人工智能在麻醉学中的应用及展望

人工智能在麻醉学中的应用及展望

窦慧青

包头市肿瘤医院 014030

摘要：本文论述了人工智能（AI）在麻醉学中的多种应用及未来的发展前景。AI在麻醉学中的应用基本覆盖了临床麻醉的全过程，包括围手术期不良事件监测、自动评估麻醉深度、麻醉药物自动给药系统及自动超声图像处理等方面。通过机器学习构建临床决策辅助系统，可实现对危险事件的预测并辅助医师决策。在不良事件监测方面，对于可量化的不良事件，如低血压和低氧血症，AI有助于实现可预测可解释；对于难以量化的事件，如共济失调呼吸和婴儿疼痛等，AI可帮助进行量化。未来，随着技术的不断进步，AI有望在麻醉学中发挥更重要的作用，进一步提高麻醉的安全性和精准性，但同时也面临一些挑战，需要麻醉医师与技术人员共同合作应对。

关键词：人工智能；麻醉学；应用；展望

一、引言

人工智能自诞生以来取得了长足发展，被认为是21世纪三大尖端技术之一。麻醉学具有大量可作为输入的数据，适合机器学习的应用。了解AI的最新发展并掌握其在麻醉中的高效安全利用，对麻醉医师至关重要。人工智能在临床麻醉学中的应用不断扩大，研究者借助机器学习算法处理麻醉相关的数据流，计算机系统自动化地早期干预或预测麻醉事件，辅助麻醉医师的日常工作。人工智能将改变传统的麻醉模式，推动麻醉技术向智能化方向发展，加速智能化麻醉时代的到来。人工智能对于临床麻醉学的影响并不是简单的数学建模处理任意临床数据，为全面了解人工智能在临床麻醉学中的应用及其如何自动化辅助麻醉医师制订临床决策，现立足于临床麻醉学，围绕人工智能的概念、算法以及在临床麻醉学的应用进行全面介绍，以为今后智能化麻醉的发展提供新思路。

二、AI在麻醉学中的应用进展

（一）围手术期不良事件监测

1.临床辅助决策系统的演进

传统监测系统存在数据量大、易产生虚假警报且依赖医师持续视觉跟踪等问题。临床决策辅助系统通过构建规则库辅助决策，从传统的基于专家知识编码封装规则，发展到利用机器学习根据输入数据和预期结果自动生成规则，能更准确快速地识别关键事件，未来或可集合大量预测模型提前干预各种危险事件。

2.AI针对不良事件监测的应用方向

2.1从可量化到可预测可解释的不良事件：以低氧血症为例，虽然脉搏血氧仪可实时检测，但无法预测未来血氧不足。通过机器学习预测脓毒症等不良事件已取得一定精度，但存在解释性难题。新方法可兼顾预测准确性和可解释性，例如通过观察特征前后模型输出预测的变化来表明其重要性，结合临床经验做出初步解释。类似地，在低血压方面，机器学习模型也可进行预测。

2.2从难量化到可量化的危险事件：针对无常规检测的不良事件，实现量化是方向。如使用机器学习从庞加莱图获得的特征自动量化阿片类药物诱导的共济失调呼吸严重程度，与传统方法结合有助于识别相关患者。此外，在监测低血容量方面，基于模糊逻辑的麻醉监测系统也得到了开发。

（二）自动评估麻醉深度

利用脑电图（EEG）特征结合AI模型可精准预测麻醉深度。不同麻醉状态或药物对EEG影响各异，AI能强化EEG中麻醉与意识状态转变的特征。例如，多尺度熵结合人工神经网络算法可用于EEG伪影滤波降噪，提高麻醉深度监测准确性；多种基于EEG频谱特征的算法在区分清醒与麻醉状态方面表现出较高预测准确率；还有实时EEG结合深度学习算法开发的监测系统，性能优于传统指标。

