综述：机器学习和深度学习在危重患者管理中的价值：一项伞状综述

这篇综述系统评估了人工智能（AI）尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）在重症监护病房（ICU）的应用潜力，涵盖脓毒症、呼吸系统等疾病的早期预警和个性化治疗，同时指出临床转化面临验证不足、伦理争议等挑战，为未来研究指明标准化和跨学科协作方向。

　　

人工智能在重症监护中的变革潜力

引言

重症监护病房（ICU）作为救治危重患者的核心战场，正迎来人工智能（AI）技术的深度渗透。机器学习（ML）和深度学习（DL）通过解析海量生理数据，为临床决策提供全新维度。多层神经网络（DL）可提取患者生命体征的深层特征，而传统ML算法则在风险分层中展现优势。

方法与证据整合

通过PRISMA框架筛选42项研究显示，AI模型在脓毒症预警（AUROC 0.82-0.91）、急性肾损伤（AKI）预测（AUPRC提升40%）等领域表现突出。值得注意的是，长短期记忆网络（LSTM）对机械通气（MV）脱机时机的预测准确率达89%，显著优于传统评分系统。

临床转化瓶颈

尽管技术亮眼，仅2%模型进入临床实践。医疗信息交互平台（如MIMIC-III）的数据异质性导致验证困难，而事件变量比（EPV）不足则加剧模型过拟合风险。更棘手的是伦理困境——当DL模型成为"黑箱"，医生如何向家属解释AI驱动的治疗建议？

未来路线图

建立跨学科验证联盟成为共识，需同步解决三大矛盾：算法复杂度与临床可解释性的平衡、实时数据流与隐私保护的博弈、模型泛化能力与专科化需求（如PICU与CICU差异）的适配。

结语

AI在ICU的征程恰似"黎明前的黑暗"——虽已证明能缩短4.7小时脓毒症识别时间，但唯有攻克标准化与信任壁垒，才能真正点亮智慧医疗的曙光。