《感控今日》2026年3月刊指出，人工智能正在彻底改变感染预防与控制（IPC）领域的工作模式。过去依赖人工观察的手卫生监测，正逐步被连续、数据驱动的自动化监控所取代。新型工具利用计算机视觉和机器学习技术，能够精准识别洗手液使用情况，并实时发现依从性缺口，大幅提升了感控数据的准确性与时效性。
近年来，关于AI的讨论日益热烈，其影响力已渗透至各行各业。与早期的互联网泡沫不同，当前的AI热潮并非空谈，而是已深度嵌入医疗核心系统。从智能手机的自动纠错到邮件预测文本，AI早已融入日常生活。如今，医疗行业关注的焦点不再是AI“是否”到来，而是如何负责任且高效地将其整合进现有工作流程。
尽管专家对AI是否会取代特定岗位仍有争议，但共识在于：AI将主要作为增强人类能力的工具，而非消除人类专业知识的必要性。在高度依赖数据、临床判断和批判性思维的感控领域，这一区分尤为关键。感控专家（IPs）日常需处理海量数据，包括实验室结果、临床文档、设备使用及患者流动等。过去十年，TheraDoc、BD Insights等数据挖掘工具虽已嵌入电子病历系统，但多依赖预设规则，缺乏灵活性。
AI的引入将手卫生依从性监测从人工观察转变为自动化流程。结合深度传感器的AI算法，其检测洗手液使用的灵敏度与特异性已媲美人工审计员，且能实现对整个医疗单元的连续监控。这些技术不仅优化了依从性追踪，更提供了可操作的深度分析，帮助精准定位薄弱环节，从而强化临床感控实践。
随着AI代理和机器学习技术的进步，监测能力实现了质的飞跃。不同于传统基于规则的系统，AI工具能同时处理多源数据，挖掘细微关联，并随用户反馈持续进化。现有证据表明，这些系统能依据国家医疗安全网络标准，快速准确地识别导管相关血流感染、导尿管相关尿路感染及手术部位感染等 healthcare-associated infections (HAIs)，耗时仅为人工审查的零头。
生成式AI和机器学习模型还能有效筛选电子病历，标记潜在感染，显著减轻感控专家的监测负担。在概念验证中，AI系统的感染判定结果与专家复核高度一致，证明其作为决策支持工具的潜力。这些AI代理可在后台持续监控患者数据，仅在检测到关键信号时才提醒感控专家，实现了从“被动响应”到“主动预警”的转变。
展望未来，AI在电子病历中的集成将更加智能化。系统不仅能回顾性识别感染，更能预测临床恶化前的感染风险，如败血症或多重耐药菌感染。值得注意的是，新兴的“可解释性AI”技术正受到重视，确保感控专家能理解警报生成的逻辑，这对于建立信任、验证结果及满足监管合规至关重要。
除监测与预测外，AI还被应用于提升感控措施依从性。计算机视觉技术用于监控手卫生及个人防护装备使用，而大型语言模型（LLMs）则被评估用于支持感控咨询与教育。初步比较显示，LLMs在谨慎使用下可快速提供循证指导，但人类监督仍不可或缺。
尽管技术进步显著，AI并非旨在取代感控专家。美国联邦法规（如CMS参与条件）仍强制要求医疗机构配备合格的感控专家。更重要的是，疫情调查、跨部门沟通、员工培训及向公共卫生部门报告等核心职能，需要AI无法复制的临床洞察力、情境感知及专业判断。
感控专家的角色将随之演变。随着AI承担更多常规监测与数据处理工作，专家可腾出更多时间专注于预防策略、系统重构、教育及高影响力干预。AI与感控的关系应被视为协作模式，AI作为“力量倍增器”而非替代者。尽管AI在感控领域的应用尚处早期，且受限于医疗行业整体技术采纳滞后（常优先关注财务影响大的部门），但随着系统成熟与监管完善，其深度整合已是大势所趋。
对于中国感控从业者而言，这一趋势启示我们：在推进智慧医院建设时，应尽早规划AI在感控场景的落地，既要利用技术提升监测效率，更要坚守“人机协同”原则，将专家精力聚焦于策略优化与复杂决策，以应对未来更复杂的院感防控挑战。