（三）麻醉药物自动给药系统

根据患者实时生理数据和麻醉深度评估，自动调整麻醉药物的给药剂量，以实现更精确的麻醉控制，减少人为因素的影响。

（四）自动超声图像处理

辅助麻醉医师进行超声图像的分析和解读，提高操作的准确性和效率，例如在血管穿刺、神经阻滞等操作中的应用。

（五）积极践行人工智能医疗教育

医学教育具有教师组成多样化、学生实践场所分散化等特点，而且高等医学教育过程是多阶段的，包括基础知识学习、临床实践、临床见习等。利用人工智能相关技术包括数据挖掘、神经网络、机器学习等可以帮助教师、学生和管理者协调一致，严格控制教学质量，提高教育管理效率和沟通的流畅性，真正实现教育管理的现代化。
（六）临床决策支持系统

麻醉记录是临床麻醉工作的主要组成部分，患者围手术期的数据可为后续的麻醉处理及病案管理提供参考。目前各大医院的AIMS可以实时收集来自监护仪、医院信息系统、呼吸机、麻醉工作站等源头的数据，麻醉医师根据术中的麻醉管理情况，实时记录患者液体平衡状态、手术情况、用药记录、特殊事件等信息，因此麻醉记录是患者手术期间实时信息的综合数据库。随着AIMS的不断普及，研究者利用机器学习对患者的麻醉综合数据库进行全面分析，开发出一种为麻醉医师提供实时决策辅助的硬件系统，减少医师工作失误，该系统称为CDSS。该系统主要从AIMS收集数据，将数据通过转换、过滤、缺失填补等方式归类为可供使用的数据，决策处理器应用算法处理数据并根据已设定的决策规则，判断是否在AIMS上进行通知或警报

(如弹出消息或闪烁按钮等)，麻醉医师根据警报提示，自主决策下一步诊疗计划。早期的CDSS主要用于常规工作流程的提醒，如提示医师术中给予抗生素、β受体阻滞剂、优化呼吸机参数、避免浪费麻醉药、核对麻醉账单等。随着数据收集的优化以及硬件设备的升级，CDSS开始用于特殊患者的识别以及围手术期管理。Ehrenfeld等开发出可用于术中血糖监测的CDSS，利用自回归算法根据患者的人口学特征、疾病史、麻醉类型、手术特征、胰岛素水平以及血糖水平等信息进行数学建模，自动识别出潜在的糖尿病患者，提醒麻醉医师术中监测血糖，并给予相应的胰岛素治疗，降低了术后高血糖以及切口感染的发生率。CDSS还可用于识别接受神经外科手术的小儿脑外伤患者，根据AIMS的患者信息，识别目标人群，根据已设定的算法规则，提醒麻醉医师术中需关注的麻醉要点，减少了术中不良事件的发生。
三、AI在麻醉学中的展望
（一）提高麻醉的安全性和质量
更准确地预测和预防不良事件，优化麻醉深度管理，实现个体化的麻醉方案。
（二）促进麻醉实践的智能化和自动化
进一步发展麻醉药物自动给药系统，实现更精准的闭环控制；结合机器人技术，提高麻醉操作的精确性和稳定性。
（三）大数据与多模态数据的融合应用
整合电子病历、生理监测数据、影像学资料等多模态数据，挖掘更有价值的信息，为临床决策提供更全面的支持。
（四）面临的挑战
1.数据质量和可靠性：确保数据的准确性、完整性和一致性，以训练出可靠的模型。
2.算法透明度和可解释性：开发更易于理解和解释的算法，使麻醉医师能更好地信任和应用AI结果。
3.临床验证和监管：需要进行严格的临床试验验证AI系统的安全性和有效性，并建立相应的监管标准。
4.医师培训和协作：麻醉医师需接受相关培训，以充分理解和利用AI技术，同时与技术人员密切合作，共同推动AI在麻醉学中的发展。
四、结论
AI在麻醉学中的应用具有巨大潜力，有望改变麻醉临床实践。然而，要实现其广泛应用和最大效益，需要解决诸多挑战。通过跨学科的合作与努力，AI将为麻醉学带来更多的进步和创新，提高患者的麻醉安全和医疗质量。

人工智能在医学教育与实践中的实施是一个很有前途的发展领域，与其他现代基因组学、精准医学和远程医疗领域相辅相成，共同迅速发展。科学进步要求制定改善现代医疗健康的解决方案，而目前医疗卫生政策应首先解决人工智能与医学发展相关的伦理和资金问题。

参考文献：

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