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日常生活中
，“麻醉 ”二字神秘而遥远，大家可能会在脑海里出现一扇走廊尽头标有“手术重地
”的自动门 。在这扇门里 ，当外科医生全神贯注地进行手术时
，麻醉医生是患者生命安全的重要守护者。而随着现代科技日新月异的发展，人工智能开始在麻醉领域大显身手 ，帮助医生更精准地进行风险评估 、操作导航
、麻醉深度监测和循环管理，让手术过程更加安全、舒适
。本文将向您介绍最新的麻醉学科与人工智能技术交叉应用的场景
，探讨未来人工智能将如何改变我们的麻醉医疗体验。

一 、?人工智能术前协助评估麻醉风险

手术前，麻醉医生需要提前到病房 ，与患者进行面对面的交谈
，了解患者的病情和术前检查结果，评估患者可能存在的麻醉风险 ，并制定个体化的麻醉计划 。人工智能通过分析大量的医疗数据
，帮助医生更全面地进行术前评估
。比如，这套基于机器学习的髋关节修复手术术前自动化风险评估系统 ，只需输入患者的人口学资料
、基础疾病等22个特征
，就能够自动评估该患者围手术期发生不良事件（如死亡、急性心肌梗死 、卒中
、呼吸系统衰竭、肝肾功能衰竭和败血症） 、术后入住重症监护治疗病房
、住院时间延长等的相关风险，其准确率高于传统的美国麻醉医师协会全身状态分级方法。这样 ，麻醉医生在术前评估时
，就可以结合人工智能报告，提前采取预防措施 ，从容应对可能发生的麻醉风险 。

全身麻醉时，麻醉医生需要为患者实施面罩通气和气管插管来进行呼吸管理
。这是全身麻醉诱导阶段最重要、最关键的步骤
，因为不同面部特征会带来面罩通气或气管插管难易程度的天壤之别。据统计，全世界的面罩通气困难发生率为1.4%～5.0% ，气管插管困难发生率为0.4%～8.5% 。因此
，术前准确的气道评估对麻醉医师来说是必不可少的，准确的预判对于保障患者的通气和氧合安全至关重要 ，有助于麻醉医生成功进行困难气道的处理
。传统的Mallampati分级法
，对困难气管插管预测的灵敏度仅75%，困难面罩通气预测的灵敏度约78% ，也就是说
，仍有约四分之一的困难气道的患者术前评估无法被提前判断出来，那他就将面临未知的麻醉风险 ，这是非常危险的。而人工智能技术在气道评估方面就体现出了明显的优势 。首先
，研发人员通过一种快速 、无创且高度准确的深度学习算法，对1?000例全麻患者从9个不同的角度拍摄面部图像 ，采集下颌活动度、最大张口度
、甲颌间距、Mallampati分级 、头颈部运动和胸颌间距等特征，按8:2的比例划分为训练子集和测试子集
，使用半监督深度学习方法建立困难气道人工智能预测模型
。用该模型预测困难气道的灵敏度可以达到89.58%。未来，通过更大样本的模型训练 ，其灵敏度还有望进一步提高
，这对麻醉医生和患者都是非常有利的 。

二
、人工智能技术在麻醉穿刺导航领域中的作用

1.?人工智能辅助超声引导的穿刺技术

近年来，超声已经成为麻醉医生穿刺时必不可少的“第三只眼” ，无论是深静脉置管、动脉置管还是神经阻滞麻醉
，超声技术彻底终结了“高手麻醉师盲穿一针灵 ”的时代，因为即便是经验丰富的麻醉主任 ，都不敢打包票说他的盲穿技术能达到100%的首次穿刺成功率。因为人体的解剖结构是存在个体差异的
，而超声影像技术就像是麻醉医生拥有了“透视眼
”，各种难以预料的解剖变异都可以提前了解
。但是 ，新的问题又来了
，在实际临床工作中，低年资麻醉医师并没有经过系统的超声技能培训 ，即便看到超声图像，也无法正确识别相应的组织器官
，掌握超声引导的穿刺技术非常困难。而人工智能技术在麻醉穿刺操作中的应用有助于低年资麻醉医师对超声图像的理解，缩短学习曲线 ，相当于一位经验丰富的超声专家在现场指导 。我国目前已研发出“智能麻醉穿刺辅助机器人系统”
，将超声影像与机器人 、人