徐 瑾，鄧曉明，晏馥霞

1中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 整形外科醫(yī)院麻醉科，北京 100144 2中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 阜外醫(yī)院麻醉科，北京 100037

近年來，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)取得了顯著進(jìn)展，特別是在圖像識(shí)別、自然語言處理、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)海量積累，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍不斷擴(kuò)大。在醫(yī)療領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)被廣泛地挖掘應(yīng)用并在臨床疾病診斷方面取得卓越成就。麻醉領(lǐng)域在發(fā)展和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)方面具有顯著的優(yōu)勢：各種計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，如監(jiān)護(hù)儀、藥物輸注系統(tǒng)及麻醉電子病歷系統(tǒng)可直接連接至每例患者，實(shí)時(shí)收集大量高保真數(shù)據(jù)[1]。然而，人工智能對(duì)于現(xiàn)代麻醉而言并不只是簡單閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)。為了了解機(jī)器學(xué)習(xí)是如何從簡單的方程中產(chǎn)生決策，引領(lǐng)麻醉至機(jī)器輔助時(shí)代的臨床實(shí)踐并解決臨床問題，本文總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、算法等相關(guān)概念以及在麻醉領(lǐng)域的應(yīng)用，概括了人工智能在麻醉領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀。

機(jī)器學(xué)習(xí)的定義及分類

定義機(jī)器學(xué)習(xí)是一種計(jì)算機(jī)科學(xué)理論，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)，使計(jì)算機(jī)或人工智能在不使用任何顯式程序的情況下，根據(jù)大數(shù)據(jù)逐步改善給定任務(wù)的性能[2]。通過從大數(shù)據(jù)中自我學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以產(chǎn)生一個(gè)穩(wěn)定的模型，并可預(yù)測另一個(gè)數(shù)據(jù)集的結(jié)果[3]。

分類機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理主要分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種[4]。

監(jiān)督學(xué)習(xí)：借助有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)輔助，從而達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)。具體學(xué)習(xí)過程是使用有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)向算法提供示例(例如：患者特征)進(jìn)行模型訓(xùn)練產(chǎn)生期望輸出(例如：患者轉(zhuǎn)歸)，并將訓(xùn)練好的模型用來測試新的數(shù)據(jù)(例如：來自新樣本的患者特征)產(chǎn)生的結(jié)果(例如：預(yù)測患者轉(zhuǎn)歸)。在該學(xué)習(xí)方式下，初始標(biāo)簽數(shù)據(jù)是不可或缺的要素，進(jìn)行模型訓(xùn)練前必須搜集。監(jiān)督學(xué)習(xí)可充分發(fā)揮機(jī)器學(xué)習(xí)的泛化能力，對(duì)規(guī)則以及規(guī)律數(shù)據(jù)等進(jìn)行預(yù)測。監(jiān)督學(xué)習(xí)多用于處理分類問題和回歸問題。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：處理不具有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)本身的自動(dòng)化功能，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律，完成學(xué)習(xí)過程。無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要提前進(jìn)行模型訓(xùn)練，機(jī)器有選擇的自行學(xué)習(xí)探索，直接對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。無監(jiān)督學(xué)習(xí)多用于聚類問題的解決。

機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的算法種類較多，其中典型算法有以下幾種：決策樹、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。

決策樹根據(jù)數(shù)據(jù)集的屬性，生成具有規(guī)則的樹狀結(jié)構(gòu)的模型，對(duì)事件進(jìn)行分類和預(yù)測[5]。決策樹中樹的每個(gè)分支是1個(gè)分類問題，樹的葉節(jié)點(diǎn)表示對(duì)應(yīng)分類的數(shù)據(jù)分割。決策樹運(yùn)算中分兩個(gè)階段：構(gòu)造決策樹以及以遞歸方式修剪樹枝。當(dāng)無法繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割時(shí)，遞歸便會(huì)隨之結(jié)束。決策樹常用來解決分類和回歸問題，在疾病的預(yù)防、輔助診斷中應(yīng)用廣泛，在麻醉中可用于特殊人群麻醉管理決策，如麻醉方式的選擇或氣道管理工具的選擇[6-7]。

