AI助力智能化手术：从术前评估到术后管理！

随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的飞速发展，AI在医学领域的应用已逐渐从理论走向实践，尤其在外科手术中，AI的潜力正得到日益重视。尽管相较于其他医学领域，AI在外科手术中的应用尚处于初步阶段，但其在提高手术精确性、降低风险、优化治疗方案等方面的前景已引起广泛关注。外科手术作为一项复杂且高风险的医疗活动，涵盖术前评估、术中决策支持（Intraoperative Decision Support）、术后管理（Postoperative Management）等多个关键环节。全球每年进行约3.3亿台手术，随着全球医疗需求的持续增长和手术资源的日益紧张，AI在外科手术流程优化和治疗效果提升方面的应用潜力愈加显著。AI的引入不仅能够提升术前，手术过程中的决策精度，还为患者提供了更加安全的术后恢复，极大地推动了外科手术向智能化、精准化发展。

一、术前评估中的AI助力

术前评估是确保手术成功的基础。传统模式下，术前评估往往依赖医生的经验和直觉，然而，这种方式容易受到主观因素的影响，精准性有限。随着人工智能的引入，术前评估的精准性得到了显著提升，尤其是在医学影像处理和数据分析方面。AI的深度学习算法能够高效分析患者的医学影像数据（如CT、MRI、X光等），从中提取关键信息，帮助医生更精确地评估患者的具体情况（如肿瘤的性质、大小、位置等），为手术决策提供更为精准的依据。

例如，在癌症术前评估阶段，AI的应用已经展现出巨大的潜力。今年4月，刊登在《Nature Medicine》期刊上的一篇研究论文《Prediction of Tumor Origin in Cancers of Unknown Primary Origin with Cytology-Based Deep Learning》介绍了由国内团队研发的AI模型--TORCH。该模型主要用于预测胸水和腹水中恶性细胞的系统起源。研究表明，该AI模型有望成为鉴别恶性肿瘤与良性疾病、定位肿瘤起源，并辅助原发灶不明癌症（CUP）患者临床决策的重要工具。在五个测试集中的表现非常稳健，其诊断和预测结果与人类病理学专家相媲美，甚至在某些方面超越了传统的人工诊断。【1】

进一步的突破体现在今年9月问世的CHIEF模型，这一模型由哈佛医学院、斯坦福大学等多家机构联合研发，能够有效诊断19种不同类型的癌症，并为治疗策略制定和生存期预测提供支持。与现有的AI系统相比，CHIEF在癌细胞检测、肿瘤起源辨别等方面的准确性显著提高。通过大规模无标记数据和多种组织切片训练，CHIEF成功突破了传统AI系统的局限，实现了跨癌种、跨人群的高效分析。【2】

目前，AI辅助术前评估的实际应用已在一些医疗机构中开始推广。例如，中国科学院肿瘤医院已采用AI技术辅助乳腺癌筛查与诊断。AI系统通过深度学习模型，能够自动识别乳腺影像中的异常区域，精确定位肿瘤位置，并判断其恶性风险。这项技术显著提升了乳腺癌早期筛查的准确性，使潜在的恶性肿瘤得以早期发现，从而为制定个性化治疗方案提供支持，并显著提高患者的治疗效果和生存率。

二、AI辅助术中监控与决策支持

AI不仅在手术前助力医生做出精确的决策，在手术过程中也能提供强大的支持，尤其是在实时监测与辅助决策方面。

不久前刊登在《Journal of Surgical Research》期刊上的一篇研究论文《Real-Time Intraoperative Monitoring and Decision Support Using AI in Laparoscopic Gastric Cancer Surgery》介绍了由国内研究团队开发的AI模型--SurgVision。该模型主要用于腹腔镜胃癌根治术中的器械和脏器实时检测与识别。文章指出，这一AI模型可以有效辅助外科医生在手术过程中进行精确决策，实时监控器械使用情况及脏器位置，减少手术中的错误和风险，尤其在复杂操作阶段，能够为外科团队提供实时警示和辅助决策支持。通过多中心临床数据的验证，SurgVision在检测准确性上表现卓越，模型在23个类别的脏器和器械识别中，验证集的平均精确度均值（mAP）达到了0.82，部分关键器械如超声刀、持针器和钳子的识别准确率超过0.9，极大地提升了手术安全性和效率。论文还进一步展示了AI模型能够在实时手术视频中进行推理分析，并为医生提供及时反馈。该研究为AI辅助的术中监控与决策支持提供了有力的证据，表明人工智能技术在腹腔镜胃癌手术中的应用，能够有效弥补传统手术过程中因经验不足或操作复杂导致的失误，成为未来智能外科手术中的重要组成部分。【3】

