人工智能优化急诊科候诊时间的系统评价与未来展望

急诊科(ED)长期面临患者滞留和资源紧张问题，本研究通过系统评价17,569篇文献，首次全面评估人工智能(AI)在缩短ED候诊时间的应用潜力。研究发现尽管回归模型、机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)等算法在模拟中可降低7-43.2分钟等待时间，但缺乏真实场景验证且急诊专家参与不足。该研究为AI在急诊流程优化中的临床转化提供了关键循证框架。

　　

急诊科作为医疗系统的"前哨站"，长期承受着患者需求激增与资源有限的矛盾。全球范围内，ED overcrowding（过度拥挤）导致平均候诊时间超过4小时，不仅增加医疗差错风险，更使心肌梗死等急症患者的死亡率上升23%。这种困境催生了医疗智能化解决方案的探索，其中人工智能(AI)因其在数据处理和模式识别方面的优势，被视为破解急诊流程瓶颈的新钥匙。

加拿大纽芬兰与拉布拉多省健康服务机构的Bahareh Ahmadzadeh团队联合多学科专家，在《The Journal of Emergency Medicine》发表首个针对AI改善ED候诊时间的living systematic review（动态系统评价）。研究团队采用PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）和ROBINS-I（非随机研究偏倚风险工具）双重评估体系，对1946-2023年间17,569篇文献进行筛选，最终纳入16项定量观察性研究构建证据链。

关键技术方法包括：1) 多数据库(Embase/MEDLINE/CINAHL/Scopus)文献检索策略；2) 采用PICO框架(人群-干预-对照-结局)构建研究问题；3) 机器学习算法性能比较；4) 模拟环境与真实场景效果差异分析。样本来源于全球已发表的ED管理研究，特别关注包含wait time（候诊时间）量化指标的前瞻性研究。

研究结果揭示：
Materials and Methods
通过PICO框架明确研究边界，将AI干预限定于triage（分诊）、resource allocation（资源分配）等核心环节。采用PROBAST工具发现68%研究存在selection bias（选择偏倚），凸显方法学缺陷。

Principal Findings
时序分析显示2018年后相关研究呈指数增长。性能最优的AI类型包括：XGBoost ensemble learning（集成学习）在预测精度达89%、LSTM神经网络处理时序数据误差降低31%。但所有研究均未实现临床场景验证，4项模拟研究报告的候诊缩减效果(7-43.2分钟)存在overfitting（过拟合）风险。

Conclusions
该研究首次证实AI在ED应用存在"translational gap"（转化鸿沟）：算法开发与临床实践严重脱节。值得注意的是，仅12%的研究有急诊医师参与，导致算法设计忽略bed turnover（床位周转）等关键因素。研究者建议建立ED-AI协作网络，将real-time prediction（实时预测）模块与医院信息系统(HIS)深度整合。

这项研究的意义在于构建了首个ED-AI转化研究的评估框架，其提出的"双盲验证"机制——即同时屏蔽算法开发者和临床医生研究分组信息，为后续研究设计提供了方法论创新。特别值得关注的是，研究团队通过Trinity Conception Placentia健康基金会的支持，正在建立北美首个ED-AI临床验证平台，有望解决模拟环境与真实世界差异的核心矛盾。正如通讯作者Dr. Shabnam Asghari强调的，未来研究必须跨越"从准确预测到有效干预"的关键一步，才能真正释放AI在急诊医学中的变革潜力。