综述：2000-2023年麻醉学领域人工智能研究的全球趋势：文献计量分析

这篇综述通过文献计量学方法系统分析了2000-2023年麻醉学领域人工智能（AI）研究的发展趋势，揭示了深度麻醉（DOA）监测、围术期风险评估、图像识别及疼痛管理等热点方向，并指出精准医疗（precision medicine）和远程医疗（telehealth）等新兴领域潜力。研究采用VOSviewer软件可视化美国（USA）和中国（China）的领先贡献，为研究者提供全局视角。

　　

全球趋势

过去二十年，麻醉学领域的人工智能（AI）研究呈现爆发式增长，尤其在2019年后年增长率高达75%。2023年相关文献达326篇，其中80.81%集中于近五年。美国（USA）和中国（China）贡献了62.66%的论文，但美国以8764次引用和44的H指数显著领先，而中国平均每篇引用仅6.98次，显示研究质量存在提升空间。

机构与作者

斯坦福大学（35篇）和哈佛医学院（33篇）领跑全球研究，韩国首尔大学则以单篇27.68次引用展现高质量成果。Lee Hyung-Chul（14篇）和Shieh Jiann-Shing（H指数10）是核心作者，但国际合作网络仍较分散，亚洲机构合作多限于本土。

研究热点与突破

DOA监测与闭环给药
脑电图（EEG）结合深度学习模型（如卷积神经网络CNN）显著提升麻醉深度预测精度。闭环靶控输注系统通过强化学习（reinforcement learning）优化丙泊酚（propofol）剂量，减少人为误差。

围术期风险预测
机器学习算法可提前15分钟预警术中低血压（hypotension），准确率超临床判断。术后急性肾损伤（AKI）和30天死亡率（mortality）的预测模型AUC值达0.89，整合了动态生理数据。

图像识别技术
超声引导神经阻滞中，AI实时识别臂丛神经（brachial plexus）的准确率为92.3%，助力新手医师操作。困难气道（difficult airway）的计算机视觉分类系统灵敏度达94%。

疼痛管理新策略
骨科手术中，随机森林模型（random forest）预测中重度急性疼痛的准确率87.5%。慢性疼痛（chronic pain）的传感器评估框架实现远程监控，数据驱动个性化干预。

未来方向

精准医疗（precision medicine）和加速康复外科（ERAS）成为新兴焦点，而远程医疗（telehealth）在术后谵妄（delirium）管理中的应用潜力待挖掘。研究需突破单中心数据局限，加强跨国合作以推动临床转化。