Page 18 - 现代麻醉理论及实践操作

第一章 麻醉学理论基础

声下的动脉、静脉、神经丛、硬膜外间隙、左心室等，帮助医师快速定位，提高

临床工作效率并减轻患者不适。Carneiro和Nascimento提出了新型自动化图像识
别模型，通过深度学习神经网络，并与左心室收缩和舒张的运动模式相结合，用
于超声下左心室心内膜图像的追踪与识别，为临床医师提供更为精确的图像追踪

服务；Alkhatib等利用深度学习算法执行计算机视觉任务，在13种常见的深度学
习追踪器中寻找最佳的追踪器，对正中神经和坐骨神经进行图像定位，同时使用

更精准的矩形框实时圈出目标神经，帮助医师快速定位与穿刺；研究者还利用混
合机器学习系统识别超声图像中的硬膜外腔解剖学标志，与超声医师相比，混合
机器学习系统在3D测试数据平面的横向和纵向误差分别为1mm和0.4mm，有效地

减小了误差，提高了患者的舒适性与安全性。
人工智能辅助下的图像识别明显减少了麻醉工作中解剖定位时间，提高了工
作效率，精准化的影像追踪也大大减少了患者穿刺的副损伤，提高了麻醉的安全

性与有效性。目前的图像识别技术已相对成熟，开发者开始研究麻醉机器人。麻
醉机器人将机械臂与图像识别技术相结合，完成麻醉工作中的机械动作，如将机
械臂与神经阻滞针相连接，代替医师手臂，算法根据图形建模进行智能化超声图

像识别，圈出目标阻滞靶点，机械臂通过已设定好的程序进行目标靶点的神经阻
滞，相对于人工神经阻滞，该系统的稳定性高，变异度低，还可用于临床教学，

有助于初级学者的临床入门，但由于技术限制，目前该系统仍处于开发阶段。
4.建立电子病历数据库
随着大数据时代的到来，患者的健康数据（包括人口学资料、影像病理资

料、疾病史、麻醉史等）可通过AI来构建一个大型的电子病历数据库。目前，通
过AI构建的大数据及机器学习算法已被应用于流行病学调查、患者人口统计、疾

病诊断、指导患者管理及预测围术期患者的风险等。借助AI，麻醉科医师不仅可
以全面地了解患者既往临床诊治信息，进行快速的术前评估，而且可以利用大数
据挖掘出更多的隐藏信息，甚至预测患者的术后转归。此外，自然语言处理也是

一个与麻醉学息息相关的AI技术，其专注于机器对人类语言的理解。利用自然语
言处理技术，计算机可以自动分析电子病历数据库中的数据，从大量的自由文本

中提取信息，以构建更具结构性及逻辑性的数据库。麻醉科医师可以利用这些数
据库进一步实施围术期风险预测、评估不良事件等。这既可以提高麻醉科医师术

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