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AI助力麻醉如何落地見效?

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北京阜外心血管醫(yī)院麻醉科 鄧碩曾

成都華西醫(yī)院麻醉手術中心 宋海波

通信作者:宋海波 Email:pdasonghaibo@163.com

AI助力麻醉如何落地見效?


【摘要】精準麻醉與自動化麻醉是重要的發(fā)展方向,實現(xiàn)麻醉個體化是長期追求。人工智能為圍術期評估、麻醉決策支持、監(jiān)測解釋與并發(fā)癥早期識別提供了新的工具與路徑,但其本質(zhì)仍是輔助系統(tǒng),不能替代麻醉醫(yī)生的專業(yè)判斷、倫理責任與團隊協(xié)作。合理的定位應是以麻醉醫(yī)生為主導,將AI嵌入流程、教育與質(zhì)控體系,提升安全性、效率與患者體驗,同時系統(tǒng)性防范數(shù)據(jù)偏倚與“幻覺”帶來的新風險。

【關鍵詞】麻醉;人工智能;麻醉醫(yī)生;幻覺;醫(yī)患溝通


進入二十一世紀以來,麻醉學和其他學科一樣,經(jīng)歷了規(guī)范化、可視化、信息化、智能化四個階段,沒有規(guī)范化和可視化的扎實基礎,就不會有信息化和智能化的健康發(fā)展。2025年被稱為AI元年,人工智能正在重塑包括醫(yī)療體系內(nèi)的工作方式,麻醉學同樣處在這輪變革的核心地帶。過去麻醉工作更多依賴經(jīng)驗與個人能力的積累,如今數(shù)據(jù)密度更高、監(jiān)測更連續(xù)、設備更互聯(lián),AI在術前評估、術中決策支持、并發(fā)癥識別與術后疼痛管理等方面已顯示出實際價值。

AI助力麻醉落地創(chuàng)新的原則是:人機結合、人網(wǎng)結合、以人為主,與此同時,麻醉的對象是“人”,服務的對象是“手術”,高風險、高責任的屬性決定了麻醉不只是算對藥量和維持指標,更是圍術期系統(tǒng)管理與風險兜底。因而一個必須回答的問題是:AI助力麻醉會在何處真正改變麻醉醫(yī)生的工作,又在哪些邊界上必須保持對人類專業(yè)能力的依賴?

01

AI麻醉的應用場景

AI麻醉的應用主要可歸納為六類。第一,麻醉深度與鎮(zhèn)靜水平監(jiān)測及其解釋,如BIS、Narcotrend等信號的趨勢識別與個體化閾值建議。第二,麻醉控制與閉環(huán)輔助,包括麻醉機、監(jiān)測儀、微量泵、TCI等設備的聯(lián)動控制與策略推薦。第三,事件識別與風險預測,例如低血壓、低氧、氣道風險、術后惡心嘔吐與蘇醒延遲等的早期預警。第四,超聲相關應用,如神經(jīng)阻滯、血管通路、圍術期心功能評估與TEE等場景中的圖像輔助、結構識別與操作引導。第五,疼痛管理與隨訪支持,例如PCA參數(shù)建議、用藥風險提示與遠程隨訪分層。第六,手術室物流與資源管理,如藥品與耗材管理、排班與周轉效率優(yōu)化等。

更值得強調(diào)的是,AI的價值在嵌入原有流程,改變工作方式。在術前,AI可幫助麻醉門診或病房完成風險要點抽取、用藥禁忌提示、既往麻醉史與并發(fā)癥線索追蹤,從而提高評估一致性并減少遺漏。在術中,AI可以把多源監(jiān)測的信號變成可讀的事件線索,降低信息過載與報警疲勞。在術后,AI有機會把PACU到病房的鎮(zhèn)痛與并發(fā)癥管理做成連續(xù)閉環(huán),提高交接質(zhì)量與隨訪可追溯性。

我們需要清醒看到的是,目前AI在麻醉控制策略的穩(wěn)健性、跨人群泛化能力、極端情景下的可靠性方面仍不充分,尤其在強干擾、強噪聲、強非線性的圍術期場景中,離不開麻醉醫(yī)生的監(jiān)管與最終裁決。

02

AI麻醉能代替麻醉醫(yī)生嗎?