支持向量機(jī)是一種可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的線性分類器。其致力于構(gòu)造一個(gè)最優(yōu)超平面，以最小的分類錯(cuò)誤率來分割數(shù)據(jù)[8]。在統(tǒng)計(jì)分類和回歸分析中的應(yīng)用較為廣泛，可以解決文本分類及人像識(shí)別等問題。在醫(yī)療領(lǐng)域里，支持向量機(jī)可用于臨床決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，對(duì)超聲圖像進(jìn)行分類，輔助椎管內(nèi)麻醉中穿刺定位[9- 11]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬神經(jīng)元及其連接來模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)，由一系列不同層次的神經(jīng)元-輸入層、隱藏層和輸出層-通過權(quán)重連接構(gòu)成[8]。神經(jīng)元排列成層的功能類似于大腦皮層和視網(wǎng)膜細(xì)胞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元接受大量輸入信號(hào)，執(zhí)行輸入加權(quán)和，通過激活函數(shù)得到最后輸出。為了獲得最佳輸出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷重復(fù)學(xué)習(xí)和糾錯(cuò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)與數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型相結(jié)合，通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了類似于人的決定能力和判斷能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在疾病診斷、疾病預(yù)后、醫(yī)學(xué)影像處理、臨床決策分析方面的應(yīng)用取得進(jìn)展[12]。在麻醉學(xué)領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確評(píng)估麻醉深度[13-14]。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，與傳統(tǒng)的淺層機(jī)器學(xué)習(xí)不同，深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有很多隱藏層，機(jī)器能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)各個(gè)層次的特征，充分挖掘數(shù)據(jù)的信息并對(duì)其進(jìn)行分析處理。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域上的卓越成就主要體現(xiàn)在醫(yī)學(xué)圖像處理分析，不需要用人工的方式去提取特征或?qū)D像進(jìn)行過多的預(yù)處理，能夠充分挖掘圖像中的信息，更好地提取圖像中的深度特征，精準(zhǔn)分割醫(yī)學(xué)圖像，從而有助于疾病的篩查和診斷。目前，深度學(xué)習(xí)在麻醉領(lǐng)域的研究應(yīng)用相對(duì)少，可根據(jù)手術(shù)中提取的數(shù)據(jù)預(yù)測全身麻醉術(shù)后患者死亡風(fēng)險(xiǎn)。另外在麻醉藥理學(xué)的研究方面，深度學(xué)習(xí)因其良好的性能和可延伸性而具有廣闊的應(yīng)用前景[15]。

機(jī)器學(xué)習(xí)在麻醉領(lǐng)域的應(yīng)用

在麻醉領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)可對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或聚類分析，分析高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，如患者腦電圖、血流動(dòng)力學(xué)信號(hào)、鎮(zhèn)靜程度、呼吸抑制或?qū)Φ姆磻?yīng)，或建立1個(gè)模型或公式預(yù)測某個(gè)發(fā)生事件[16]。機(jī)器學(xué)習(xí)在麻醉學(xué)科內(nèi)的研究與應(yīng)用越來越廣泛，已取得初步成果，主要集中在圍手術(shù)期麻醉管理和術(shù)后并發(fā)癥預(yù)測等方面。

圍手術(shù)期管理麻醉深度監(jiān)測一直是麻醉醫(yī)師關(guān)注的重點(diǎn)問題。麻醉深度不足導(dǎo)致術(shù)中知曉可能會(huì)對(duì)患者造成嚴(yán)重的心理影響，而麻醉劑過量可能會(huì)延長麻醉恢復(fù)時(shí)間甚至對(duì)患者產(chǎn)生不可逆的損傷?？陀^、無創(chuàng)、可靠的麻醉深度監(jiān)測是臨床麻醉的一個(gè)挑戰(zhàn)。腦電圖是腦電活動(dòng)的記錄，包含了大腦不同生理狀態(tài)的有價(jià)值信息，可作為麻醉深度監(jiān)測的方法。將不同腦電信號(hào)參數(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，轉(zhuǎn)為基于生物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，對(duì)麻醉狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，可準(zhǔn)確量化患者的麻醉狀態(tài)[13-14，17-18]。這種方法無需參考患者年齡及所使用麻醉藥物，能可靠預(yù)測麻醉深度。

