提高患者的健康素养和对出院计划的依从性，直接减少可预防的再入院率。
3. 护理计划生成器（以 NANDA-I 为重点）
最适合： DeepSeek（用于逻辑和结构化分类）
制定个性化护理计划需要准确地将病因与症状联系起来。此提示有助于起草基于 NANDA-I 的护理诊断和干预措施。
根据下面的患者情况，建议 3 种优先护理诊断。对于每个诊断，请提供：
1. “相关”（病因学）
2. “证据”（体征/症状）
3. 三个 SMART 目标（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）
4. 五种具有有效临床依据的不同护理干预措施。
[在此插入患者场景]回报： 节省手动起草时间，同时确保护理计划稳健、个性化，并植根于标准护理分类法。
4. 药物相互作用检查器与患者教育要点
最适合： Gemini（用于处理大型数据集和综合）
虽然药房系统会标记相互作用，但护士是最后一道防线。该提示为药物管理和患者教育创建了快速参考指南。
查看以下药物列表。确定潜在的药物间相互作用并创建用于给药的“护士备忘单”。
对于每种药物，列出：
1. 主要适应症。
2. 轮班期间需要监测的主要副作用。
3. 具体的给药警告（例如，“与食物一起服用”、“给药前监测血压”）。
4. 告诉患者一个关键的教学点。
[在此插入药物清单]回报： 提供快速安全检查，并为护士在查房期间向患者提供即时、简短的教育要点。
5. SBAR 交接报告生成器
最适合： ChatGPT（用于快速、标准化格式化）
轮班结束报告或患者转运报告必须简明扼要。为了清晰起见，此提示可确保严格遵循 SBAR（现状、背景、评估、建议）格式。
将以下轮班记录转换为即将接班的护士所需的严格 SBAR（现状、背景、评估、建议）交接报告。
优先考虑“需要知道”而不是“最好知道”。强调待处理的实验室结果、即将进行的程序以及轮班期间发生的任何急剧状态变化。
[在此处插入班次记录]回报： 降低交接期间发生沟通错误的风险，确保护理的连续性，并确保关键任务不会在轮班之间丢失。
6. 困难对话脚本
最适合： Claude（针对细微差别和情商）
护士经常需要与家属进行充满情感的对话。这个提示有助于起草富有同情心但设定边界的脚本。
我需要与患者家属进行一次艰难的对话，该患者[描述行为/情况，例如拒绝必要的护理、对工作人员有攻击性、否认预后]。
为这种互动起草一个富有同情心但坚定的脚本。包括：
1. 确认他们感受的开场白。
2. 对医疗现实/政策的明确陈述。
3. 一个协作性的结束问题以推动下一步。
4. 如果他们反应消极，提供两种替代回应方式。回报： 通过为高压的人际冲突提供预先计划的专业框架，降低护士的情绪认知负担。
7. 操作流程摘要器
最适合： Gemini（用于分析长文档）
医院政策文件往往很冗长。此提示提取特定操作流程所需的可执行步骤。
我正在粘贴一份关于 [插入操作名称] 的冗长医院政策文件。
请将其总结为护士在床边执行此操作的分步清单。强调严格的无菌技术要求以及操作后所需的任何具体文件记录。
[在此处插入政策文本]回报： 将 10 页的 PDF 变成可操作的床头清单，确保遵守规程和患者安全，而无需记忆冗长的文本。
8. 初级员工/学生的“为什么”解释器
最适合： DeepSeek（技术准确性和逻辑）
指导新护士或学生需要解释干预措施背后的病理生理学。该提示会生成清晰、临床的解释。
解释[插入干预措施或症状，例如，为什么我们使用 BiPAP 治疗 COPD 急性加重]背后的生理机制。
针对护生进行解释。
1. 从基本的病理生理学开始。
2. 将其与具体干预措施联系起来。
3. 解释哪些临床症状表明干预措施正在发挥作用。回报： 提高护士有效教学和指导的能力，巩固自己的知识，同时支持科室团队的成长。
9. 分诊记录格式化器
最适合： ChatGPT（为了速度和简洁）
分诊需要速度。此提示有助于形成简洁、敏锐的记录，以证明分配的分诊类别的合理性。
根据这些主观主诉和客观生命体征，起草一份简明的分诊记录。
说明可能的急诊严重程度指数 (ESI) 级别或严重程度类别，并根据生命体征的稳定性和危及生命的恶化可能性，提供两句话的理由。
[插入患者主诉和生命体征]回报： 确保分诊文件一致并明确证明资源分配的合理性，这对于法律保护和部门流程至关重要。
10. 研究实践转化器
最适合： Gemini（用于信息检索和总结）
循证实践是强制性的，但在轮班期间阅读期刊是不可能的。本提示总结了最新研究发现的实际应用。
总结下面摘要/文本中有关[插入主题]的关键护理意义。
重点关注：
1. 标准做法的变更。
2. 安全注意事项。
3. 我可以立即应用到实践中的一项可行要点。
[插入研究摘要或文本]回报： 弥合学术研究和床边应用之间的差距，使护士能够以最少的停机时间掌握最新的循证实践。
专业提示：上下文分层（提示链接）
为了获得最精英的结果，不要将 AI 视为搜索引擎；将其视为同事。使用提示链接来优化输出。
如果DeepSeek生成的护理计划过于通用，请不要重新开始。回复模型并提供具体的上下文更新：“这很好，但患者也有严重的行动限制和 2 期压力性损伤。请调整干预措施，优先考虑皮肤完整性和跌倒预防。”
通过在建立初始基础后，叠加特定的患者限制条件，您可以引导模型缩小其焦点，从而产生高度具体、临床相关的输出，这些输出看起来不像模板，而更像定制解决方案。
将 AI 融入护理，并不是要取代护理中的人为因素；而是要自动化那些让你远离床边的行政性摩擦。通过掌握这些提示，您可以腾出时间进行批判性思考和直接与患者互动。从一个提示开始，根据您所在科室的特定工作流程对其进行改进，并逐步建立一个支持您临床实践的个人数字工具库。