人工智能用于困难气道预测的研究进展

周桂林; 邵建林

doi:10.13406/j.cnki.cyxb.003882

重庆医科大学学报 ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (10) : 1379 -1384. DOI: 10.13406/j.cnki.cyxb.003882

人工智能用于困难气道预测的研究进展

周桂林, 邵建林

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摘要

气道评估是气道管理的重要前提。困难气道（difficult airway,DA）是麻醉管理中的一大挑战，如果不能提前预测其发生，可能会导致插管失败和低氧血症等严重不良事件。术前准确评估和预测可能出现的DA至关重要。传统的评估系统依赖医生的经验来解释，灵敏度低，而且难以识别隐藏的解剖异常。人工智能（artificial intelligence,AI）依托强大的学习和数据分析能力，通过整合多模态数据，在机器学习（machine learning,ML）和深度学习（deep learning,DL）的基础上构建的DA预测模型，可以大大提高对气道异常解剖结构的识别效率和准确性，明显提升预测效率，从而制定针对性方案，实施有效管理，确保麻醉安全和质量。本文对近年来利用AI进行DA预测的研究进行了综述。