低血壓是圍手術(shù)期不良結(jié)局的獨(dú)立危險(xiǎn)因素[19]。早期識(shí)別術(shù)中低血壓，采取預(yù)防措施，可改善麻醉和手術(shù)結(jié)局。Kendale等[20]為探索機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測全身麻醉誘導(dǎo)后低血壓的價(jià)值，分析單中心內(nèi)年齡大于12歲全身麻醉患者的電子病例，以全身麻醉誘導(dǎo)后低血壓(全身誘導(dǎo)后10 min內(nèi)平均動(dòng)脈壓<55 mmHg)為主要結(jié)果，以患者術(shù)前用藥、合并癥、誘導(dǎo)用藥、術(shù)中生命體征為特征建模，通過對(duì)性能最佳模型進(jìn)行優(yōu)化，并使用分組驗(yàn)證(70%數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練集，30%數(shù)據(jù)用于測試集)的方式評(píng)估最終性能，證實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可成功預(yù)測全身麻醉誘導(dǎo)后低血壓。Hatib等[21]將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于動(dòng)脈血壓波形監(jiān)測，通過分析每個(gè)心搏周期3022個(gè)特征，創(chuàng)建預(yù)測低血壓的算法。該算法可檢測動(dòng)脈壓力波形的早期變化，提前判斷循環(huán)系統(tǒng)代償能力減弱。該研究采用ROC曲線評(píng)估該算法在預(yù)測低血壓(平均動(dòng)脈壓<65 mmHg)的成功性，結(jié)果顯示：在降壓事件前15 min預(yù)測低血壓的敏感度為88%(85%～90%)，特異度為87%(85%～90%)；前10 min的敏感度為89%(87%～91%)，特異度為90%(87%～92%)；前5 min 的敏感度為92%(90%～94%)，特異度為92%(90%～94%)。

低氧血癥會(huì)在全身麻醉和手術(shù)期間對(duì)患者造成嚴(yán)重傷害，其可通過一系列代謝通路造成心臟驟停、心律失常、認(rèn)知功能下降和腦缺血等并發(fā)癥[22]。目前沒有可靠的指標(biāo)用于預(yù)防圍手術(shù)期低氧血癥，僅可通過脈搏血氧飽和度實(shí)時(shí)監(jiān)測血氧。Lundberg等[23]根據(jù)電子病例系統(tǒng)中的高保真麻醉數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，預(yù)測麻醉中低氧血癥的發(fā)生，并在全身麻醉期間實(shí)時(shí)解釋風(fēng)險(xiǎn)和促成因素。研究發(fā)現(xiàn)體質(zhì)量指數(shù)是術(shù)前預(yù)測患者術(shù)中低氧血癥的重要指標(biāo)，患者術(shù)中的血氧水平對(duì)預(yù)測結(jié)果貢獻(xiàn)最大。根據(jù)研究結(jié)果，如果麻醉醫(yī)生可以預(yù)測15%的低氧血癥事件，在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輔助下則可提高至30%，有利于更多高風(fēng)險(xiǎn)患者通過早期干預(yù)獲益。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可通過自我分析預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)時(shí)發(fā)出警告，優(yōu)化麻醉操作。

準(zhǔn)確判斷氣管導(dǎo)管拔管時(shí)機(jī)是麻醉及重癥監(jiān)護(hù)關(guān)注的重點(diǎn)。拔管的方法或時(shí)機(jī)不合適，可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的拔管后并發(fā)癥甚至需要重新插管。在一項(xiàng)前瞻性、多中心觀察研究中，研究者使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析250例極早早產(chǎn)兒(妊娠期≤28周)拔管前的各項(xiàng)生理監(jiān)測指標(biāo)，建立預(yù)測早產(chǎn)兒最佳拔管狀態(tài)的自動(dòng)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)將把數(shù)據(jù)采集、信號(hào)分析和結(jié)果預(yù)測集成至單獨(dú)的應(yīng)用程序中，用于協(xié)助臨床醫(yī)生確定早產(chǎn)兒最佳拔管時(shí)機(jī)[24]。這項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架也可用于指導(dǎo)全身麻醉患者術(shù)后氣管導(dǎo)管拔管的時(shí)機(jī)選擇，為患者提供更好的臨床麻醉管理方案，減少圍手術(shù)期并發(fā)癥，改善患者預(yù)后。

術(shù)后不良事件預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí)算法在預(yù)測圍手術(shù)期不良結(jié)局，干預(yù)和提高術(shù)后重癥監(jiān)護(hù)方面有巨大的潛在效能[25]。盡管大多數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法如Logistic回歸和線性回歸等，已經(jīng)證明有中等的圍手術(shù)期不良事件預(yù)測效應(yīng)，但其預(yù)測能力和實(shí)用性有限。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù)并從中提取患者的數(shù)據(jù)特征，因此利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立預(yù)測模型可動(dòng)態(tài)預(yù)測患者圍手術(shù)期不良結(jié)局[26]。一項(xiàng)單中心研究回顧了2010例心臟直視手術(shù)和胸主動(dòng)脈手術(shù)患者的基本醫(yī)療狀況、麻醉和手術(shù)中相關(guān)數(shù)據(jù)，采用ROC曲線比較不同機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與Logistic回歸預(yù)測患者術(shù)后急性腎損傷的能力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中梯度推進(jìn)機(jī)對(duì)患者術(shù)后急性腎損傷的預(yù)測能力(AUC 0.78)優(yōu)于Logistic回歸(AUC 0.69)且錯(cuò)誤率更低，該機(jī)器學(xué)習(xí)算法可實(shí)時(shí)處理術(shù)中數(shù)據(jù)，并在患者心臟手術(shù)結(jié)束即刻預(yù)測患者急性腎損傷的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[27]。

