香港理工大学护理学系全奖博士招生 | Prof. Liu教授课题组

导师简介

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教授是香港理工大学(PolyU)护理学院的教授，同时也是理大跨学科研究院的成员。作为一位在学术领域工作超过二十年的资深学者，教授已成为老年护理和数字健康领域的杰出研究者。她的H指数达22，拥有超过1384次引用，被评为该领域前2%的被引用科学家。

教授的研究工作得到了广泛认可，获得多项区域和国际奖励，包括QS创新教育亚洲金奖、Sigma研究者名人堂入选资格等多项ITC奖项。她不仅在学术研究上取得了卓越成就，还成功将其研究成果进行了商业化应用，展现了其研究的实用价值和影响力。

研究领域

教授的教学和研究兴趣主要集中在以下领域：

1. 老年科技(Gerontechnology)的应用：教授专注于将虚拟现实、可穿戴传感器、电子健康和人工智能技术整合应用于老年护理中。她开发了创新的干预方案，旨在管理老年人群中常见的健康问题，如疲劳、肌肉减少症(sarcopenia)、低体力活动水平、跌倒风险以及社会参与度低下等问题。
2. 护理教育创新：作为一位富有创新精神的护理教育家，教授致力于革新护理教育教学法。她将虚拟现实技术引入护理教育，开发了虚拟医院系统，这些创新方法在国际护理界产生了重大影响，得到了广泛认可。
3. 认知障碍与疾病管理：她的研究还涉及认知障碍老年人的护理，包括痴呆症患者家庭照顾者支持系统的开发，以及针对神经系统疾病患者的远程医疗干预效果研究。
4. 长期护理与应急管理：教授在COVID-19疫情期间开展了多项研究，探讨长期护理机构应对全球健康危机的策略，以及数字技术在疫情管理中的应用。
5. 多学科交叉研究：她的工作体现了护理学与技术、心理学、地理学等多学科的交叉融合，展现了现代护理研究的综合性和创新性。

研究分析

1：《Effectiveness of Telehealth Interventions on Cognitive Function and Quality of Life in Adults With Neurological Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis》(2025)

本研究发表于《Journal of the American Medical Directors Association》，是一项系统性回顾和元分析，重点考察远程医疗干预对神经系统疾病成人患者认知功能和生活质量的影响。该研究系统分析了现有文献，评估了各种远程医疗干预措施的有效性，为临床实践提供了循证依据。这项研究在COVID-19后时代尤为重要，因为远程医疗已成为神经系统疾病患者获取持续护理的关键途径，特别是对于行动不便或居住在医疗资源有限地区的患者。

2：《An AI-empowered indoor digital contact tracing system for COVID-19 outbreaks in residential care homes》(2024)

发表于《Infectious Disease Modelling》的这项研究开发了一种AI驱动的室内数字接触追踪系统，用于管理养老院中的COVID-19疫情爆发。该系统利用人工智能技术追踪和分析养老院内部人员接触情况，提高疫情防控效率。研究结果显示，该系统可以有效减少传播链，优化隔离策略，降低集体感染风险。这一创新方法为长期护理机构提供了重要的疫情管理工具，对提高机构应对突发公共卫生事件的能力具有重要意义。

3：《Effects of Virtual Reality Motor-Cognitive Training for Older People With Cognitive Frailty: Multicentered Randomized Controlled Trial》(2024)

这项多中心随机对照试验发表于《Journal of Medical Internet Research》，评估了虚拟现实运动-认知训练对认知衰弱老年人的效果。研究设计了专门的虚拟现实环境，整合认知和身体活动训练，为认知衰弱老年人提供沉浸式训练体验。结果表明，该干预方案能显著改善参与者的认知功能、身体活动能力和日常生活功能，提供了一种可行的认知衰弱管理策略。该研究不仅验证了虚拟现实技术在老年护理中的应用价值，也为预防和延缓老年人认知功能下降提供了新思路。

4：《The Effects of Immersive Virtual Reality-Assisted Experiential Learning on Enhancing Empathy in Undergraduate Health Care Students Toward Older Adults With Cognitive Impairment: Multiple-Methods Study》(2024)

发表于《JMIR Medical Education》的这项多方法研究，探讨了沉浸式虚拟现实辅助体验式学习对提高本科医疗学生对认知障碍老年人共情能力的效果。研究设计了虚拟现实模拟环境，让学生体验认知障碍患者的主观感受和生活挑战。结果显示，这种教学方法显著提高了学生的共情能力、理解水平和护理态度。这一创新教学策略为医疗教育提供了新模式，帮助培养学生对特殊人群的理解和尊重，提高未来医疗服务质量。

5：《Development of a contextualized index of multiple deprivation for age-friendly cities: Evidence from Hong Kong》(2024)

