隨著人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術的飛速發(fā)展，AI在醫(yī)學領域的應用已逐漸從理論走向?qū)嵺`，尤其在外科手術中，AI的潛力正得到日益重視。盡管相較于其他醫(yī)學領域，AI在外科手術中的應用尚處于初步階段，但其在提高手術精確性、降低風險、優(yōu)化治療方案等方面的前景已引起廣泛關注。外科手術作為一項復雜且高風險的醫(yī)療活動，涵蓋術前評估、術中決策支持（Intraoperative Decision Support）、術后管理（Postoperative Management）等多個關鍵環(huán)節(jié)。全球每年進行約3.3億臺手術，隨著全球醫(yī)療需求的持續(xù)增長和手術資源的日益緊張，AI在外科手術流程優(yōu)化和治療效果提升方面的應用潛力愈加顯著。AI的引入不僅能夠提升術前，手術過程中的決策精度，還為患者提供了更加安全的術后恢復，極大地推動了外科手術向智能化、精準化發(fā)展。

一、術前評估中的AI助力

術前評估是確保手術成功的基礎。傳統(tǒng)模式下，術前評估往往依賴醫(yī)生的經(jīng)驗和直覺，然而，這種方式容易受到主觀因素的影響，精準性有限。隨著人工智能的引入，術前評估的精準性得到了顯著提升，尤其是在醫(yī)學影像處理和數(shù)據(jù)分析方面。AI的深度學習算法能夠高效分析患者的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)（如CT、MRI、X光等），從中提取關鍵信息，幫助醫(yī)生更精確地評估患者的具體情況（如腫瘤的性質(zhì)、大小、位置等），為手術決策提供更為精準的依據(jù)。

例如，在癌癥術前評估階段，AI的應用已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的潛力。今年4月，刊登在《Nature Medicine》期刊上的一篇研究論文《Prediction of Tumor Origin in Cancers of Unknown Primary Origin with Cytology-Based Deep Learning》介紹了由國內(nèi)團隊研發(fā)的AI模型--TORCH。該模型主要用于預測胸水和腹水中惡性細胞的系統(tǒng)起源。研究表明，該AI模型有望成為鑒別惡性腫瘤與良性疾病、定位腫瘤起源，并輔助原發(fā)灶不明癌癥（CUP）患者臨床決策的重要工具。在五個測試集中的表現(xiàn)非常穩(wěn)健，其診斷和預測結(jié)果與人類病理學專家相媲美，甚至在某些方面超越了傳統(tǒng)的人工診斷?！?】

進一步的突破體現(xiàn)在今年9月問世的CHIEF模型，這一模型由哈佛醫(yī)學院、斯坦福大學等多家機構聯(lián)合研發(fā)，能夠有效診斷19種不同類型的癌癥，并為治療策略制定和生存期預測提供支持。與現(xiàn)有的AI系統(tǒng)相比，CHIEF在癌細胞檢測、腫瘤起源辨別等方面的準確性顯著提高。通過大規(guī)模無標記數(shù)據(jù)和多種組織切片訓練，CHIEF成功突破了傳統(tǒng)AI系統(tǒng)的局限，實現(xiàn)了跨癌種、跨人群的高效分析?！?】

目前，AI輔助術前評估的實際應用已在一些醫(yī)療機構中開始推廣。例如，中國科學院腫瘤醫(yī)院已采用AI技術輔助乳腺癌篩查與診斷。AI系統(tǒng)通過深度學習模型，能夠自動識別乳腺影像中的異常區(qū)域，精確定位腫瘤位置，并判斷其惡性風險。這項技術顯著提升了乳腺癌早期篩查的準確性，使?jié)撛诘膼盒阅[瘤得以早期發(fā)現(xiàn)，從而為制定個性化治療方案提供支持，并顯著提高患者的治療效果和生存率。