術(shù)后疼痛是圍手術(shù)期常見并發(fā)癥，超過60%的外科患者術(shù)后出現(xiàn)中重度急性疼痛[28]。術(shù)后鎮(zhèn)痛不全可使急性疼痛發(fā)展為慢性疼痛，導(dǎo)致患者痛覺過敏和神經(jīng)病理性疼痛，影響術(shù)后康復(fù)和生活質(zhì)量。有效的疼痛評(píng)估對(duì)準(zhǔn)確評(píng)估患者的疼痛程度非常必要，便于選擇適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)給予患者進(jìn)行個(gè)體化治療方案。在一項(xiàng)回顧性隊(duì)列研究中，研究者采用5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法(LASSO回歸、梯度增強(qiáng)決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和k-近鄰算法)，對(duì)8071例外科患者的796項(xiàng)疼痛相關(guān)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)患者術(shù)后中重度疼痛進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果顯示，術(shù)后第1天，患者重度疼痛的預(yù)測中：LASSO回歸的AUC最大為0.704，梯度增強(qiáng)決策樹為0.665，k-近鄰算法為0.643。對(duì)于術(shù)后第3天患者中重度疼痛的預(yù)測，LASSO回歸同樣具有最高的精確度，AUC為0.727[29]。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過分析患者電子病例數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確預(yù)測術(shù)后急性疼痛的發(fā)生，預(yù)測精確度取決于采用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

選擇性5-羥色胺再攝取抑制劑(selective serotonin reuptake inhibitors，SSRIs)作為抑郁癥患者的治療藥物，可抑制肝酶CYP- 2D6活性，降低需要通過此酶代謝進(jìn)行轉(zhuǎn)化而發(fā)揮鎮(zhèn)痛作用的前體阿片藥物(如氫可酮)的療效。Parthipan等[30]采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)術(shù)后聯(lián)合使用SSRIs和前體阿片藥物的抑郁癥患者進(jìn)行疼痛預(yù)測，采用10倍交叉驗(yàn)證法評(píng)估模型，得出術(shù)前疼痛、手術(shù)類型和患者對(duì)阿片藥物的耐受性是影響術(shù)后疼痛的最強(qiáng)預(yù)測因子。這項(xiàng)研究首次提供臨床證據(jù)證明，SSRIs抑制前體阿片類藥物療效，影響抑郁癥患者術(shù)后疼痛控制。

膿毒癥的預(yù)測極具挑戰(zhàn)性，患者早期臨床表現(xiàn)特異性不明顯，病情易迅速惡化，如能早期預(yù)測膿毒癥，則可降低死亡率。InSight機(jī)器學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)可以通過患者多參數(shù)智能監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)集，包括生命體征、外周毛細(xì)血管血氧飽和度、格拉斯哥昏迷評(píng)分和年齡等變量預(yù)測膿毒癥的發(fā)生。此外，InSight系統(tǒng)在不可用性、顯著隨機(jī)數(shù)據(jù)刪除的情況下，也能有效預(yù)測膿毒癥的發(fā)生[31]。

Hill等[32]采用隨機(jī)森林算法從全身麻醉患者電子健康記錄數(shù)據(jù)中提取58個(gè)術(shù)前特征，建立預(yù)測患者術(shù)后死亡率的自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，術(shù)前特征自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)(AUC為0.932)對(duì)手術(shù)患者術(shù)后死亡率的預(yù)測優(yōu)于預(yù)測術(shù)后死亡率的術(shù)前評(píng)估量表(AUC為0.660)、Charlson合并癥指數(shù)(AUC為0.742)及美國麻醉師協(xié)會(huì)(American Society of Anesthesiologists，ASA)評(píng)分(美國麻醉師協(xié)會(huì)根據(jù)患者體質(zhì)狀況和對(duì)手術(shù)危險(xiǎn)性進(jìn)行分類)(AUC為0.866)，如將ASA評(píng)分納入術(shù)前特征自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)，該系統(tǒng)的預(yù)測能力提高(AUC為0.936)。自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)有助于在術(shù)前快速確定最有可能發(fā)生術(shù)后并發(fā)癥的患者，進(jìn)行早期干預(yù)，使醫(yī)療資源分配至最有可能受益的人群。

