综述：人工智能在麻醉与重症监护中的应用：2025年新进展

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在麻醉与重症监护（anesthesia-resuscitation）领域的最新进展，涵盖深度麻醉监测（BIS/EEG）、闭环给药系统（closed-loop）、超声引导（echoguidage）技术及并发症预测（如PONV、hypotension）等核心应用，同时剖析了数据质量、算法透明度（explainable AI）和伦理挑战等关键问题。

　　

人工智能在麻醉与重症监护中的革命性突破

引言

人工智能（AI）正以惊人的速度重塑麻醉与重症监护领域。随着计算能力的提升和临床大数据的积累，AI已渗透到从术前风险评估到术中实时决策的各个环节。麻醉科特有的多模态数据（如EEG、ECG、血流动力学参数）为机器学习（machine learning）算法提供了理想的训练场，而重症监护中复杂病理生理过程的动态监测则成为AI预测模型的绝佳应用场景。

定义与范畴

AI在该领域的应用主要分为两类：基于机器学习的预测模型（如低血压预测指数HPI）和基于深度学习的图像识别系统（如超声引导神经定位）。值得注意的是，传统统计推断与大数据驱动的计算范式正在融合——例如结合EEG多通道信号与血流动力学参数的复合监测指标，既保留了生理学解释性，又提升了预测精度。

麻醉深度监测的革新

传统脑电双频指数（BIS）和熵指数（Entropy^?
）正被更智能的算法取代。最新研究表明：

• 多通道EEG分析：卷积神经网络（CNN）可识别特定麻醉药物（如氯胺酮）下的脑电特征，克服传统指数易受肌电干扰的缺陷。
• 多模态融合：结合听觉诱发电位（AEP）与EEG的算法（Tacke et al. 2020模型）能更准确区分清醒、浅镇静和深镇静状态。
  不过，这些技术仍面临挑战：不同品牌EEG设备的校准差异、多中心验证不足，以及临床医生对"黑箱"决策的信任危机。

超声引导技术的智能化飞跃

GE医疗开发的cNerve^?
平台展示了AI在区域麻醉中的潜力：

• 实时神经识别：CNN算法能在肥胖或解剖变异患者中自动标记神经结构，缩短初学者学习曲线。
• 局限性：Delvaux等指出，算法分割精度与临床效果可能脱节（"零指标"问题），强调需优化训练数据质量。
  类似技术已扩展至视频喉镜（如声门定位算法）和支气管镜导航，显著降低困难气道管理风险。

围术期并发症预测

低血压预测成为最成熟的应用：

• 术前模型：整合高血压病史、用药等参数，识别高危患者（Kendale et al. 2018）。
• 实时预警：通过动脉波形分析（Hatib算法）提前15分钟预测低血压，使Wijnberge试验中低血压持续时间减少43%。
  其他突破包括：
• 术后恶心呕吐（PONV）：Peng模型结合手术类型、阿片类用量等7项参数，优化止吐方案。
• 低氧血症：Lundberg算法解析呼吸曲线形态，可视化风险贡献因素。

闭环麻醉系统与数字孪生

自动给药系统（如propofol闭环输注）正从单一BIS控制演进为多参数调节：

• 多维输入：同时监测EEG、血压、肌电等信号，动态调整催眠药与阿片类剂量。
• 数字孪生：患者虚拟模型可模拟不同麻醉方案下的药代动力学，尤其对肝肾功能异常者具有重要价值。Corral-Acero团队证实，该技术能使TAVI手术中的血流动力学波动降低28%。

挑战与展望

尽管前景广阔，三大瓶颈亟待突破：

1. 数据质量：不同中心采集标准的差异导致算法泛化性受限。
2. 算法透明度：explainable AI工具（如LIME）正尝试解析神经网络决策路径。
3. 伦理框架：自动系统错误导致的医疗责任归属尚无定论。

未来，AI可能实现真正的"精准麻醉"——结合基因组学、实时代谢监测和数字孪生技术，将麻醉从经验医学转变为数据驱动的精准科学。正如Nature 2024年综述所言，这场变革需要临床医生与AI开发者深度协作，在技术创新与患者安全间找到平衡点。