二、AI輔助術中監(jiān)控與決策支持

AI不僅在手術前助力醫(yī)生做出精確的決策，在手術過程中也能提供強大的支持，尤其是在實時監(jiān)測與輔助決策方面。

不久前刊登在《Journal of Surgical Research》期刊上的一篇研究論文《Real-Time Intraoperative Monitoring and Decision Support Using AI in Laparoscopic Gastric Cancer Surgery》介紹了由國內(nèi)研究團隊開發(fā)的AI模型--SurgVision。該模型主要用于腹腔鏡胃癌根治術中的器械和臟器實時檢測與識別。文章指出，這一AI模型可以有效輔助外科醫(yī)生在手術過程中進行精確決策，實時監(jiān)控器械使用情況及臟器位置，減少手術中的錯誤和風險，尤其在復雜操作階段，能夠為外科團隊提供實時警示和輔助決策支持。通過多中心臨床數(shù)據(jù)的驗證，SurgVision在檢測準確性上表現(xiàn)卓越，模型在23個類別的臟器和器械識別中，驗證集的平均精確度均值（mAP）達到了0.82，部分關鍵器械如超聲刀、持針器和鉗子的識別準確率超過0.9，極大地提升了手術安全性和效率。論文還進一步展示了AI模型能夠在實時手術視頻中進行推理分析，并為醫(yī)生提供及時反饋。該研究為AI輔助的術中監(jiān)控與決策支持提供了有力的證據(jù)，表明人工智能技術在腹腔鏡胃癌手術中的應用，能夠有效彌補傳統(tǒng)手術過程中因經(jīng)驗不足或操作復雜導致的失誤，成為未來智能外科手術中的重要組成部分。【3】

目前，AI輔助術中監(jiān)控與決策支持的實際應用已在多個醫(yī)療領域取得了顯著成果。例如，在麻醉領域，AI技術已成功地與超聲技術結(jié)合，推動了可穿戴超聲設備的應用，并在麻醉過程中發(fā)揮了重要作用。通過AI輔助的超聲引導，麻醉醫(yī)生能夠精準地進行神經(jīng)阻滯，如前鋸肌平面阻滯(SAPB)和椎旁神經(jīng)阻滯(TPVB)，使得部分胸腔手術能夠在無氣管插管的情況下順利進行，減少了麻醉風險和術后并發(fā)癥。此外，AI輔助的可穿戴心臟超聲監(jiān)測設備，實現(xiàn)了術中心臟功能的實時監(jiān)控。該設備能夠自動識別和分析心臟狀態(tài)，實時預警潛在的循環(huán)風險，在手術過程中為麻醉醫(yī)生提供科學依據(jù)，確?；颊叩纳w征在手術過程中的穩(wěn)定性。通過這些技術，AI不僅提升了術中監(jiān)控的精準性和安全性，還幫助麻醉醫(yī)生優(yōu)化決策，降低了術中風險，顯著提高了患者的安全性和手術成功率。

三、AI輔助術后管理

手術后的恢復期對患者的健康至關重要，而術后并發(fā)癥的及時預測與干預則直接影響康復質(zhì)量。傳統(tǒng)的術后管理通常依賴于定期的人工監(jiān)測，這種方法不僅增加了護理人員的工作負擔，也可能導致對患者病情變化的反應滯后。近年來，AI技術在術后管理中的應用展現(xiàn)出巨大潛力，尤其是深度學習和機器學習模型能夠?qū)崟r分析患者的術后數(shù)據(jù)，精準預測并發(fā)癥的風險，從而為患者的術后康復保駕護航。

關于AI輔助術后管理方面的研究，一篇刊登在《Journal of Surgical Research》期刊上的研究論文《Dynamic Predictions of Postoperative Complications from Explainable, Uncertainty-Aware, and Multi-task Deep Neural Networks》探討了AI在術后并發(fā)癥預測中的應用。研究團隊開發(fā)的多任務深度學習模型通過集成術前、術中和術后的高分辨率生理時間序列數(shù)據(jù)，能夠更精確地預測術后并發(fā)癥，提高臨床決策支持的效率和準確性。與傳統(tǒng)的隨機森林和XGBoost等機器學習模型相比，該模型表現(xiàn)出了更優(yōu)的預測性能，尤其在動態(tài)預測患者健康狀態(tài)和并發(fā)癥風險方面更具個性化。研究還采用了集成梯度和蒙特卡洛Dropout等可解釋性和不確定性評估方法，幫助臨床醫(yī)生更好地理解預測結(jié)果和不確定性，從而增強預測的可信度和臨床實施的可行性。這項研究表明，AI輔助的術后并發(fā)癥預測能夠有效降低醫(yī)療資源的浪費，并為外科醫(yī)生提供基于數(shù)據(jù)的決策支持，有望在術后管理中發(fā)揮重要作用，推動智能化醫(yī)療的應用與發(fā)展。【4】

