三博脑科王保国教授分享对于AI在麻醉领域应用前景的看法

首都医科大学三博脑科医院王保国教授介绍：
脑电信号与神经细胞的兴奋和抑制有一定关系。通过脑电图可以对患者的镇静情况作出判断。患者从清醒到睡眠再到深度镇静，甚至中枢抑制的严重程度均可以通过脑电的波幅和频率进行判断。
AI可以快速识别脑电波形，并将波形和波幅转化成直观的数字，如脑电双频指数、小波指数等。通过研究发现，这些脑电参数与镇静程度呈线性相关，可以反映患者从完全清醒到完全昏迷的意识状态（数值从100逐渐变化为0）：数值为100～90时，患者处于清醒状态；70～60时，患者处于意识模糊状态；50～40时，患者基本处于麻醉/睡眠状态。此外，某些参数（如PI）可以反映疼痛水平，当患者受到疼痛刺激时，PI值会发生变化，这是一个非常有趣的现象。脑电的特殊波形可以反映某些疾病状态，比如药物或其他因素引起的癫痫发作，脑电呈癫痫样改变。已有证据表明，某些脑电癫痫改变与术后谵妄有关。
事实上，人眼所见的能利用大脑去分析的内容，用AI也一定可以分析。重要的是如何为AI建立学习模型，完善AI系统，实现自动判断。就专家而言，在接收到图像信息时，大脑中会直接分析出图像是否正常，AI也是如此，它会依据图像特征进行判断，甚至判断速度更快，随后进行快速文字描述和结果呈现。但是要AI完全取代医生也是不可能的。此外，AI图像引导可以帮助医生进行更精准的操作，如穿刺、切除、器官保护、重要血管保护等。
科技发展日新月异，越来越多的先进技术正在辅助和指导着临床医疗。以VR技术为例，VR可以把多种图形融合，在同一角度观察不同组织，比如血管、脏器、骨骼，同时也能在不同角度观察同一组织。VR把解剖和影像的平面图像融合后形成立体模型，甚至可以做到逐层、多角度呈现，帮助医生更直观地“看到”医疗知识与技能。目前，在医疗某些领域机器人的使用正在帮助医生解决许多问题，在面对某些复杂情况比如影像无法看清的血管团时，机器人的参与可以更加清晰地展示其中细节，避免意外损伤，为临床治疗操作提供重要指导。