文章围绕人工智能在麻醉学科中的应用展开，探讨其在教育、科研和临床实践等方面的赋能作用，强调了人工智能对麻醉学科发展的重要意义。

一、人工智能在麻醉领域的发展历程与政策背景

（一）发展历程

1956 年，美国计算机科学家约翰?麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出 “人工智能” 概念，标志其作为独立学科诞生。起初研究聚焦逻辑推理与问题解决，后经历多次起伏。20 世纪 60 - 70 年代迎来第一次热潮，取得自然语言处理、专家系统等成果，但因计算机计算能力有限和对问题复杂性认识不足陷入瓶颈。80 - 90 年代专家系统在金融领域成功应用推动其再次发展，不过专家系统维护成本高、适应性差及机器学习算法处理大规模数据的局限，使其在 90 年代后期又陷入低谷。21 世纪，随着大数据、计算机计算能力提升和深度学习技术崛起，人工智能在图像识别、语音识别等领域成果显著，进入快速发展新时代。

（二）政策背景

我国积极推动人工智能发展，2017 年国务院印发《新一代人工智能发展规划》将其上升为国家战略，提出发展指导思想、目标、任务和保障措施。2018 年中共中央政治局举行集体学习，习近平总书记强调其重要性。2019 年总书记致贺信指出其对生产、生活、学习方式的改变及教育使命。2024 年教育部启动赋能教育行动，两会《政府工作报告》提出拓展其在医疗、教育等领域应用。

二、人工智能赋能麻醉学教育

（一）应用场景

虚拟现实 / 增强现实模拟培训系统

可模拟临床麻醉突发情况，如大出血、过敏性休克等，让学生身临其境感受并处理，系统给予反馈和个性化指导。

学生能在模拟环境练习超声引导下神经阻滞、椎管内麻醉等操作。

人工智能在线学习平台

整合丰富教学资源，包括麻醉理论课程和操作技能视频等。

分析学生知识掌握情况，提供个性化学习课程，还具备智能答疑功能，进行一对一辅导，助于学生理解掌握知识。

人工智能赋能超声用于超声引导区域麻醉技术培训

如 Intelligent Ultrasound 公司的 ScanNav 能对至少 10 处神经阻滞超声切面图像解剖结构进行人工智能识别并彩色叠加标注，提高麻醉医生尤其是非专家操作准确性。

该公司的 NeedleTrainer 提供实时超声成像模拟训练环境，医护人员可安全练习并获即时反馈指导，土耳其的 Nerveblox 等类似产品在彩色叠加基础上增加文字标注，减少操作尝试次数，提升操作技能和培训效果。

（二）优势

提高教学效果

虚拟现实 / 增强现实模拟培训系统的沉浸式学习体验加强记忆，学生可反复实操至熟练，及时获系统反馈，避免真实患者身上试错，缩短技能提升时间。

个性化学习课程推荐避免盲目和重复学习，提高学习效率。

增强培训灵活性与可及性

人工智能在线学习平台让学生自主安排理论学习时间，利用零碎时间学习，符合麻醉医生忙碌工作模式。

使基层医疗机构麻醉医生获取优质培训资源，缩小地区医疗水平差距，促进麻醉学技术普及。

促进知识传承与创新发展

更多麻醉医生使用人工智能赋能超声技术积累的数据，可优化算法和培训模式，推动技术创新改进。

人工智能在线学习平台助力年轻麻醉医生高效学习，促进知识传承。

三、人工智能赋能麻醉学科学研究

（一）应用场景

麻醉药物研发

利用分子动力学模拟研究麻醉药物与靶点（如神经递质受体）相互作用，通过深度学习算法高精度预测药物分子构象变化、结合亲和力等。

如 AlphaFold 成功预测大量蛋白质三维结构，构建药物 - 蛋白质受体复合物三维结构模型，模拟药物分子在受体活性位点结合和解离过程，筛选潜力麻醉药物候选分子，缩小筛选范围，提高研发效率，减少资源消耗。

麻醉机制研究

人工智能挖掘转录组测序数据，识别不同麻醉药物使用时差异表达基因集合，为阐明麻醉药物作用机制提供新方向。

整合转录因子结合位点及基因间相互作用信息，预测不同麻醉药物使用时关键基因上下游调控关系，为研发新药提供理论支撑。

数据处理与分析

处理麻醉学领域海量研究数据，如实验室检查、影像学、生命体征及基础实验研究结果等。

（二）优势

提升科研效率与创新驱动力

强大计算能力和高效算法快速处理海量数据，节约麻醉医生时间，加快科研项目推进。

在麻醉药物研发中，高精度预测筛选候选分子，推动麻醉学与多学科交叉融合，实现理论和技术创新突破。

增强研究精准度与可靠性保障

凭借强大计算能力和先进算法精确处理海量数据，为研究提供可靠数据支持，减少数据处理不当导致的偏差，提高研究结果准确性和可靠性，为临床实践提供科学精准指导。

拓展科研深度

深入分析基因表达、蛋白质结构与功能等数据，揭示麻醉药物作用机制，为开发新麻醉药物奠定理论基础。

四、人工智能赋能麻醉临床实践

（一）应用场景

智能术前访视与评估

人工智能系统整合患者病史、实验室检查、影像学资料等，通过自然语言处理和图像识别技术提取关键信息总结，为麻醉医生提供清晰患者概况。

运用机器学习算法分析大量术前患者资料，建立风险预测模型，预测麻醉和手术中困难气道、心血管事件等风险。

个性化麻醉方案设计

人工智能算法整合患者全面信息，运用智能推荐系统为不同患者定制最适宜麻醉方案，如对 ASA 分级 Ⅲ 级患者，帮助低年资住院医师制订更合理方案。

智能监测与预警

人工智能系统连接监测设备和麻醉机，实时采集分析患者生命体征和麻醉相关数据，连续全面监测患者状态。

基于深度学习算法和大量临床数据训练，建立智能预警模型，识别生命体征异常变化和趋势，超出正常范围时立即发出预警信号。

麻醉药品智能管理

智能管理系统实现麻醉精神类药品智能调配、自动核对、空安瓿核销等信息自动记录和准确溯源、台账电子化，实现管理智能化、可视化、数字化。

智能物流机器人降低补药及盘点时间，提高医护人员工作效率，减轻工作负担。

人工智能用于病人自控镇痛管理

新型智能化 PCA（Ai - PCA）系统在传统 PCA 基础上结合物联网和人工智能，具备远程监控、智能报警、智能分析与评估等功能，提高术后镇痛品质，促进麻醉学向围术期医学转化。

（二）优势

提高医疗效率

手术量增加使麻醉医生工作量加大，智能术前访视系统提升工作效率，让医生有更多精力关注患者病情分析。

提高决策精准性

人工智能预警模型预测风险，使医生提高警惕提前应对，智能监测与预警系统及时发现异常值并预警，提高决策精准性。

提高医疗质量与安全

智能风险预测降低麻醉和手术期间并发症发生率，个性化麻醉方案减少麻醉药物不良反应。

五、展望未来

当前麻醉学科面临工作量大、发展不平衡、麻醉护理队伍不足及护理学滞后等痛点，人工智能赋能麻醉学科新质发展是大势所趋。未来有望在教育、科研和临床实践等方面取得重大突破，改变传统工作模式，提升麻醉质量和效率，更好地保障人民身体健康。因此，应加大对人工智能赋能麻醉学领域的投入，培养相关人才，充分发挥其潜力，推动麻醉学科发展。

       原文标题 : 【大咖述评】大力发展人工智能技术 赋能麻醉学科新质发展