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(diào)了人工智能對麻醉學科發(fā)展的重要意義。

一、人工智能在麻醉領(lǐng)域的發(fā)展歷程與政策背景

（一）發(fā)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(jīng)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(tǒng)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(tǒng)在金融領(lǐng)域成功應用推動其再次發(fā)展，不過專家系統(tǒng)維護成本高、適應性差及機器學習算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的局限，使其在 90 年代后期又陷入低谷。21 世紀，隨著大數(shù)據(jù)、計算機計算能力提升和深度學習技術(shù)崛起，人工智能在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域成果顯著，進入快速發(fā)展新時代。

（二）政策背景

我國積極推動人工智能發(fā)展，2017 年國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將其上升為國家戰(zhàn)略，提出發(fā)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(diào)其重要性。2019 年總書記致賀信指出其對生產(chǎn)、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(yī)療、教育等領(lǐng)域應用。

二、人工智能賦能麻醉學教育

（一）應用場景

虛擬現(xiàn)實 / 增強現(xiàn)實模擬培訓系統(tǒng)

可模擬臨床麻醉突發(fā)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(tǒng)給予反饋和個性化指導。

學生能在模擬環(huán)境練習超聲引導下神經(jīng)阻滯、椎管內(nèi)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(qū)域麻醉技術(shù)培訓

如 Intelligent Ultrasound 公司的 ScanNav 能對至少 10 處神經(jīng)阻滯超聲切面圖像解剖結(jié)構(gòu)進行人工智能識別并彩色疊加標注，提高麻醉醫(yī)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(huán)境，醫(yī)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(chǎn)品在彩色疊加基礎上增加文字標注，減少操作嘗試次數(shù)，提升操作技能和培訓效果。

（二）優(yōu)勢

提高教學效果

虛擬現(xiàn)實 / 增強現(xiàn)實模擬培訓系統(tǒng)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(tǒng)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(yī)生忙碌工作模式。

使基層醫(yī)療機構(gòu)麻醉醫(yī)生獲取優(yōu)質(zhì)培訓資源，縮小地區(qū)醫(yī)療水平差距，促進麻醉學技術(shù)普及。

促進知識傳承與創(chuàng)新發(fā)展

更多麻醉醫(yī)生使用人工智能賦能超聲技術(shù)積累的數(shù)據(jù)，可優(yōu)化算法和培訓模式，推動技術(shù)創(chuàng)新改進。

人工智能在線學習平臺助力年輕麻醉醫(yī)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(fā)

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

如 AlphaFold 成功預測大量蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，構(gòu)建藥物 - 蛋白質(zhì)受體復合物三維結(jié)構(gòu)模型，模擬藥物分子在受體活性位點結(jié)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(fā)效率，減少資源消耗。

麻醉機制研究

人工智能挖掘轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)，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(zhuǎn)錄因子結(jié)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(guān)鍵基因上下游調(diào)控關(guān)系，為研發(fā)新藥提供理論支撐。

數(shù)據(jù)處理與分析

處理麻醉學領(lǐng)域海量研究數(shù)據(jù)，如實驗室檢查、影像學、生命體征及基礎實驗研究結(jié)果等。

（二）優(yōu)勢

提升科研效率與創(chuàng)新驅(qū)動力

強大計算能力和高效算法快速處理海量數(shù)據(jù)，節(jié)約麻醉醫(yī)生時間，加快科研項目推進。

在麻醉藥物研發(fā)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(xiàn)理論和技術(shù)創(chuàng)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(shù)據(jù)，為研究提供可靠數(shù)據(jù)支持，減少數(shù)據(jù)處理不當導致的偏差，提高研究結(jié)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(zhì)結(jié)構(gòu)與功能等數(shù)據(jù)，揭示麻醉藥物作用機制，為開發(fā)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(shù)前訪視與評估

人工智能系統(tǒng)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(shù)提取關(guān)鍵信息總結(jié)，為麻醉醫(yī)生提供清晰患者概況。

運用機器學習算法分析大量術(shù)前患者資料，建立風險預測模型，預測麻醉和手術(shù)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(tǒng)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(yī)師制訂更合理方案。

智能監(jiān)測與預警

人工智能系統(tǒng)連接監(jiān)測設備和麻醉機，實時采集分析患者生命體征和麻醉相關(guān)數(shù)據(jù)，連續(xù)全面監(jiān)測患者狀態(tài)。

基于深度學習算法和大量臨床數(shù)據(jù)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(fā)出預警信號。

麻醉藥品智能管理

智能管理系統(tǒng)實現(xiàn)麻醉精神類藥品智能調(diào)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(xiàn)管理智能化、可視化、數(shù)字化。

智能物流機器人降低補藥及盤點時間，提高醫(yī)護人員工作效率，減輕工作負擔。

人工智能用于病人自控鎮(zhèn)痛管理

新型智能化 PCA（Ai - PCA）系統(tǒng)在傳統(tǒng) PCA 基礎上結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能，具備遠程監(jiān)控、智能報警、智能分析與評估等功能，提高術(shù)后鎮(zhèn)痛品質(zhì)，促進麻醉學向圍術(shù)期醫(yī)學轉(zhuǎn)化。

（二）優(yōu)勢

提高醫(yī)療效率

手術(shù)量增加使麻醉醫(yī)生工作量加大，智能術(shù)前訪視系統(tǒng)提升工作效率，讓醫(yī)生有更多精力關(guān)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(yī)生提高警惕提前應對，智能監(jiān)測與預警系統(tǒng)及時發(fā)現(xiàn)異常值并預警，提高決策精準性。

提高醫(yī)療質(zhì)量與安全

智能風險預測降低麻醉和手術(shù)期間并發(fā)癥發(fā)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(fā)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(zhì)發(fā)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(tǒng)工作模式，提升麻醉質(zhì)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(lǐng)域的投入，培養(yǎng)相關(guān)人才，充分發(fā)揮其潛力，推動麻醉學科發(fā)展。

       原文標題 : 【大咖述評】大力發(fā)展人工智能技術(shù) 賦能麻醉學科新質(zhì)發(fā)展