人工智能（AI）技术在医学领域的影响力与日俱增。在疼痛医学领域，AI技术的引入可能会导致患者和医疗团队的担忧。这种担忧很大部分是源于该领域相关标准以及医护人员对于AI算法理解的缺失。鉴于传统临床医学教育并未涉及AI相关知识，临床经验丰富的医生在理解AI技术方面仍具一定挑战。此外，错误的AI算法使用可能给诊疗工作带来偏倚。随着临床上不断产生新的医疗数据，数据管理对于医护人员也是一项挑战，通过AI技术可能有助于医疗数据的管理。AI技术能够减轻医护人员工作负担，并能为临床决策提供指导支持。在疼痛医学领域，运行缜密、高度集成的AI工具能辅助医生较好地处置各类病情。

 引言

AI隶属于计算机科学，机器学习（ML）是 AI 的一个分支，ML基于训练数据集构建统计学模型来预测相应结果，其模型可分为有监督模型和无监督模型。深度学习是ML的一种，可依托训练数据集自动生成相应结果。在医学领域，AI技术在诊断和治疗方面均有所应用。

AI和疼痛医学的交汇主要体现在临床决策支持系统（CDS）的使用。近年来，与阿片类处方药物相关的CDS被归类为医疗设备，如果该系统的算法缺乏透明度或存在闭环过程，则需要美国食品和药物管理局（FDA）批准使用，已有部分处方药监测程序（PDMP）使用这一系统来计算阿片类药物风险评分。然而，在大量文献支持了CDS益处的同时，也有文献强调了系统警报疲劳风险。

在救治患者方面，FDA已经批准了29种以上AI医疗设备和算法。但AI算法是由人构建的，因此必然存在偏倚和疏忽，这些缺陷极有可能在临床工作中被放大，不利于患者就诊和医疗资源的合理分配。在麻醉领域，日本脉氧仪的发展便是这类失败结合的典型案例。由于脉氧的测量能力受黑色素水平的影响，日本脉氧仪的设计使得全球大量患者面临氧合问题治疗不足的风险，这对新冠大流行期间分层救治产生了较大影响。

疼痛科医生的最终目标是为疼痛患者提供最安全有效的治疗。然而，与日俱增的临床数据已成为了医务人员的重要负担。临床医生通过学习大量病历资料、影像学研究和实验室检测，则可胜任重要数据信息的分类工作，AI技术可更高效地执行这项任务，并尽可能减少关键信息的遗漏。下文将对AI技术融入疼痛医学领域的优势和局限性进行分析。

 优点

如果善加利用，AI可改善疼痛医学诊疗现状。

随着精准医学的发展，AI技术在制定疼痛医学最佳诊疗方案中发挥了重要作用。最优AI模型可提供较为客观的信息，减少偏倚，为临床诊疗提供指导。例如，ML技术已被成功应用于预测新冠感染后遗症的持续时间。采用类似ML方法预测急性疼痛转归为慢性疼痛的可能性，能加深对相应转归通路的理解，同时便于采用干预措施阻止这一转归过程。

心理健康领域与疼痛治疗领域高度相关。自然语言处理（NLP）作为AI分支之一，在心理健康领域中有所应用。研究发现，NLP可通过AI算法在急诊科医疗文书中进行筛查，确认可能受益于心理健康服务的患者，该技术在识别自杀倾向人群方面具有较大潜力。类似地，AI技术在脊柱手术风险评估和相关影像学评估中也发挥了重要作用。目前，诸多大型数据库（例如The Cancer Genome Atlas等)的数据获取方便，但其往往需要AI技术进行转换后才能被充分利用改善患者预后。在疼痛医学领域，AI技术主要用于风险评估和标准筛选，为高危患者临床干预和治疗计划提供指导，提升医疗资源利用率。

有监督的AI技术是指临床决策系统生成的建议将由临床医生确认后再进行实施，该技术可利用相关临床变量，预测患者自控镇痛药物消耗总量。NLP技术在疼痛医学领域的应用也有巨大潜力，通过读取电子健康记录（EHR），NLP技术可识别副反应几率较少的患者以及可能治疗受益患者，减轻临床医生的信息收集负担。在临床决策中使用AI技术可显著提高临床诊疗的敏感性和特异性，善加利用能有效指导医疗资源分配，优化临床医护人员配比，改善患者就医条件。

