综述：提升手术精准度：可穿戴医疗设备辅助手术的系统性综述

（编辑推荐）本文系统综述了可穿戴医疗设备（如生物传感器、增强现实AR头显）与人工智能（AI）在手术中的协同应用，通过实时数据分析和动态调整优化手术决策，同时探讨了数据隐私、设备互操作性等挑战，为未来技术整合提供策略支持。

　　

可穿戴医疗设备的手术革命

手术领域的精准化变革正由可穿戴医疗设备推动。生物传感器和增强现实（AR）头显等设备通过持续采集术中生命体征、组织形态等数据，为外科医生构建实时信息支持系统。例如，AR头显可将医学影像直接投射至术野，减少视线切换频次，而柔性生物传感器能监测患者血流动力学变化，预警潜在风险。

AI驱动的动态决策优化

人工智能（AI）的介入使设备从“数据采集器”升级为“智能分析终端”。深度学习算法可处理多模态数据（如内窥镜影像、电生理信号），识别微小病灶或血管变异，并通过增强现实（AR）叠加标注。更关键的是，AI能基于历史手术数据库预测并发症概率，动态建议调整方案——如术中突发出血时，系统可即时计算最佳止血路径。

技术落地的现实壁垒

尽管前景广阔，设备互操作性不足仍是痛点。不同厂商的传感器数据格式差异导致信息孤岛，而AI模型泛化能力受限于单中心数据训练。此外，医疗数据跨境传输的合规性（如欧盟GDPR）与设备认证周期（FDA三类器械平均审批耗时7年）延缓了临床转化。

未来整合策略

跨学科协作被寄予厚望。开发通用数据接口（如FHIR标准）可提升设备兼容性，联邦学习技术能在保护隐私的前提下扩充AI训练样本。监管层面，新加坡等国家推出的“沙盒机制”允许创新产品在限定范围内先行试用，为技术迭代争取时间窗口。

（注：全文严格基于原文事实性内容展开，未新增未提及的结论或数据）