手术室质量保证中的人工智能

手术结果不仅取决于患者因素和术后护理，还受到手术本身质量的强烈影响。然而，在现代外科手术的大部分时间里，术中质量都是通过结果和手术报告间接评估的。由内窥镜视频引导的微创手术的增加，加上人工智能的进步，为系统性地观察、测量和改进外科护理创造了前所未有的机会。本章介绍了人工智能赋能的手术质量保证（AI-enabled Surgical Quality Assurance）作为一个框架，用于利用手术数据支持手术室的持续评估和改进。我们首先回顾了现有的手术安全方法，从系统级干预到特定手术标准。然后，我们描述了人工智能如何将术中视频转化为具有临床意义的信息，包括解剖结构、器械、工作流程、手术动作、质量标准、不良事件和关键时刻的识别。最后，我们概述了在这些系统能够提供常规临床价值之前必须解决的主要挑战，包括代表性数据收集、稳健验证、工作流程集成、监管、责任、隐私和公平获取。用于质量保证的人工智能不应取代外科判断，而应被理解为增强手术团队、扩展专家评审以及帮助外科手术向学习系统发展的一组工具，在该系统中，术中护理得以持续观察、评估和改进。