这篇发表于《Applied Geography》的研究开发了一个适合老年友好型城市的多重贫困指数，以香港为案例。研究创新性地整合了社会环境、经济状况、医疗可及性等多维度指标，构建了全面反映老年人生活质量的评估工具。该指数有助于识别城市中老年人面临的不同类型贫困和不平等，为制定针对性的城市规划和社会政策提供依据。这项研究体现了教授将护理研究扩展到更广泛社会层面的努力，强调了环境因素对老年人健康的重要影响。

6：《Effect of a single-session mindfulness-based intervention for reducing stress in family caregivers of people with dementia: study protocol for a randomized controlled trial》(2024)

这项研究方案发表于《BMC psychology》，旨在评估单次正念干预对减轻痴呆症患者家庭照顾者压力的效果。研究设计了一个简短但结构化的正念干预方案，考虑到照顾者时间紧张的实际情况。这项研究关注了一个常被忽视但十分重要的群体——痴呆症家庭照顾者，他们常面临高水平压力和倦怠风险。该研究体现了教授对护理系统整体性的关注，认识到支持照顾者是提高患者护理质量的关键环节。

项目分析

1：虚拟现实运动-认知训练系统

教授领导开发的这一系统（已获专利"用于在虚拟现实场景中提供运动及认知训练的方法及系统"）将虚拟现实技术与运动和认知训练相结合，为认知衰弱老年人提供创新干预方案。

该系统创建沉浸式虚拟环境，同时训练用户的身体活动能力和认知功能，如记忆力、执行功能和空间感知能力。多中心随机对照试验证明，该系统能有效改善老年人的认知表现、平衡能力和日常生活功能，降低跌倒风险。这一项目不仅推动了老年科技的发展，也为预防老年人功能下降提供了实用工具，具有显著的临床应用价值和商业化潜力。

2：虚拟医院系统在护理教育中的应用

教授开发的虚拟医院系统是护理教育的重大创新，为学生提供安全、可控的模拟临床环境。该系统利用沉浸式虚拟现实技术，模拟各种临床场景和病例，让学生在真实感极强的环境中练习护理技能和临床决策。特别是在COVID-19疫情期间，当传统临床实习受限时，该系统成为护理教育的重要替代方案。

研究显示，这一方法能有效提高学生的临床技能、决策能力和自信心，特别是在处理复杂或紧急情况时。该项目获得多项教学创新奖，也被多所护理学院采用，展示了其在护理教育领域的广泛影响力。

3：HAPPY (Health App for Post-Pandemic Years)开发项目

这一项目开发了针对后疫情时代生理和心理困扰人群的健康应用程序。该应用整合了多种健康管理功能，包括心理健康评估、运动指导、营养建议和社会支持网络。HAPPY应用的独特之处在于其针对疫情带来的特定健康问题（如长期COVID症状、社交隔离后的心理适应等）提供个性化干预。一项随机对照试验正在评估该应用的效果。

这一项目体现了教授对数字健康技术在公共卫生危机后的应用探索，以及她将科研成果转化为实用工具的能力。该项目有潜力成为后疫情时代健康管理的重要资源，特别是对于那些获取传统医疗服务困难的人群。

研究想法

1. 智能化老年照护个性化决策支持系统

• 创新点：整合人工智能、大数据分析和物联网技术，开发能够实时监测、分析和预测老年人健康状况的智能化决策支持系统。该系统不仅收集传统生理指标，还纳入行为模式、环境因素和社会互动数据，通过深度学习算法生成个性化干预建议。
• 研究方法：采用混合研究方法，结合技术开发和临床验证。首先分析现有老年护理数据，建立预测模型；然后开发多元传感器系统和分析平台；最后在真实长期护理环境中进行干预试验，评估系统对老年人生活质量和护理效率的影响。
• 理论框架：将精准医学概念扩展至老年照护领域，基于"P4医学"(预测性、预防性、个性化、参与性)框架构建照护模型，推动从反应式护理向主动预防式护理的范式转变。

2. 虚拟现实赋能的跨代交流与认知保护系统

• 创新点：设计专用虚拟现实环境，促进老年人与年轻一代的有意义互动，同时嵌入认知训练元素。该系统不仅解决老年人社会孤立问题，还通过结构化社交互动提供认知刺激，建立"社交-认知"双重保护机制。
• 研究方法：开发适应不同认知水平的虚拟环境，设计包含回忆分享、共同任务和教学互动的活动模块。通过前瞻性队列研究，跟踪参与者的认知功能、社交联系水平和心理健康指标变化，分析跨代交流与认知保持的关联。
• 应用场景：该系统可用于长期护理机构、社区中心或家庭环境，特别适合代际分离严重的社会和疫情后限制面对面接触的情境。

