下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
当患者在肌肉松弛药作用下全身麻醉时，会处于“呼吸肌松弛”状态。在这种情况下，保证患者的通气供氧和生命维持对麻醉医生而言就显得尤为重要。鉴于目前85%的手术需要气管插管全身麻醉，且麻醉医生实施气道管理覆盖术前、术中和术后（整个围术期），因此，气道管理可以说是麻醉医生的日常工作和首要任务。近年来，随着科技的进步，人类在气道管理领域内也取得了新进展。提到新科技，就不难联想到最近蓬勃发展的人工智能（AI）。
人工智能首先可以应用于困难气道的评估。现有的评估手段包括传统的马兰帕蒂（Mallampati）分级、甲颏间距、张口度，以及威尔逊（Wilson）评分、CT、X线和超声，但这些手段多需要人工手动测量多项体表标志，流程烦琐、主观性强，均缺乏精确性。虽然近年来也引入了影像学检查，但并不普遍，敏感度和特异度也不理想。于是基于AI人脸特征识别来评估困难气道的技术便应运而生。2016年瑞士洛桑大学Cuendet等研究者利用智能采集技术获取患者多模态数据，通过AI计算面部特征与困难插管的相关性，首次构建人脸扫描自动化评估困难气道的模型。该模型在2 725名受试者中进行训练，并在970名受试者中验证。其受试者工作特征曲线下面积（AUC）值为0.81，表明自动化人脸扫描基本可以替代人工评估。
此外，虽然用于困难气道的设备很多，但引起气道困难的原因更多，没有一种设备能解决所有临床问题。常用的纤维支气管镜、可视喉镜也存在一定的应用局限，比如受分泌物、可视程度、操作熟练度的影响以及有被感染的顾虑。在这种情况下，医生就会急切需要更具“智能引导”功能的困难气道插管装置。2020年瑞士Biro基于喉部影像的自动识别技术，研发机器人自动内镜下气管插管装置（robotic endoscope-automated via laryngeal imaging for tracheal intubation，REALITI）。该装置具有实时图像识别、远端自动定位功能，并在自动模式下内镜镜头可向声门开口的几何中心点移动，直至进入气管。尽管此项技术仅覆盖了内镜进入气管环节，而未置入导管，且临床应用尚未普及，但该设备的研发是人工智能技术在气管插管装置中的初步探索，相信这项技术会为智能导航插管的进展提供新思路。
声门自动识别
注：AI自动识别声门并将镜头向声门开口的几何中心点移动。
人工智能技术还可以应用在术中的气道智能化闭环管理中。在对患有急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS）的患者进行治疗时，应用呼气末正压通气（positive end-expiratory pressure，PEEP）复张陷闭的肺泡，增加动脉血氧含量。但同时，过高水平的PEEP会导致血流动力学不稳定，反而减少了氧气输送。针对这个问题，AI可以构建一套闭环的气道—循环管理系统，智能调节术中PEEP与潮气量等参数（呼吸机），以及血管活性药物使用（输液泵），稳定急性呼吸窘迫综合征患者的血流动力学。
AI技术也可以提高术后拔管评估的精准性。一般我们可以把气管拔管理解为气道管理逻辑上的延伸。气管拔管相关并发症的常见原因包括缺乏有效的气管拔管策略、对气管拔管的困难程度和风险评估不足，以及气管拔管方案失败。因此，应先待患者自主呼吸完全恢复后再拔除气管导管，保证可控、分步、可逆。此时就可以考虑让AI学习预测重症患者拔管时机。首先是机器学习Medical Information Mart for Intensive Care（MIMIC）重症监护数据库，进而开始AI构建算法计算，以此找出可能导致机械通气时间延长的高危因素，最后综合危险因素量化拔管风险。
人工智能的发展为气道管理带来了新契机，依托人工智能，围绕围术期，医生可以做四个方面的布局，包括术前智能气道评估、智能引导气管插管、术中气道智能化闭环管理和术后智能评估气管拔管。相信在不久的将来，人工智能技术的进步可以催生出更多新的技术和设备，使其更加广泛地应用于气道相关的一系列临床实践中，以此提高各项操作的精确度，改善麻醉医生气道管理的效率和质量。