간호와 AI

인공지능(AI)은 이제 의료현장의 선택이 아니라 필수가 되어가고 있다. 병원에서는 AI 기반 영상 판독, 임상 의사결정 지원, 환자 모니터링, 예후 예측, 간호기록 자동화 등 다양한 기술이 빠르게 도입되고 있으며, 간호사의 역할 또한 이러한 변화에 맞추어 새롭게 확장되고 있다. 그러나 많은 간호대학생과 임상 간호사는 AI를 어렵고 복잡한 기술로 인식하거나, 실제 간호업무와 어떻게 연결되는지 이해하기 어려워하는 경우가 많다.
『간호와 AI』는 이러한 현실적인 고민에서 출발한 책이다. AI를 단순히 소개하는 것이 아니라, 간호현장에서 어떻게 활용되고 있으며 앞으로 간호사의 역할이 어떻게 변화할 것인지를 실제 사례와 함께 쉽게 설명한다. AI의 기본 개념부터 생성형 AI, 의료데이터, 스마트병원, 환자안전, 임상 의사결정, 간호교육, 의료윤리와 개인정보 보호까지 간호사가 반드시 알아야 할 핵심 내용을 체계적으로 담았다.
이 책은 복잡한 공학적 원리보다 간호학적 관점에서 AI를 이해하도록 구성하였다. 전문적인 프로그래밍 지식이 없어도 AI의 원리와 활용을 이해할 수 있도록 설명하였으며, 실제 의료현장에서 활용되는 다양한 사례를 통해 학습 내용을 자연스럽게 연결할 수 있도록 구성하였다. 또한 각 장마다 핵심 개념과 사례를 균형 있게 배치하여 대학 강의 교재는 물론 자기주도 학습과 임상 교육에도 활용할 수 있도록 하였다.
AI 시대에도 간호의 본질은 변하지 않는다. 환자를 이해하고 공감하며 안전한 돌봄을 제공하는 일은 여전히 사람의 몫이다. 다만 AI는 간호사의 임상적 판단을 지원하고 반복적인 업무를 줄이며, 보다 정확하고 안전한 간호를 실현할 수 있도록 돕는 강력한 협력자가 될 것이다. 이 책은 AI를 두려움의 대상이 아닌, 함께 활용해야 할 새로운 전문 역량으로 이해하도록 돕는 길잡이가 되고자 한다.
급변하는 디지털 헬스케어 환경 속에서 미래 간호사를 준비하는 학생과 새로운 의료환경에 적응해야 하는 임상 간호사, 그리고 간호교육을 담당하는 교수자 모두에게 『간호와 AI』는 든든한 안내서가 될 것이다. 기술을 이해하는 간호사를 넘어, AI와 협력하여 더 나은 돌봄을 실현하는 전문직 간호사를 위한 첫걸음을 이 책과 함께 시작해 보길 바란다.

Part 1. 인공지능 시대와 간호의 변화
Chapter 1. AI와 간호의 필요성
1. 코로나 이후 디지털 전환
2. 초고령사회와 미래의 간호
3. 간호인력 부족과 업무의 재구조화
4. 데이터 기반 병원 경영

Chapter 2. 미래 간호환경과 AI
1. 디지털 헬스 전환
2. 간호현장과 업무환경 변화
3. 진화하는 간호사 역할 변화
4. AI 리터러시

Chapter 3. 간호전문직과 AI의 역할 분담
1. 지능의 결합, AI와 간호사의 협력
2. 간호전문직과 정체성
3. 하이테크 속 하이터치
4. AI 시대의 간호윤리와 책임

Part 2. AI와 데이터 과학의 기초
Chapter 4. 인공지능과 머신러닝
1. 인공지능의 개념과 발전
2. 머신러닝과 딥러닝
3. 알고리즘 학습 과정
4. 간호사를 위한 AI 이해

Chapter 5. 의료데이터의 구조와 특성
1. 의료데이터의 개념과 유형
2. 임상데이터의 특성
3. 간호기록과 데이터 구조화
4. 데이터 품질과 표준화
5. 상호운용성과 데이터 연계

Chapter 6. 의료 AI의 개발과 검증
1. 의료 AI 개발 과정
2. 학습·검증·테스트 데이터
3. 성능지표의 이해
4. 과적합과 일반화
5. 임상 적용 전 검증

Part 3. 디지털 헬스케어와 의료 AI 활용
Chapter 7. 의료 AI의 활용 영역 · 진단에서 예방까지
1. 진단 AI와 영상 판독 보조
2. 예측 AI와 위험도 분석
3. 생체신호 모니터링과 조기경고 시스템
4. 병원 맞춤형 AI 운영 사례

Chapter 8. AI 기반 간호기록과 간호정보 분석
1. 간호정보학의 확장과 기록의 재발견
2. 간호진단 데이터 활용
3. 자연어처리(NLP) 기반 서술형 기록 분석
4. AI 기반 간호중재 추천
5. 간호기록 표준화와 데이터 활용

Part 4. AI와 간호과정
Chapter 9. AI 기반 간호사정
1. AI와 간호사정의 변화
2. 생체신호 예측 모델
3. 멀티모달 AI와 통합 간호사정
4. 디지털 표현형과 생활기반 간호사정
5. 사정정보의 비판적 해석