 缺点

AI将给医护人员带来负担，不太可能改善疼痛医学现状。

尽管AI可能在特定医疗领域中提供便利，但一般仅局限于有大量可靠数据且可回顾分析的临床领域。但是，其也尚未发展到在没有医生监督的情况下完全独立运行的阶段。在放射医学领域尤为明显，独立运行的AI系统的判断能力往往不如放射科医生。尽管AI可识别放射科医生忽视的可疑病变，但前提是AI系统先进行了大量读片，这实际上也导致了工作量的增加。值得注意的是，如果AI检测到可疑病变，但医生推翻了AI诊断，倘若患者最终确诊为癌症，医生将承担更大的责任。因此，无论动态超声发展程度如何，允许采用AI技术辅助非专业人员进行区域麻醉阻滞仍存在安全隐患。

鉴于回顾分析的数据量大且相对同质（例如，乳房X光检查，臂丛超声），AI在影像相关领域的应用虽未正常开展，但一定程度上已被认可。而在差别细微和涉及多因素的临床场景中（例如腰痛病因鉴别），AI的表现可能并不如临床医生。 实际上，影像学资料并非完全与患者症状严重程度呈正相关。同时，疼痛科医生已证实对疼痛主观体验的自我报告已被证明优于基于ML算法的神经成像技术。AI技术在定量评估方面也存在不足，尽管已采用了多种ML方法，研究人员仍无法检测出心肌梗塞后死亡的新风险因素。类似地，很多用于识别疼痛风险因素的评估，由于缺乏数据库支撑，同样可能难以实现。

除了诊断方面的局限性之外，AI在制定治疗计划方面也存在不足。当前ML无法预测癌痛患者所需的阿片类药物总量，这对于采用更复杂镇痛方案的慢性非癌痛患者来说并不友好。与此相仿，尽管用于腰痛管理的家庭健康应用程序一定程度上不逊于临床医生，但随访显示，部分患者认为临床医生的参与腰痛管理其效果优于AI程序。

AI引发的问题还包括违反保密和知情同意原则。例如，利用数据库预测阿片类药物使用患者的发病率和死亡率，这一做法旨在减少阿片类药物过量所致死亡，但却可能会侵犯患者隐私。因此在特定临床场景中，AI技术的使用必须受到限制。此外，随着医保体系日益强调效益和成本控制，AI技术的应用也可能使得部分医保患者以及病情复杂患者获得治疗的机会减少。AI技术的优势和劣势见图1。

图1 在将AI算法纳入疼痛医学的相关临床领域时，必须考虑AI技术的优点和缺点。

 总结

AI技术在临床医学领域的应用已是当前不容争辩的事实。因此对于疼痛科医生而言，目前主要问题并非研究是否应该使用AI技术，而是研究如何最好的利用该技术来减轻工作负荷、改善患者诊治情况。目前AI技术和临床诊疗的结合大多局限于疼痛医学相关领域，相关模式能为AI技术纳入疼痛医学提供一定基础。临床上对其善加利用能为临床医生带来更多便利。

目前AI技术在各行业迅猛发展，不断地影响着人们的工作方式、学习方式、生活方式。 在医学领域，AI技术已被用于识别患者影像学资料、管理患者健康数据等诸多方面，并潜移默化的改变着传统的医疗模式。在麻醉学领域，围术期不良事件预测系统、智能闭环靶控给药系统、以及各类气管插管、神经阻滞自动操作系统的研发，均是AI技术应用的逐步体现。

AI技术在疼痛医学领域的应用也具有很大潜力。依托AI技术，可辅助低年资医师疼痛治疗、预测患者疼痛转归，以及评估治疗后相关并发症发生的风险，将有利于提高疼痛学科的核心竞争力。

值得注意的是，AI技术带来的伦理学问题也亟待解决。AI 系统在医学实践中的深入应用，有可能打破病人和医生之间的核心契约关系。尤其在AI操作后出现的医疗事故的责任主体认定和问责方式上，仍缺乏相关法律和规范予以明确。同时，利用AI技术整合分析患者电子病历数据时也可能存在患者隐私泄露的风险，这也是医务人员和患者担心的重要问题。