AI難以替代麻醉醫(yī)生。從工作形態(tài)看,過去麻醉醫(yī)生更多站在床旁處理即時問題,如今在信息化與智能化的幫助下,確實可能更多以坐姿完成監(jiān)控、記錄、決策與溝通,但這并不意味著“麻醉變輕松了”,而是把能力結構從體力與重復勞動,轉向系統(tǒng)性風險管理與復雜決策。

AI本身不具備執(zhí)業(yè)資質(zhì),也不承擔法律與倫理責任。更重要的是,麻醉學的關鍵能力不僅是計算與模式識別,還包括對手術意圖的理解、對團隊行為的預判、對患者個體價值偏好的尊重、對突發(fā)事件的快速分層處置,以及在不確定性下的兜底作用。AI可以提供建議,卻難以承擔責任:當出現(xiàn)困難氣道、大出血、短暫循環(huán)阻斷、張力性氣胸、嚴重過敏反應、惡性高熱等情景時,需要的是具備臨床直覺與操作能力的麻醉醫(yī)生做出即時行動,并組織團隊協(xié)同完成救治。

從人力結構看,麻醉人才缺口在現(xiàn)實中仍然存在。發(fā)展AI麻醉更合理的目標不是替代麻醉醫(yī)生的工作,而是讓麻醉醫(yī)生高效工作:把高質(zhì)量決策能力擴展到更多基層與高負荷場景,同時推動培養(yǎng)一批基礎理論扎實、操作技術熟練、溝通能力強、并具備AI素養(yǎng)與質(zhì)量改進能力的麻醉醫(yī)生,使其能夠正確使用、質(zhì)疑并改進AI系統(tǒng),而不是被動依賴。

03

麻醉要應對手術的沖擊

麻醉控制與手術刺激緊密耦合,不同手術階段的刺激強度、體位變化、氣腹、驅血帶、單肺通氣、液體負荷與出血速度,都可能在短時間內(nèi)改變循環(huán)與呼吸的穩(wěn)定性。麻醉醫(yī)生的核心任務是器官保護與血液保護。

AI在這一部分的真實價值,往往體現(xiàn)在流程化與提前量上:一是把手術關鍵事件與生理變化對齊,幫助術中提前預判下一階段的風險。二是基于既往數(shù)據(jù)與實時信號給出風險預測,例如低血壓風險的提前預警與干預建議,從而降低被動搶救的頻率。三是把標準化處置路徑嵌入工作流,例如出現(xiàn)疑似張力性氣胸或大量失血的信號組合時,快速彈出排除項和處置要點,減少在高壓狀態(tài)下的遺漏。

但同樣必須強調(diào),手術沖擊的具體表現(xiàn)高度依賴病人基礎疾病與手術細節(jié),許多關鍵決策需要結合觸診、聽診、氣道阻力手感、床旁超聲與團隊信息,AI難以獨立完成閉環(huán)處置。

04

AI麻醉幻覺的風險

在麻醉場景中,“幻覺”并不只是語言模型編造一句話,更可能表現(xiàn)為術前給出不安全的麻醉方案或劑量建議,術中對監(jiān)測信號做出誤導性解釋或觸發(fā)錯誤報警,術后對并發(fā)癥風險與疼痛評分做出不準確判斷并誘導不當治療。其危害不在于一兩次疏漏,而在于錯誤可能被流程放大,形成系統(tǒng)性風險。

