综述：实践指南：嗜酸粒细胞性食管炎的诊断与管理

《The American Journal of Gastroenterology》：Guidelines in Practice: Diagnosis and Management of Eosinophilic Esophagitis

本综述系统阐述了人工智能（AI）在妇产科手术领域的应用前景，重点分析了其在术前规划、术中导航及培训认证方面的价值，为利用AI提升妇科手术（尤其是机器人辅助手术）疗效提供了循证依据。

　　

人工智能在妇科手术中的应用现状与展望

摘要

人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术正引领医疗保健领域的变革浪潮。在妇产科学领域，AI的应用价值已初步显现，尤其在母胎医学（maternal–fetal medicine）和生殖内分泌学与不孕症（reproductive endocrinology and infertility）的疾病诊断和结局预测方面取得了显著成效。此外，外科手术，特别是机器人辅助手术（robotic-assisted surgery），产生了海量数据，传统统计方法难以有效解析，而AI技术为挖掘这些数据的潜力提供了强大工具。妇科手术正成为AI应用的新兴领域，通过优化术前规划、提供实时术中指导以及革新外科医生培训与认证体系，有望显著改善手术结局。尽管前景广阔，当前研究仍面临数据集规模有限、数据采集缺乏标准化以及模型可解释性（explainability）不足等挑战，需在确保患者安全的前提下予以解决。本文旨在通过叙事性综述，系统总结AI在妇科手术中应用的现有文献。

AI在妇科手术中的具体应用场景

AI技术在妇科手术中的应用覆盖了围手术期的多个关键环节。在术前规划阶段，AI算法能够整合患者影像学、病理学及临床数据，构建精准的个体化手术方案，预测潜在手术风险，从而辅助外科医生做出更明智的决策。在术中导航方面，基于计算机视觉（computer vision）和机器学习（machine learning）的AI系统可以实时分析手术视频流，识别关键解剖结构，提示重要血管神经，甚至预警手术偏差，充当外科医生的“智能助手”，提升手术的精准度和安全性。在培训与认证领域，AI驱动的模拟训练平台能够为受训者提供沉浸式的手术体验，并对其操作技能进行客观、量化的评估，有望革新传统的外科医生培养模式。

挑战与未来方向

尽管AI在妇科手术中展现出巨大潜力，但其广泛应用仍面临诸多挑战。首先，高质量、大规模标注数据集的缺乏是训练稳健AI模型的主要瓶颈。其次，不同医疗机构间数据采集标准和流程的差异，给数据整合与模型泛化带来了困难。此外，AI模型的“黑箱”特性使其决策过程难以解释，这在关乎患者生命健康的手术场景中尤为重要，因此提升模型的可解释性是确保临床安全性和建立医患信任的关键。未来研究应致力于构建多中心、标准化的妇科手术数据库，开发更透明、可解释的AI模型，并开展前瞻性临床试验以验证其临床效用。