目前，AI辅助术中监控与决策支持的实际应用已在多个医疗领域取得了显著成果。例如，在麻醉领域，AI技术已成功地与超声技术结合，推动了可穿戴超声设备的应用，并在麻醉过程中发挥了重要作用。通过AI辅助的超声引导，麻醉医生能够精准地进行神经阻滞，如前锯肌平面阻滞(SAPB)和椎旁神经阻滞(TPVB)，使得部分胸腔手术能够在无气管插管的情况下顺利进行，减少了麻醉风险和术后并发症。此外，AI辅助的可穿戴心脏超声监测设备，实现了术中心脏功能的实时监控。该设备能够自动识别和分析心脏状态，实时预警潜在的循环风险，在手术过程中为麻醉医生提供科学依据，确保患者的生命体征在手术过程中的稳定性。通过这些技术，AI不仅提升了术中监控的精准性和安全性，还帮助麻醉医生优化决策，降低了术中风险，显著提高了患者的安全性和手术成功率。

三、AI辅助术后管理

手术后的恢复期对患者的健康至关重要，而术后并发症的及时预测与干预则直接影响康复质量。传统的术后管理通常依赖于定期的人工监测，这种方法不仅增加了护理人员的工作负担，也可能导致对患者病情变化的反应滞后。近年来，AI技术在术后管理中的应用展现出巨大潜力，尤其是深度学习和机器学习模型能够实时分析患者的术后数据，精准预测并发症的风险，从而为患者的术后康复保驾护航。

关于AI辅助术后管理方面的研究，一篇刊登在《Journal of Surgical Research》期刊上的研究论文《Dynamic Predictions of Postoperative Complications from Explainable, Uncertainty-Aware, and Multi-task Deep Neural Networks》探讨了AI在术后并发症预测中的应用。研究团队开发的多任务深度学习模型通过集成术前、术中和术后的高分辨率生理时间序列数据，能够更精确地预测术后并发症，提高临床决策支持的效率和准确性。与传统的随机森林和XGBoost等机器学习模型相比，该模型表现出了更优的预测性能，尤其在动态预测患者健康状态和并发症风险方面更具个性化。研究还采用了集成梯度和蒙特卡洛Dropout等可解释性和不确定性评估方法，帮助临床医生更好地理解预测结果和不确定性，从而增强预测的可信度和临床实施的可行性。这项研究表明，AI辅助的术后并发症预测能够有效降低医疗资源的浪费，并为外科医生提供基于数据的决策支持，有望在术后管理中发挥重要作用，推动智能化医疗的应用与发展。【4】

用AI辅助术后管理已经在一些医疗机构中得到了实践。一个优秀的案例是一家名为CureMetrix的公司将AI应用于术后并发症预测。通过深度学习算法，该AI分析患者的医学影像和生理数据，帮助预测术后可能出现的并发症，如感染或血栓等。结合患者的实时术后数据，AI能够监测其健康变化并及时发出预警，提醒医生在早期采取必要的干预措施，从而提高患者的术后康复效果。

写在最后

AI辅助的术中监控与决策支持显著提升了手术的精确性和安全性，为临床实践带来了前所未有的变革。但在实际应用过程中，人工智能仍面临诸多挑战。这些挑战不仅涉及技术层面的数据质量与标准化问题，还包括AI与医生合作关系、伦理规范多方面的考量。

首先，数据质量与标准化问题依然是制约AI技术广泛应用的主要障碍。术中监控需要实时获取各种生理数据、影像资料等，而不同医院和设备之间的数据差异较大，导致AI模型的泛化能力受到限制。如何确保数据的标准化、准确性和共享，将直接影响AI技术在术中监控中的效能和可扩展性。

其次，AI与医生的协同工作也是一个亟待解决的问题。AI能够为医生提供决策支持和实时反馈，但它无法完全代替医生的临床判断和经验。因此，如何建立AI与医生之间的有效合作关系，使两者能够相互补充、共同决策，而不是相互排斥，将是推动AI技术在术中应用深入发展的关键。

此外，伦理和隐私问题同样不可忽视。医疗数据的敏感性使得数据保护成为AI应用的重大挑战。如何在保障患者隐私的前提下，实现数据的有效利用和共享，避免隐私泄露和滥用，仍需相关政策和技术的持续改进。

随着技术不断进步，AI在术中监控和决策支持中的应用前景非常广阔。数据标准化的推进、算法的不断优化，以及计算能力的提升，都将使AI在医疗领域的作用日益重要。未来，AI不仅会在实时监控、风险预测和个性化治疗中发挥重要作用，还能为外科医生提供更全面的辅助，进一步提升手术的安全性和治疗效果。

参考文献

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

2.A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction. Nature (2024). DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-024-07894-z

3.张珂诚, 乔治, 杨力, 等. 计算机视觉人工智能技术在腹腔镜胃癌根治术中对器械和脏器的检测识别：一项多中心临床研究[J]. 中华胃肠外科杂志, 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.