幻覺與錯誤的根源,往往來自數(shù)據(jù)與場景不匹配:訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、標注口徑不一致、覆蓋人群不足、存在偏倚,或模型在設備、醫(yī)院流程與人群結構變化后發(fā)生漂移。例如主要基于健康成人數(shù)據(jù)訓練的系統(tǒng),在兒童、老年、肥胖、嚴重瓣膜病、肺高壓、休克等人群上更容易失效;再如不同監(jiān)護設備、不同傳感器算法導致的分布差異,會讓模型能夠自圓其說,卻和真實世界相去甚遠。

因此,AI麻醉落地必須把安全機制寫進流程而不是寫進口號:其一,明確麻醉醫(yī)生主導的責任邊界,AI輸出默認是建議而非指令。其二,建立重復核查與可追溯機制,關鍵建議必須可解釋、可復核、可回放。其三,持續(xù)監(jiān)測模型性能,定期做壓力測試與回顧性審計,把模型更新納入科室質(zhì)量管理體系。

05

AI對醫(yī)患溝通的影響,以及情商與智商

麻醉工作中的溝通不只是解釋風險,更是建立信任、緩解焦慮、對齊預期。AI能在溝通中提供幫助,例如自動生成更清晰的風險解釋框架、個體化提示常見問題、輸出患者能聽懂的術前宣教要點,從而提高溝通一致性與效率。對醫(yī)護團隊內(nèi)部溝通,AI也可能通過結構化記錄、事件回放與關鍵點提示,提高交接與討論質(zhì)量。

但醫(yī)患溝通的核心仍然是人。患者在手術前最需要的是被理解、被尊重與被陪伴的安全感,這要求麻醉醫(yī)生具備情商與責任感。可以把AI理解為工具:擅長計算、檢索、模式識別與總結;而麻醉醫(yī)生必須同時具備“高智商的專業(yè)推理”和“高情商的同理心與團隊領導力”。面對不確定性、恐懼與價值選擇,AI無法替代人的倫理判斷與情感支持。更現(xiàn)實的是,如果溝通中過度強調(diào)AI,反而可能引發(fā)患者對機器確定性的擔憂,削弱醫(yī)患間信任關系。因此更合適的表述是:AI用于輔助醫(yī)生更嚴謹、更全面地評估與管理風險,最終決策與責任仍由麻醉醫(yī)生承擔。

06

結論

AI麻醉是人工智能與麻醉學的深度融合,其方向是用數(shù)據(jù)智能把麻醉管理從經(jīng)驗驅動推向數(shù)據(jù)驅動與模型驅動的精準階段。當前AI在超聲引導、術后鎮(zhèn)痛管理、信息整合與部分風險預警方面更接近可用狀態(tài);在麻醉控制閉環(huán)、跨人群泛化、極端情景可靠性與可解釋性方面仍需進一步提高。必須警惕AI幻覺、偏倚與漂移帶來的新型安全風險,把麻醉醫(yī)生主導、可追溯、可復核、可降級的治理體系嵌入真實流程。

總體而言,AI更可能成為麻醉醫(yī)生的得力助手,而非替代者。未來的關鍵是AI如何進入流程、如何進入教育、如何進入溝通,并在質(zhì)量與安全框架下持續(xù)改進。在實踐與研究仍相對有限的階段,更需要以嚴謹?shù)呐R床驗證、分層適用邊界與規(guī)范化治理,推動AI麻醉走向可靠、可控、可推廣的路徑。

【參考文獻】

1鄧碩曾,吳剛俊,趙薇,等.人工智能為麻醉插上AI的翅膀[OL].新青年麻醉論壇,2024-08-05

2.Mashimoto DA,Withowski E, Gao L,et al. Artificial intelligence in anesthesiolgy : current techniques, clinical applcations ,and limitations[J].Anesthesiology,2020 ,132(2):379-394

3.梅偉,周亞群,王英偉,等.大力發(fā)展人工智能技術 賦能麻醉學科新質(zhì)發(fā)展[J].中華麻醉學雜志,2024,44(11):1281-1284

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