机器学习在麻醉学科中的应用进展

毛亚运，邹小华，莫怀忠

(1.贵州医科大学麻醉学院，贵州 贵阳 550004；2.贵州医科大学附属医院麻醉科，贵州 贵阳 550004；3.贵州医科大学附属肿瘤医院麻醉科，贵州 贵阳 550000)

机器学习是一门基于数据来研究算法的交叉学科，其致力于研究利用计算机模拟人类学习方式，并通过所获取的知识不断优化自身性能[1]。作为人工智能领域的研究热点，机器学习的理论及方法目前已被广泛应用于解决实际应用和科学领域的复杂问题。麻醉医师主要是在围术期对由多种因素(麻醉、手术、原发疾病)引起的重要生命功能的变化进行监测、干预，保证围术期患者的安全。这要求麻醉医师要有广泛的专业知识，对患者各重要脏器功能储备状态进行准确评估，维护患者各项生命功能(包括重要脏器功能)，并在遇到危急情况时，能迅速准确地做出诊断与处理[2]。麻醉领域在发展和应用机器学习技术方面具有显著的优势：各种计算机控制系统，如监护仪、药物输注系统及麻醉电子病历系统，可直接连接至每例患者，实时收集大量高保真数据等。本文就机器学习在围术期风险评估与预测、麻醉深度监测与调控、麻醉基本技能操作及围术期危机诊治的应用进展进行综述。

1 机器学习在围术期风险评估与预测中的应用

全面、准确的术前评估是临床麻醉医师的重要工作内容，明确危险因素，甄别处于高风险状态的患者，促使其完善术前准备，主动干预降低风险是提高麻醉管理质量，降低围术期相关并发症发生率和病死率的保障。……