人工智能在麻醉深度监测中的应用现状与前景探讨

作者：李雨桐 · 发表于：临床医学前沿 · 年份：2026 · DOI：10.37155/2661-4766-0803-28 · 研究领域：Healthcare Technology and Patient Monitoring、Anesthesia and Sedative Agents、Non-Invasive Vital Sign Monitoring

麻醉深度（Depth of Anesthesia, DoA）监测是保障手术患者安全、优化麻醉管理的核心环节。传统监测 方法依赖于单一或复合生理指标，存在主观性强、响应滞后、个体差异适应性差等局限。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，特别是机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL），凭借其强大的数 据处理、模式识别和预测能力，在DoA监测领域展现出巨大潜力。本文系统综述了AI在DoA监测中的应用现状，深入 分析了基于脑电图（EEG）、多模态生理信号融合以及新型无创/微创传感技术的AI模型构建方法；探讨了当前研究面 临的挑战，包括数据质量、模型可解释性、临床验证及伦理法规等问题；并展望了未来发展方向，如个性化麻醉、闭 环控制系统、边缘计算与联邦学习等。研究表明，AI有望推动DoA监测向更精准、实时、个体化和智能化的方向发展， 最终提升围术期患者安全与医疗质量。