Page 181 - 现代护理学理论与实践创新研究

第六章 心胸外科护理管理

提高了工作效率。王韶双等将使用 Ai-PCA 泵的患者与 PCA 泵的患者作比对，
结果表明 Ai-PCA 组患者术后中重度疼痛发生率低于 PCA 组，且 Ai-PCA 组患者
恶心呕吐、瘙痒、头晕的发生率均低于 PCA 组，Ai-PCA 组患者满意度显著提高。

在分娩镇痛方面，除了使用 Ai-PCA，产科医生与麻醉医生应做好分娩镇痛
前的引导和评估工作，让产科护士参与到急性疼痛服务管理中，共同完成术后疼
痛管理可使产妇镇痛达到 5-A 级。AiPCA 运用信息化技术改进了术后疼痛管理
水平、提高了镇痛品质，这是互联网联合人工智能的一个开始，改系统仍需从大

数据的最新人工智能的角度进一步研发，未来的 Ai-PCA 将更安全、有效、广泛
和智能。
（三）术后疼痛 AI 管理的应用

让患者自评疼痛强度是困难且易有偏颇的，这可能会对术后疼痛管理造成影
响。Fontaine 等训练并外部验证了一个深度学习系统来识别患者术前和术后的面
部表情，测试中该系统能够准确评估 53% 患者的疼痛强度，识别疼痛程度大于 4
分和 7 分患者的准确率分别为 89.7% 和 77.5%，明显高于护士评估的准确率。研
究表明面部表情分析的人工智能可以帮助医生评估患者的术后疼痛，特别是对于

那些无法进行自评的患者。Fritsch 等使用 AI 算法分析了 750 例接受骨科手术的
患者服用 61 种止痛药物配伍的效果，发现其中 4 种药物配伍是镇痛效果最好的。
所有这些药物配伍都含有安乃近和对乙酰氨基酚，3 种配伍含有氢吗啡酮，2 种

配伍含有双氯芬酸，1 种配伍含有双氯芬酸－邻甲苯海拉明。该研究表明 AI 可
为术后镇痛提供合适方案，帮助临床医生作出合理决策。2022 年 7 月 29 日科技
部等六部门联合发布了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质
量发展的指导意见》，强调了 AI 在未来经济发展的重要性。Han 等采用机器学
习方式研究脑电图及脑磁改变与术后疼痛强度相关性，探讨了胸腔镜手术前 2h

的脑电图及脑磁改变与术后急性疼痛强度之间的关系。研究显示 AI 辅助分析可
通过患者脑电图及脑磁改变的特征性改变进行疼痛强度的评估，验证研究显示运
用机器学习模型预测术后疼痛的准确度达到 92.54%。AI 技术通过预测术后疼痛

强度、术后镇痛药物消耗量及急性疼痛慢性化趋势，从而辅助医生找到效果良好、
并发症少的最优镇痛方案。
（四）信息化技术疼痛综合评价管理
应用移动医疗技术和电子医疗技术进行术后随访的方法已较成熟，移动医疗

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