机器学习在围手术期输血医学中的应用与展望

摘要

本文系统综述了机器学习在围手术期输血医学领域的应用进展，重点分析了机器学习在识别输血风险因素、精确预测输血需求以及实现动态监测与实时反馈方面的显著成效。同时深入探讨了在不同手术类型(包括骨科、心脏外科、创伤、产科等)中构建机器学习模型的方法、性能表现及其临床意义。此外，本文还分析了当前在该领域面临的主要挑战，如数据偏倚、模型过拟合与解释性不足以及隐私伦理等问题。最后，本文对未来发展方向进行了展望，着重指出多模态数据融合、深度学习应用、多中心验证以及跨学科协作，在推进智能输血模型临床转化、达成个性化精准输血管理、提升患者安全性与治疗效果等方面具有显著效能。

关键词

机器学习 / 围手术期 / 输血预测 / 血液管理 / 临床决策支持