【大咖述評】大力發展人工智能技術賦能麻醉學科新質發展

2024-12-16 13:58

文章圍繞人工智能在麻醉學科中的應用展開，探討其在教育、科研和臨床實踐等方面的賦能作用，強調了人工智能對麻醉學科發展的重要意義。

一、人工智能在麻醉領域的發展歷程與政策背景

（一）發展歷程

1956 年，美國計算機科學家約翰?麥卡錫在達特茅斯會議上首次提出 “人工智能” 概念，標志其作為獨立學科誕生。起初研究聚焦邏輯推理與問題解決，后經歷多次起伏。20 世紀 60 - 70 年代迎來第一次熱潮，取得自然語言處理、專家系統等成果，但因計算機計算能力有限和對問題復雜性認識不足陷入瓶頸。80 - 90 年代專家系統在金融領域成功應用推動其再次發展，不過專家系統維護成本高、適應性差及機器學習算法處理大規模數據的局限，使其在 90 年代后期又陷入低谷。21 世紀，隨著大數據、計算機計算能力提升和深度學習技術崛起，人工智能在圖像識別、語音識別等領域成果顯著，進入快速發展新時代。

（二）政策背景

我國積極推動人工智能發展，2017 年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》將其上升為國家戰略，提出發展指導思想、目標、任務和保障措施。2018 年中共中央政治局舉行集體學習，習近平總書記強調其重要性。2019 年總書記致賀信指出其對生產、生活、學習方式的改變及教育使命。2024 年教育部啟動賦能教育行動，兩會《政府工作報告》提出拓展其在醫療、教育等領域應用。

二、人工智能賦能麻醉學教育

（一）應用場景

虛擬現實 / 增強現實模擬培訓系統

可模擬臨床麻醉突發情況，如大出血、過敏性休克等，讓學生身臨其境感受并處理，系統給予反饋和個性化指導。

學生能在模擬環境練習超聲引導下神經阻滯、椎管內麻醉等操作。

人工智能在線學習平臺

整合豐富教學資源，包括麻醉理論課程和操作技能視頻等。

分析學生知識掌握情況，提供個性化學習課程，還具備智能答疑功能，進行一對一輔導，助于學生理解掌握知識。

人工智能賦能超聲用于超聲引導區域麻醉技術培訓

如 Intelligent Ultrasound 公司的 ScanNav 能對至少 10 處神經阻滯超聲切面圖像解剖結構進行人工智能識別并彩色疊加標注，提高麻醉醫生尤其是非專家操作準確性。

該公司的 NeedleTrainer 提供實時超聲成像模擬訓練環境，醫護人員可安全練習并獲即時反饋指導，土耳其的 Nerveblox 等類似產品在彩色疊加基礎上增加文字標注，減少操作嘗試次數，提升操作技能和培訓效果。

（二）優勢

提高教學效果

虛擬現實 / 增強現實模擬培訓系統的沉浸式學習體驗加強記憶，學生可反復實操至熟練，及時獲系統反饋，避免真實患者身上試錯，縮短技能提升時間。

個性化學習課程推薦避免盲目和重復學習，提高學習效率。

增強培訓靈活性與可及性

人工智能在線學習平臺讓學生自主安排理論學習時間，利用零碎時間學習，符合麻醉醫生忙碌工作模式。

使基層醫療機構麻醉醫生獲取優質培訓資源，縮小地區醫療水平差距，促進麻醉學技術普及。

促進知識傳承與創新發展

更多麻醉醫生使用人工智能賦能超聲技術積累的數據，可優化算法和培訓模式，推動技術創新改進。

人工智能在線學習平臺助力年輕麻醉醫生高效學習，促進知識傳承。

三、人工智能賦能麻醉學科學研究

（一）應用場景

麻醉藥物研發

利用分子動力學模擬研究麻醉藥物與靶點（如神經遞質受體）相互作用，通過深度學習算法高精度預測藥物分子構象變化、結合親和力等。

如 AlphaFold 成功預測大量蛋白質三維結構，構建藥物 - 蛋白質受體復合物三維結構模型，模擬藥物分子在受體活性位點結合和解離過程，篩選潛力麻醉藥物候選分子，縮小篩選范圍，提高研發效率，減少資源消耗。