3. 文化适应性认知障碍护理教育模拟系统

• 创新点：基于教授的虚拟医院系统，增加文化适应性维度，开发能够模拟不同文化背景认知障碍患者的护理模拟环境。该系统将考虑文化因素如语言障碍、信仰差异、家庭动态和照护期望等对护理过程的影响。
• 研究方法：通过民族志研究收集不同文化群体的认知障碍护理经验；开发文化响应性护理案例库和评估标准；设计沉浸式模拟环境，并通过多中心对比研究评估该系统对提升护理人员文化能力的效果。
• 理论贡献：该研究将拓展文化能力理论在认知障碍护理中的应用，探索虚拟现实技术在跨文化健康教育中的潜力，为全球化背景下的护理教育提供新模式。

4. 老年弱势群体数字健康素养提升综合干预

• 创新点：开发针对老年弱势群体（如低收入、低教育水平、少数民族或移民老人）的数字健康素养提升项目，解决数字鸿沟问题。该项目将情境化学习、同伴教育和适老化技术设计相结合，确保老年人能够有效使用数字健康工具。
• 研究方法：采用参与式行动研究方法，让老年人参与需求评估和干预设计；开发模块化培训课程和支持系统；通过混合方法评估干预效果，包括数字健康素养水平、健康管理能力和数字健康服务获取情况。
• 社会影响：该研究将直接应对健康不平等问题，确保数字健康创新的包容性，避免技术进步加剧现有健康差距。研究成果可为政策制定提供依据，推动老年友好型数字健康服务的发展。

申请建议

1. 构建交叉学科知识基础

教授的研究横跨护理学、老年医学、数字健康技术和教育创新等多个领域。申请者应当超越传统单一学科背景，努力获取跨学科知识和技能：

• 技术能力建设：至少掌握一种与数字健康或老年科技相关的技术能力，如虚拟现实开发、健康应用程序设计、数据分析或人工智能基础。可以通过在线课程（如Coursera上的"Digital Health"或"AI in Healthcare"系列）或实践项目增强这方面能力。
• 老年健康专业知识：深入理解老年群体特有的健康挑战，特别是认知衰弱、肌肉减少症和社会孤立等教授研究重点。建议阅读《Journal of Gerontological Nursing》和《Aging & Mental Health》等期刊的相关文献，构建系统性知识框架。
• 研究方法多元化：熟悉混合研究方法，特别是如何整合定量和定性数据进行综合分析。教授的研究经常采用多元方法探索复杂健康现象，申请者应当展示设计和执行多方法研究的能力。

2. 针对性研究经验积累

申请者应当积极寻求与教授研究方向相关的实践经验：

• 参与数字健康项目：尽可能加入涉及健康科技应用开发、测试或评估的研究项目，积累实际操作经验。即使初始角色较小，这种经验也能证明你的实践能力和对领域的承诺。
• 老年人群研究体验：参与与老年人直接接触的研究或临床工作，了解老年人的真实需求和研究中的现实挑战。这种经验将使你的研究提案更加贴近实际，也展示你与目标人群合作的能力。
• 创新教育技术应用：如果你对教授的虚拟现实教育研究感兴趣，寻找参与教育技术创新项目的机会，如开发模拟训练系统或评估新教学方法的效果。

3. 深入分析教授的研究轨迹

• 研究主题演进图谱：绘制教授研究主题的时间演进图谱，识别核心研究问题如何发展，以及技术应用如何随时间深化。例如，观察她的虚拟现实研究如何从基础教育应用扩展到复杂的老年认知干预。
• 方法论分析：详细分析教授使用的研究设计和方法学选择，理解其研究逻辑和技术路线。例如，她在随机对照试验中如何整合定性数据，或如何设计评估复杂干预效果的指标体系。

4. 创新且具体的研究提案

申请时，一个精心设计的研究提案是脱颖而出的关键：

• 理论-实践桥接：提出能够同时推进理论发展和解决实际问题的研究问题。例如，探索如何将特定心理学理论应用于设计更有效的老年数字健康干预，既具学术价值又有实际应用前景。
• 技术与人文结合：展示你理解技术应用必须考虑人文和伦理维度。例如，在提案中讨论如何确保AI辅助健康系统能够尊重老年人的自主权和隐私，同时提供有效支持。
• 方法学创新：提出能够解决现有研究局限的新方法或工具。例如，设计能够更准确捕捉老年人日常功能变化的新型评估工具，或开发适合认知障碍人群的研究参与方式。

博士背景

Mercy，985护理学博士生，专注于老年护理和智慧医疗研究。擅长运用人工智能和远程医疗技术，探索提高长期护理质量的创新模式。在研究慢性病患者自我管理支持系统方面取得重要突破。曾获香港研究资助局博士奖学金和国际护理协会新秀奖。研究成果发表于《International Journal of Nursing Studies》和《Journal of Advanced Nursing》等顶级期刊。