综述：人工智能在急诊普通外科中的作用：趋势、进展与未来发展方向

《Clinical Surgical Oncology》：The Role of Artificial Intelligence in Emergency General Surgery: Trends, Advances, and Future Directions

AI在急诊外科的应用研究显示，其在风险预测、术中机器人、视频分析及运营优化等领域显著提升诊断准确性和流程效率，Meta分析支持其临床价值，但需解决数据异质性和监管挑战。

　　人工智能（AI）在急诊外科（Emergency General Surgery, EGS）领域的应用正在迅速发展，成为改善临床决策、提升手术效率以及优化患者预后的关键工具。随着医疗技术的进步和计算能力的增强，AI在急诊外科中的作用不仅限于辅助诊断，还涵盖了术中指导、手术视频分析、培训、术前康复以及医院运营协调等多个方面。本文将从AI在急诊外科中的应用现状、技术进展、挑战与伦理问题以及未来发展方向等方面进行系统分析，旨在为外科医生、研究人员和政策制定者提供全面的参考。

### AI在急诊外科中的应用现状

急诊外科涉及多种急性手术情况，包括肠穿孔、肠梗阻、创伤性损伤等，这些情况通常具有诊断不确定性、决策时间紧迫以及高发病率和死亡率的特点。在这样的高风险环境中，AI的引入为提高临床结果和操作效率提供了新的可能性。AI通过机器学习、计算机视觉和自然语言处理等技术，能够对复杂的医疗数据进行分析，包括影像资料、电子健康记录和实时生理信号等，从而超越了人类的能力，实现更高效的处理和分析。

近年来，AI相关论文在急诊医学领域的数量迅速增长，年增长率达到了37.87%（2015-2024）。这一趋势反映了全球对将AI应用于急性护理领域的兴趣不断增加。AI的应用不仅限于提高诊断准确性，还扩展到手术前、术中和术后多个阶段，包括风险预测、手术决策支持、手术视频分析、培训和运营协调等。然而，尽管AI的潜力巨大，其在急诊外科中的实际应用仍处于早期阶段，面临诸多挑战，如数据异质性、算法透明度和临床流程整合等。

### AI在风险评估与分诊中的应用

风险评估和分诊是急诊外科中至关重要的环节，AI在这一领域的应用已经展现出显著的成效。传统的评分系统如美国麻醉医师协会（ASA）分类和急性生理与慢性健康评估（APACHE II）评分虽然在临床实践中具有重要价值，但它们依赖于静态的患者数据。相比之下，AI能够处理动态的、持续的数据流，如生命体征、实验室检查结果和影像资料，从而提供更精准的风险预测。

POTTER模型是AI在风险评估中的一个典型案例，它通过可解释的决策树支持急诊外科的实时决策，包括术前评估、ICU规划和早期干预。此外，图神经网络（GNNs）在急诊外科分诊中的应用也取得了突破。通过将结构化和非结构化数据作为图中的节点，GNNs能够识别复杂的依赖关系和上下文模式，从而提高分诊的准确性。在一项多中心研究中，GNN分诊系统在预测是否需要手术干预和ICU入院方面优于传统的规则系统，尤其在处理未明确诊断的腹部疼痛病例时表现突出。

这些AI工具不仅提高了分诊的效率，还为急诊外科团队提供了更可靠的决策支持。然而，AI模型的可解释性仍然是一个重要的挑战，许多系统仍然被视为“黑箱”，难以获得临床医生的信任。因此，建立透明的AI报告标准和评估框架，如TRIPOD-AI、DECIDE-AI和CONSORT-AI，对于推动AI在急诊外科中的应用至关重要。

### AI在术中辅助与机器人手术中的应用

AI在术中辅助方面的应用主要体现在机器人手术和影像分析上。机器人手术结合AI技术，能够显著降低手术并发症率，缩短住院时间，尽管手术时间可能有所延长。例如，在结肠癌手术中，机器人手术的转化率比腹腔镜手术低，住院时间也更短，这些优势在多个荟萃分析中得到了验证。此外，AI驱动的影像分析工具，如卷积神经网络应用于术中超声，能够在紧急肝切除手术中实现高精度和高召回率的血管识别，从而提高手术的安全性。

AI在术中场景理解方面的应用也日益广泛，特别是在微创手术中。通过分析手术视频，AI能够识别手术阶段、检测手术器械和识别解剖结构，为术中实时指导和预警提供支持。GSViT（General Surgery Vision Transformer）作为一种基础模型，已经在多个研究中展现出其在术中场景理解方面的潜力。它不仅能够实现实时的手术阶段识别，还能为紧急手术提供可扩展的适应性支持。

然而，尽管AI在机器人手术和影像分析中表现优异，其在急诊外科中的应用仍面临一定的挑战。例如，AI模型的可解释性、数据质量和临床整合仍然是亟待解决的问题。此外，机器人手术的成本和技术门槛也限制了其在资源有限地区的普及。因此，未来的研究应着重于降低技术成本、提高模型的可解释性以及优化临床整合流程，以实现AI在急诊外科中的广泛应用。

### AI在手术视频分析中的进展

手术视频分析是AI在急诊外科中的另一个重要应用领域。AI能够通过实时分析手术视频，识别手术阶段、检测手术器械和识别解剖结构，从而为手术提供实时指导和预警。例如，GSViT模型通过预训练和实时预测，能够在手术过程中提供更精确的场景理解，提高手术的效率和安全性。

在一项系统综述和荟萃分析中，AI在微创腹部手术中的场景理解能力得到了验证。研究显示，AI模型在手术阶段识别和器械检测方面的准确率可以达到78%到92%之间，尽管数据集和标注方式的差异导致了较高的异质性。此外，AI在手术视频分析中的应用不仅限于识别和检测，还包括对手术过程的自动评估，为外科医生提供即时反馈，从而提高手术质量和患者安全性。