麻醉機制研究

人工智能挖掘轉錄組測序數據，識別不同麻醉藥物使用時差異表達基因集合，為闡明麻醉藥物作用機制提供新方向。

整合轉錄因子結合位點及基因間相互作用信息，預測不同麻醉藥物使用時關鍵基因上下游調控關系，為研發新藥提供理論支撐。

數據處理與分析

處理麻醉學領域海量研究數據，如實驗室檢查、影像學、生命體征及基礎實驗研究結果等。

（二）優勢

提升科研效率與創新驅動力

強大計算能力和高效算法快速處理海量數據，節約麻醉醫生時間，加快科研項目推進。

在麻醉藥物研發中，高精度預測篩選候選分子，推動麻醉學與多學科交叉融合，實現理論和技術創新突破。

增強研究精準度與可靠性保障

憑借強大計算能力和先進算法精確處理海量數據，為研究提供可靠數據支持，減少數據處理不當導致的偏差，提高研究結果準確性和可靠性，為臨床實踐提供科學精準指導。

拓展科研深度

深入分析基因表達、蛋白質結構與功能等數據，揭示麻醉藥物作用機制，為開發新麻醉藥物奠定理論基礎。

四、人工智能賦能麻醉臨床實踐

（一）應用場景

智能術前訪視與評估

人工智能系統整合患者病史、實驗室檢查、影像學資料等，通過自然語言處理和圖像識別技術提取關鍵信息總結，為麻醉醫生提供清晰患者概況。

運用機器學習算法分析大量術前患者資料，建立風險預測模型，預測麻醉和手術中困難氣道、心血管事件等風險。

個性化麻醉方案設計

人工智能算法整合患者全面信息，運用智能推薦系統為不同患者定制最適宜麻醉方案，如對 ASA 分級 Ⅲ 級患者，幫助低年資住院醫師制訂更合理方案。

智能監測與預警

人工智能系統連接監測設備和麻醉機，實時采集分析患者生命體征和麻醉相關數據，連續全面監測患者狀態。

基于深度學習算法和大量臨床數據訓練，建立智能預警模型，識別生命體征異常變化和趨勢，超出正常范圍時立即發出預警信號。

麻醉藥品智能管理

智能管理系統實現麻醉精神類藥品智能調配、自動核對、空安瓿核銷等信息自動記錄和準確溯源、臺賬電子化，實現管理智能化、可視化、數字化。

智能物流機器人降低補藥及盤點時間，提高醫護人員工作效率，減輕工作負擔。

人工智能用于病人自控鎮痛管理

新型智能化 PCA（Ai - PCA）系統在傳統 PCA 基礎上結合物聯網和人工智能，具備遠程監控、智能報警、智能分析與評估等功能，提高術后鎮痛品質，促進麻醉學向圍術期醫學轉化。

（二）優勢

提高醫療效率

手術量增加使麻醉醫生工作量加大，智能術前訪視系統提升工作效率，讓醫生有更多精力關注患者病情分析。

提高決策精準性

人工智能預警模型預測風險，使醫生提高警惕提前應對，智能監測與預警系統及時發現異常值并預警，提高決策精準性。

提高醫療質量與安全

智能風險預測降低麻醉和手術期間并發癥發生率，個性化麻醉方案減少麻醉藥物不良反應。

五、展望未來

當前麻醉學科面臨工作量大、發展不平衡、麻醉護理隊伍不足及護理學滯后等痛點，人工智能賦能麻醉學科新質發展是大勢所趨。未來有望在教育、科研和臨床實踐等方面取得重大突破，改變傳統工作模式，提升麻醉質量和效率，更好地保障人民身體健康。因此，應加大對人工智能賦能麻醉學領域的投入，培養相關人才，充分發揮其潛力，推動麻醉學科發展。

原文標題 : 【大咖述評】大力發展人工智能技術賦能麻醉學科新質發展