用AI輔助術后管理已經(jīng)在一些醫(yī)療機構中得到了實踐。一個優(yōu)秀的案例是一家名為CureMetrix的公司將AI應用于術后并發(fā)癥預測。通過深度學習算法，該AI分析患者的醫(yī)學影像和生理數(shù)據(jù)，幫助預測術后可能出現(xiàn)的并發(fā)癥，如感染或血栓等。結(jié)合患者的實時術后數(shù)據(jù)，AI能夠監(jiān)測其健康變化并及時發(fā)出預警，提醒醫(yī)生在早期采取必要的干預措施，從而提高患者的術后康復效果。

寫在最后

AI輔助的術中監(jiān)控與決策支持顯著提升了手術的精確性和安全性，為臨床實踐帶來了前所未有的變革。但在實際應用過程中，人工智能仍面臨諸多挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅涉及技術層面的數(shù)據(jù)質(zhì)量與標準化問題，還包括AI與醫(yī)生合作關系、倫理規(guī)范多方面的考量。

首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量與標準化問題依然是制約AI技術廣泛應用的主要障礙。術中監(jiān)控需要實時獲取各種生理數(shù)據(jù)、影像資料等，而不同醫(yī)院和設備之間的數(shù)據(jù)差異較大，導致AI模型的泛化能力受到限制。如何確保數(shù)據(jù)的標準化、準確性和共享，將直接影響AI技術在術中監(jiān)控中的效能和可擴展性。

其次，AI與醫(yī)生的協(xié)同工作也是一個亟待解決的問題。AI能夠為醫(yī)生提供決策支持和實時反饋，但它無法完全代替醫(yī)生的臨床判斷和經(jīng)驗。因此，如何建立AI與醫(yī)生之間的有效合作關系，使兩者能夠相互補充、共同決策，而不是相互排斥，將是推動AI技術在術中應用深入發(fā)展的關鍵。

此外，倫理和隱私問題同樣不可忽視。醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性使得數(shù)據(jù)保護成為AI應用的重大挑戰(zhàn)。如何在保障患者隱私的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用和共享，避免隱私泄露和濫用，仍需相關政策和技術的持續(xù)改進。

隨著技術不斷進步，AI在術中監(jiān)控和決策支持中的應用前景非常廣闊。數(shù)據(jù)標準化的推進、算法的不斷優(yōu)化，以及計算能力的提升，都將使AI在醫(yī)療領域的作用日益重要。未來，AI不僅會在實時監(jiān)控、風險預測和個性化治療中發(fā)揮重要作用，還能為外科醫(yī)生提供更全面的輔助，進一步提升手術的安全性和治療效果。

參考文獻

1.Tian, F., Liu, D., Wei, N. et al. Prediction of tumor origin in cancers of unknown primary origin with cytology-based deep learning. Nat Med 30, 1309-1319 (2024). https://doi.org/10.1038/s41591-024-02915-w

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3.張珂誠, 喬治, 楊力, 等. 計算機視覺人工智能技術在腹腔鏡胃癌根治術中對器械和臟器的檢測識別：一項多中心臨床研究[J]. 中華胃腸外科雜志, 2024, 27(5): 464-470. DOI: 10.3760/cma.j.cn441530-20240125-00041.

4.Shickel B, Loftus TJ, Ruppert M, Upchurch GR Jr, Ozrazgat-Baslanti T, Rashidi P, Bihorac A. Dynamic predictions of postoperative complications from explainable, uncertainty-aware, and multi-task deep neural networks. Sci Rep. 2023 Jan 21;13(1):1224. doi: 10.1038/s41598-023-27418-5. PMID: 36681755; PMCID: PMC9867692.

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