FAST框架：基于人工智能的手术室效率革命与实时优化策略

本综述系统阐述了FAST（Framework for AI-based Surgical Transformation）人工智能框架在提升手术室效率方面的突破性应用。通过整合机器学习（ML）算法与处方性分析系统（PAS），该框架实现了对手术流程（如关节置换术）的实时监测与动态优化，将手术成功率（SSR）从基线39%显著提升至93%。研究强调多学科团队协作与正向偏差（PD）研讨会的关键作用，为医疗资源受限环境下提升手术室吞吐量提供了可推广的创新范式。

　　

1 引言

机器学习（ML）在手术优化领域的应用正成为解决医疗资源供需矛盾的关键途径。当前手术等待时间已超过疫情前水平，尤其骨科手术需求随着人口老龄化持续增长。尽管现有ML技术可预测手术时长等单一变量，但其未能有效整合多维度因素（如团队组成、周转时间）实现实时干预，导致手术室效率（OR efficiency）提升受限。FAST框架的创新性在于突破预测性分析的局限，通过构建动态推荐系统直接干预手术流程，为资源优化提供新思路。

2 FAST框架概述

FAST由三大核心模块构成：数据模块（DM）、处方性分析模块（PAS）和决策支持系统模块（DSSM）。数据模块从医院信息系统（如SIMS）提取并预处理手术相关数据，包括时间指标（麻醉准备时间APT、手术周转时间）、人员配置（外科医生、麻醉师、巡回护士）及患者特征（BMI、ASA分级）。PAS模块集成六种机器学习算法（逻辑回归LR、支持向量机SVM、随机森林RF、深度神经网络DNN-ANN、XGBoost和决策树DT），通过网格搜索优化超参数，并采用AUC-ROC、交叉验证等指标评估模型性能。决策支持系统则通过可视化看板实现临床团队的实时交互与干预。

3 FAST在关节置换术中的实施

研究在加拿大渥太华医院开展针对关节置换术的WM-FAST（Workflow Monitoring FAST）实践。手术流程被分解为六个时间关键步骤：手术准备时间（SPT）、麻醉就绪、手术操作时长、麻醉完成时间（AFT）、患者转出时间及整体周转时间。机器学习引擎通过动态计算公式（如Metric_new = Metric_baseline + (Delays or Gains)_{last stage}/Number of Metrics_New）持续更新预测指标，当监测到手术成功率（SSR）低于基线值时触发推荐系统。

推荐系统基于正向偏差（PD）研讨会设计，通过总结高效手术日的成功经验生成具体改进建议（如控制周转时间≤21.5分钟）。在23周57个手术日的实践中，该框架使SSR从39%提升至93%，同时避免每分钟56.84美元的加班成本。关键影响因素包括首台手术准时开始、团队人员稳定性及流程协同性。

4 讨论与挑战

FAST的成功源于多学科协作与数据驱动的实时决策。其优势在于：①兼容不同规模医疗机构现有数据资源；②通过人员组合优化降低团队极化风险；③适应多种手术类型扩展应用。然而实施过程中需克服三大障碍：医疗团队跨学科协作壁垒（如护士工会工时限制）、工程开发与临床需求的协调，以及数据不确定性（认知性与随机性误差）对模型泛化能力的影响。

5 结论

FAST作为处方性分析框架，通过人工智能与人类 expertise 的深度融合，证明了在零附加资源条件下提升手术室效率的可行性。其模块化设计支持跨医院、跨术式的推广应用，为解决全球性手术等待时间问题提供了可复制范式。未来需进一步探索模型在复杂病例中的适应性及长期临床效益。