如今，随着大型临床数据库愈来愈丰富，人工智能在医学领域中得到了快速应用和发展，计算机能够模拟临床医师的思维，利用机器学习并处理复杂的临床数据，辅助医师进行临床诊断与治疗。不过，很多人只知道人工智能在临床中逐渐推广应用，但是并不了解具体的应用实效，本文就围绕临床麻醉进行分析，向大家科普人工智能时代下关于临床麻醉那些事。

关于人工智能那些你不知道的事

大家都知道人工智能是基于计算机系统和技术的计算机科学技术，但是大家不知道人工智能是非常复杂的，其核心是机器学习，通过算法对海量化的数据进行分析，在数据间进行剖析并探索其中的关系，最终产生稳定的输出模型。人工智能的核心是机器学习，而机器学习主要依赖算法的建立。具体算法分析如下所示：

1.经典机器学习算法

这一算法进行时需要人为选择数据特征，然后结合机器算法对数据进行处理，剖析其中的关联性，其中会利用决策树对数据进行处理，处理中会按照属性划分成不同的区域，而每个区域中则会有独立的结构模型，其中通过不断分割子区域直到每个子区域数据集类型相同，其中主要进行执行分类和回归任务。在这一算法中可以利用决策树对患者的麻醉状态、最佳麻醉方式等进行区分，对提升麻醉有效性有着积极的作用。

2.人工神经网络算法

这一算法是较为常用的算法，主要是模仿生物神经系统中的神经元间的联络，由输入层、神经元层、输出层构成，输入层由数据集的特征组成，其中的神经元层会对数据进行处理并构建相应的模型，最终可以产出具体的结果。这一算法可以对麻醉进行深度监测、预测丙泊酚在特殊人群中的药动学、监测低氧血症等。

3.深度学习算法

这一算法是目前人工智能领域中重点研究的内容，这一算法主要通过自我学习数据间的特征、规律，其间不需要人工参与，并利用多层神经网络模拟人脑思维进行模式分析与识别，数据分析更加深入，再加上逐层训练的方式能够应对庞大的计算量，可获得最优解。目前深度学习算法主要分析预测脑电双频指数、小儿困难气道以及住院时间和病死率等。

4.模糊逻辑

这一算法是模仿人类的大脑，借助模糊性信息决策并进行推理，可处理传统方法难以解决的规则问题。

人工智能在临床麻醉应用，你了解吗？

近些年，人工智能在医学领域有了广泛的应用，不仅能够提升临床医疗及护理的质量和效率，而且患者的满意度也因此显著提升。麻醉科作为临床中非常重要的学科，也受到患者以及社会的重点关注，结合日常临床麻醉工作特征分析可发现，由于手术操作的多变性、患者个体差异和临床概率事件的影响，麻醉医生的工作压力较大，长时间下可能会产生疲惫现象，难以保障围术期安全与麻醉效率。针对此，将人工智能应用在临床麻醉中，既能够保障患者围术期的安全，还能够显著提升麻醉效率。具体应用如下：

1.麻醉药物剂量控制

人工智能可以对患者的生理指标进行实时监测和分析，对药物剂量和速度进行即时调整和控制，以达到更好的麻醉效果。具体来说，在人工智能的作用下，麻醉医师能够对麻醉剂的选择和用量进行把控，其中通过分析患者的医疗记录、生理参数、药代动力学等信息，人工智能可以预测患者所需的麻醉剂种类、用量和给药时间，从而提高麻醉的效果、减少副作用。例如在实际的临床麻醉过程中，麻醉医师可以对患者的状态和手术情况进行分析，将具体的数据输入到系统中，就能够获得相应的麻醉剂量和类型，并且医师将相应的数据输入闭环靶控输注系统，其可自动维持患者处于适宜的麻醉状态。

2.麻醉深度检测

通过对患者的脑电图和生理指标进行分析，人工智能可以实时监测患者的麻醉深度，提高麻醉效果和安全性。具体来说，在临床麻醉中结合智能监测设备，如人工智能可以联合智能心电图、脑电图、血氧监测和呼吸系统，可以对患者的生命体征进行实时监测和数据分析，及时发现和处理异常情况，可保障患者的生命安全。与此同时，部分研究者在临床麻醉中对人工智能的应用进行了深入探究，例如借助神经网络预测患者肌肉松弛的恢复情况、结合面部图像识别器官插管困难患者、术前识别输血相关性急性损伤患者等，在人工智能的作用下能够对复杂的数据进行分析处理，对保障患者手术顺利和安全有着积极的作用。

3.图像识别与分类

结合以上观点分析可发现，人工智能在麻醉学中有着显著的临床应用价值，其中人工智能能够实现麻醉风险评估，通过收集和分析患者的临床数据、病历信息和生理指标等数据，可以快速识别患者的麻醉风险因素，提前制定并实施相应的麻醉策略，有助于降低麻醉手术的风险和并发症的发生。

同时人工智能在临床麻醉中还能够凸显图像识别与分类优势，帮助临床医师尽早发现病变的脏器或者组织。结合临床麻醉的应用可发现，相关人员利用人工神经网络帮助识别和分类超声图像，能够精准识别超声下的动脉、静脉、神经丛、硬膜外间隙、左心室等，医师则可以快速定位，可显著提升工作效率和缓解患者的不适感。

4.麻醉质量评估及闭环给药系统在临床中的应用

通过对麻醉手术过程进行在线监测和数据记录，人工智能可以对麻醉质量进行评估和反馈，帮助麻醉医生对麻醉技术进行调整和改进。目前，很多医院采用了AIMS系统，其能够收集来自监护仪、医院信息系统、呼吸机、麻醉工作站等源头的数据，对麻醉医师开展工作有着积极的作用。现阶段，随着人工智能的应用，医学领域中逐渐开发了一种为麻醉医师服务的硬件系统，即临床决策支持系统，这一系统能够显著减少麻醉医师的工作失误现象，并且在术中能够对患者的麻醉质量进行评估，自动识别患者存在的异常现象，提醒麻醉医师处理。

此外，利用麻醉中的镇静、镇痛、血压的闭环给药系统，临床上出现了“麻醉机器人”，能够更好的帮助麻醉医生判断及调整麻醉深度，更好的为外科及病人服务。麻醉机器人在病人麻醉过深或者过浅时，能够用语音播报提示麻醉医生；当病人出现意识恢复、肌松恢复等异常情况时也能够及时给予语音播报。

总之，人工智能在临床麻醉中的应用可以提高麻醉操作的精准性、安全性和有效性，为患者的手术治疗带来更好的保障和效果。