尽管AI在手术视频分析中取得了显著进展，但其应用仍面临一些挑战。例如，AI模型的可解释性仍然是一个重要的问题，许多系统仍然难以被临床医生完全信任。此外，AI在手术视频分析中的应用需要大量的高质量数据支持，而这些数据在急诊外科中可能较为稀缺。因此，未来的研究应着重于开发更具可解释性的AI模型，并通过多中心合作和开放数据共享来提高模型的泛化能力和适用性。

### AI在培训与教育中的应用

AI在手术培训和教育中的应用也取得了显著进展。传统的手术培训依赖于师徒制，但在急诊外科中，由于时间和患者安全的限制，这种模式难以满足现代医学的需求。AI驱动的培训工具，如虚拟现实（VR）模拟器，能够为外科医生提供实时反馈和个性化的训练方案，从而提高手术技能和临床决策能力。

VR培训系统通过结合AI技术，能够根据学习者的优劣势调整训练内容，提供针对性的技能提升。一项2025年的荟萃分析显示，使用VR进行手术培训的医生在理论知识和实际操作能力方面均有显著提高，无论学习者的资历如何。此外，AI在非技术技能评估中的应用也逐渐受到重视，例如通过分析手术过程中的沟通、决策和团队协作能力，为外科医生提供全面的评估。

然而，AI在培训和教育中的应用仍面临一些挑战。例如，AI模型的可解释性、数据质量和临床整合仍然是亟待解决的问题。此外，AI在培训中的应用需要大量的高质量数据支持，而这些数据在急诊外科中可能较为稀缺。因此，未来的研究应着重于开发更具可解释性的AI模型，并通过多中心合作和开放数据共享来提高模型的泛化能力和适用性。

### AI在术前康复与围手术期优化中的应用

尽管术前康复（prehabilitation）传统上与择期手术相关，但AI驱动的术前康复方案在急诊外科中的应用也逐渐增多。AI能够通过预测模型和个性化干预策略，帮助高风险患者优化术前准备，从而降低术后并发症的发生率。例如，多模态术前康复方案，包括运动、营养和心理支持，已被证明可以显著提高患者的术后恢复能力和功能状态。

此外，AI在围手术期优化中的应用也取得了进展。通过优化手术安排和资源分配，AI能够提高手术室的使用效率，减少手术延迟，从而改善急诊外科的运营效率。一项研究显示，使用AI进行手术安排的医院在手术开始时间的准确性和手术室利用率方面均有显著提升。然而，AI在术前康复和围手术期优化中的应用仍面临一些挑战，包括数据质量和模型的可解释性。因此，未来的研究应着重于开发更具可解释性的AI模型，并通过多中心合作和开放数据共享来提高模型的泛化能力和适用性。

### AI在急诊外科中的挑战与伦理问题

尽管AI在急诊外科中的应用前景广阔，但其实际应用仍面临诸多挑战。首先，算法偏见是一个重要的问题，尤其是在训练数据未能反映多样化的患者群体时。其次，AI系统的可解释性仍然是一个关键挑战，许多系统被视为“黑箱”，难以获得临床医生的信任。此外，AI在急诊外科中的应用还需要考虑伦理和法规问题，如数据隐私、模型的透明度和公平性等。

为了应对这些挑战，一些监管框架如TRIPOD-AI、DECIDE-AI和CONSORT-AI已经开始发挥作用，旨在提高AI模型的透明度和可解释性。然而，这些框架尚未在所有医疗机构中得到广泛应用。因此，未来的研究应着重于开发更透明和可解释的AI模型，并通过多中心合作和开放数据共享来提高模型的泛化能力和适用性。

### AI在急诊外科中的未来发展方向

在未来十年内，AI在急诊外科中的应用将从孤立的工具发展为更全面、智能化的系统。这包括自主和半自主干预、多模态数据融合、实时认知支持、持续学习网络、伦理和公平部署以及教育和工作流程的变革。这些方向不仅需要技术上的突破，还需要跨学科的合作，包括外科医生、数据科学家、伦理学家和政策制定者的共同努力。

自主和半自主干预将是AI在急诊外科中的一个重要发展方向，通过计算机视觉、触觉反馈和安全监控技术，AI辅助的机器人平台能够在外科医生的监督下执行更复杂的任务，特别是在资源有限或时间紧迫的情况下。多模态数据融合将结合影像、生理监测、电子健康记录和基因组数据，为患者提供更精准的个性化手术路径。实时认知支持将通过上下文感知的AI“助手”提供实时的手术指导和预警，帮助外科医生提前识别潜在风险。

持续学习网络将通过联邦学习等方法，利用全球范围内的手术数据进行模型优化，同时保护患者隐私。伦理和公平部署将确保AI技术的透明性和公平性，特别是在服务不足的地区。教育和工作流程的变革将要求外科医生具备解读AI输出、审计算法和与自动化系统有效协作的能力。

### 结论

AI在急诊外科中的应用正在迅速发展，为提高诊断准确性、优化术中决策、改善培训和提升围手术期效率提供了新的可能性。尽管AI在多个领域展现出了显著的成效，但其应用仍面临数据异质性、算法透明度和临床整合等挑战。为了实现AI在急诊外科中的广泛应用，需要建立更透明和可解释的AI报告标准和评估框架，并通过多中心合作和开放数据共享来提高模型的泛化能力和适用性。此外，AI的持续发展不仅需要技术上的突破，还需要在伦理和文化层面进行适应和调整，以确保其在急诊外科中的安全和有效应用。