机器学习赋能外科效率优化：基于人工智能的普外科常见手术时长预测研究

来自三家学术三级医疗中心的研究人员针对手术时长主观预估导致的资源利用率低下问题，通过机器学习模型（包括线性回归、ANN等）分析16,159例患者数据，发现人工神经网络（ANN）预测误差（MAE 31.8分钟）显著优于传统外科医生预估（偏差-18.52分钟），为手术室资源优化提供客观决策工具。

　　

精准预测手术时长对提升手术室资源利用率至关重要。传统依赖外科医生主观经验预估的方法存在显著偏差，本研究创新性地采用机器学习算法，通过分析三家顶级教学医院17,246例择期普外科手术的电子健康记录(EHR)，系统比较了从经典线性回归到前沿人工神经网络(ANN)等八种预测模型。

结果显示，基于16,159例患者（平均年龄56.85±15.95岁，47.48%男性）构建的ANN模型表现最优：均方根误差(RMSE)仅49.7分钟（95%CI 47.5-52.0），平均绝对误差(MAE)31.8分钟（95%CI 30.6-33.0）。尤为关键的是，ANN预测残差(-0.37分钟，p=0.34)较传统预估方法(-18.52分钟，p<0.01)缩小超18分钟，首次实现无统计学显著偏差的精准预测。

这项突破性研究证实，机器学习特别是ANN技术能有效消除传统手术排程中的主观偏见，其预测精度显著超越临床专家经验（p<0.01）。该成果为智能医疗时代的资源优化管理提供了可量化、可推广的解决方案，对提升医疗系统运行效率具有重要实践价值。