Chapter 10. 간호진단과 AI 의사결정지원
1. 임상 의사결정 지원 시스템CDSS의 활용
2. AI 데이터와 NANDA 간호진단 연결하기
3. AI 추천과 간호사 임상 판단의 조화

Chapter 11. 간호계획·중재·평가와 AI 활용
1. 스케줄링과 우선순위 조정
2. 맞춤형 계획 및 중재 추천
3. 간호결과와 효과 평가
4. 환자안전 중심의 간호 평가
5. 인간과 AI의 협업

Part 5. AI 융합 간호기술
Chapter 12. 간호 로봇·웨어러블·IoT와 스마트 병동
1. 병동 자동화 및 물품 이송 로봇
2. IoT 기반 실시간 모니터링과 웨어러블 건강관리
3. 스마트 병실과 데이터 통합
4. 만성질환과 재택돌봄
5. 데이터 해석과 간호사 역할

Chapter 13. VR·AR·XR 기반 간호교육과 시뮬레이션
1. VR·AR·XR 간호교육
2. 무의식 환자 대응과 기도관리
3. 응급상황 대응 훈련
4. 디지털 시뮬레이션 효과와 평가
5. 실감형 학습환경과 미래 교육

Chapter 14. 원격간호와 돌봄의 확장
1. 원격간호의 개념과 필요성
2. 퇴원 후 재택 모니터링과 만성질환 연속 관리
3. 노인·취약계층 디지털 돌봄
4. 지역사회 간호와 데이터 연계
5. 접근성·윤리·형평성

Part 6. 임상·지역사회 간호와 AI 사례
Chapter 15. 중환자실 AI 사례
1. 중환자실 데이터와 AI 활용
2. 패혈증 알림 시스템
3. 심정지 예측 모델
4. 중환자 모니터링과 조기 대응

Chapter 16. 응급실 AI 적용과 중증도 분류
1. 응급실 환경과 AI의 필요성
2. AI 기반 중증도 분류
3. 응급실 과밀 예측 및 선제적 대응

Chapter 17. 병동·지역사회·공공보건 AI 사례
1. 병동 안전망 · 낙상·욕창 위험예측 AI
2. 건강취약계층의 디지털 돌봄
3. 방문간호와 재택 추적관리
4. 공공보건 감시와 건강데이터

Part 7. 의료 AI의 윤리·법·안전
Chapter 18. AI 윤리·편향·책임성
1. 의료 AI 윤리의 7대 기본 원칙
2. 알고리즘 편향과 불평등
3. 의료오류와 책임의 다각화
4. 환자 안전과 새로운 위험관리
5. 설명가능성과 신뢰

Chapter 19. 개인정보 보호와 의료법적 쟁점
1. 의료데이터와 개인정보 보호
2. 개인정보보호법의 이해
3. 데이터 비식별화와 활용
4. 글로벌 AI 규제 동향
5. 법적 책임과 제도적 과제

Part 8. AI 시대의 간호교육과 역량 개발
Chapter 20. 간호정보역량과 교육 기준
1. 정보 문해력
2. AI 이해 능력
3. 데이터 기반 의사결정
4. 디지털 건강정보 활용과 문해력 교육

Chapter 21. 미래 간호사의 직무와 리더십 역량
1. 데이터 간호사
2. 디지털 헬스 전문가로서의 간호사
3. AI 시대의 간호 리더십
4. 다학제 팀워크와 협업
5. 변화관리와 평생학습

Part 9. AI 활용의 확장
Chapter 22. 생성형 AI와 간호실무
1. 생성형 AI의 임상적 강점
2. 생성형 AI의 간호실무 활용
3. 기록·교육자료·설명자료 작성 보조
4. 생성형 AI 활용의 대원칙

Chapter 23. AI와 간호연구의 기초
1. 간호연구 패러다임의 확장
2. 좋은 데이터보다 좋은 질문이 먼저
3. AI 연구의 활용과 비판적 해석 역량
4. 연구윤리와 데이터 책임

Chapter 24. AI 기반 환자교육과 건강문해력
1. 초개인화된 맞춤형 환자교육
2. 건강문해력과 디지털 문해력
3. AI 결과 설명과 환자교육
4. 실제 적용의 의미

Part 10. 간호와 AI의 미래
Chapter 25. AI 시대 간호사의 중심성
1. 대체 불가능한 돌봄의 본질
2. 인간성·공감·관계의 가치
3. 기술과 인간의 완벽한 균형

Chapter 26. 전문직 간호의 지속가능성과 하이브리드 미래 인재
1. 기술 의존의 위험과 비판적 사정
2. 간호전문직 가치와 철학
3. 지속가능한 디지털 간호
4. 미래 전망 · 하이브리드 전문직의 탄생

부록
1. 생성형 AI 100% 활용을 위한 실전 프롬프트
2. 숫자에 숨겨진 스토리를 읽다: 간호데이터 기반 실습가이드
3. 환자 안전을 지키는 8가지 'AI 윤리 점검 체크리스트'
4. 한눈에 들어오는 '맞춤형 환자교육자료' 작성법
5. 뼈대만 쏙쏙~! '간호연구 계획서' 작성법
6. 간호사를 위한 글로벌 의료 AI 윤리·규제 가이드