機(jī)器學(xué)習(xí)存在的問題

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析能力極高，優(yōu)于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和建模方法，但其主要缺點(diǎn)依然是所謂的黑箱問題：機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是基于機(jī)器闡述的數(shù)學(xué)函數(shù)、算法或模型，理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中獲得所研究問題的機(jī)械答案是不容易的[16，33]。對(duì)麻醉醫(yī)生而言，想要理解機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)部機(jī)制非常困難。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)算法在各項(xiàng)試驗(yàn)中獲得了成功，但臨床醫(yī)生難以判斷“黑箱”內(nèi)部是否會(huì)出現(xiàn)差錯(cuò)，因此機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能難以獲得臨床醫(yī)生的依賴。機(jī)器學(xué)習(xí)雖可以從變量中預(yù)測結(jié)果，但是無法給出結(jié)果發(fā)生的原因，人們無法理解得出結(jié)果的機(jī)制，即機(jī)器學(xué)習(xí)無法回答結(jié)果是如何產(chǎn)生(有相關(guān)性不等于有因果關(guān)系)。最后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的必要前提是從患者收集大量高保真的生理監(jiān)測數(shù)據(jù)。如果訓(xùn)練過程出現(xiàn)數(shù)據(jù)不完整、不穩(wěn)定、偏倚甚至是錯(cuò)誤的情況，則可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果，誤導(dǎo)醫(yī)生做出錯(cuò)誤的判斷。因此，必須確保獲得大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能促使機(jī)器學(xué)習(xí)獲得成功。

人工智能醫(yī)療時(shí)代——做1名可持續(xù)發(fā)展的麻醉醫(yī)師

機(jī)器輔助診斷系統(tǒng)如沃森醫(yī)生等在我國快速成長，逐漸改變過去的醫(yī)學(xué)模式。人工智能甚至對(duì)某些疾病診斷的準(zhǔn)確率超出具有高水準(zhǔn)的專業(yè)醫(yī)師，且具有較高的診斷效率。盡管目前將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引入麻醉實(shí)踐的最合理途徑仍是在患者的常規(guī)術(shù)中管理使用藥物閉環(huán)控制系統(tǒng)，保持穩(wěn)定的麻醉藥物維持。然而人工智能已經(jīng)作為敲門磚進(jìn)入麻醉領(lǐng)域，這為麻醉醫(yī)生未來的發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)，同時(shí)也是職業(yè)發(fā)展的機(jī)遇。麻醉醫(yī)師不得不做好工作理念轉(zhuǎn)變的準(zhǔn)備，思考如何在未來職業(yè)的發(fā)展中立足。麻醉醫(yī)師不僅要接受并利用人工智能帶來的技術(shù)成果，甚至要主動(dòng)轉(zhuǎn)型學(xué)習(xí)，在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)編程等方面進(jìn)行知識(shí)儲(chǔ)備，甚至可在感興趣的專業(yè)方向內(nèi)深入研究，進(jìn)行開拓實(shí)踐，而不是僅僅滿足于成為智能醫(yī)療的使用者。同時(shí)也要注意人工智能自身的缺點(diǎn)，如無法與患者共情、無法了解患者內(nèi)心對(duì)麻醉方式和手術(shù)方式的接受程度以及對(duì)智能醫(yī)療的信任程度。智能醫(yī)療的發(fā)展也促使麻醉醫(yī)生更多地參與到對(duì)患者的情感交流和人文關(guān)懷。因此，在人工智能醫(yī)療發(fā)展模式下，麻醉醫(yī)生要轉(zhuǎn)變至可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略，在技術(shù)、工作模式、工作理念、醫(yī)療服務(wù)方面都要符合人工智能醫(yī)療發(fā)展趨勢下的標(biāo)準(zhǔn)，在探索前進(jìn)的道路上勇于改變，與時(shí)俱進(jìn)。

總之，隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的來臨，人工智能技術(shù)及信息產(chǎn)業(yè)將對(duì)人類健康的發(fā)展發(fā)揮巨大的推動(dòng)作用，越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將可能進(jìn)入圍手術(shù)期醫(yī)學(xué)，影響臨床決策，改善患者預(yù)后。智能化機(jī)器算法對(duì)患者的評(píng)估和精準(zhǔn)麻醉的控制將能為患者提供更舒適的麻醉體驗(yàn)。盡管目前機(jī)器學(xué)習(xí)算法仍然處于上升發(fā)展階段，在理論中、實(shí)踐中仍存在諸多問題，但伴隨著技術(shù)的日趨成熟必將為麻醉領(lǐng)域發(fā)展帶來巨大變革。