精准诊疗时代：AI助力ICU镇静镇痛管理

作者：徐海博，孙海波

单位：河北医科大学第二医院呼吸与危重症医学一科

1. 理念与技术持续迭代

ICU镇痛镇静管理历经数十年发展，理念与实践不断革新。从1995年镇静策略初步提出，到2000年后SAT/SBT、ABCDE、ABCDEF等集束化管理方案逐步完善，再到苯二氮䓬类药物、丙泊酚、右美托咪定、阿片类镇痛药物的规范化应用，以及非药物干预手段（音乐疗法、放松技术、冷疗法、按摩等）的补充，镇痛镇静管理已形成多元化体系。近年来，镇痛优先（Analgosedation）、浅镇静、精准用药等理念成为主流，持续推动ICU镇痛镇静实践优化。

2. 临床实践困境突出，医护人员负担沉重

（1）时间和精力高度消耗：单次镇痛镇静评估与药物调整耗时5～15分钟，ICU患者集中管理时每日累计耗时可达数小时；夜间及凌晨为患者躁动、镇静深度波动高发时段，严重打乱医护作息，加剧体力与精力消耗。

（2）决策风险与责任压力大：镇静不足易引发患者自行拔管、意外伤害、氧耗增加等不良事件；镇静过度则延长机械通气时间、升高谵妄风险，直接影响患者预后。药物剂量偏差、评估遗漏等操作失误可能导致严重并发症，医护人员承担较高医疗风险与心理负担。

（3）团队协作与沟通成本增加：镇静镇痛方案需医生、护士、药师（药物相互作用评估）、呼吸治疗师多学科团队共同制定，更新治疗计划，协调成本高。此外，医护团队还要向家属反复解释镇静镇痛的目的、风险及调整过程，团队沟通成本也显著增加。

（4）特殊患者管理难度高：老年患者对药物敏感性高、代谢缓慢，易出现镇静过度，合并认知障碍者无法配合主观评估，仅能通过行为观察判断，精准度受限；终末期患者需平衡镇痛镇静效果与意识保留需求，伦理决策复杂，进一步加重临床工作负担。

3. 患者预后状态差强人意

临床数据显示，接受机械通气的ICU清醒患者中，77.9%存在疼痛，38.7%伴随恐惧情绪，70%出现镇静不当；非机械通气的ICU清醒患者镇静不当发生率仍达58.1%。尽管临床已推行规范流程、医护培训、精准医疗、多元化治疗等优化措施，但人工管理的局限性仍导致镇痛镇静管理效果未达理想水平，而AI技术的介入为破解上述难题提供了新路径。

1. 机械学习的基本模型

AI实现ICU镇痛镇静智能化管理的基础是机器学习，其基本模型遵循“数据输入→模型构建→模型训练→智能判断”流程，常用算法包括逻辑回归、随机森林、神经网络等，可基于多维度临床数据实现镇痛镇静状态的客观、实时、连续监测。

（1）Logistic回归：通过对线性回归的改进得到逻辑回归模型，并直接给出了逻辑回归模型的目标函数；最后通过开源的sklearn框架搭建了一个简单的逻辑回归模型。

（2）随机森林：决策树中的每个节点都有一个分配的值，最后一个节点表示一个结果以及根据前面的决策树路径得出该结果的概率。

（3）神经网络: 由神经元输入层、神经元隐藏层和输出层组成, 神经元输入层由描述数据的特征组成; 神经元隐藏层是对输入特征执行数学转换, 输出层产生结果。

2. 基于临床数据的镇静深度评估

Dai等研究纳入年龄、APACHEⅡ评分、平均气道压、血尿素氮、肌酐、血糖、血气分析、血常规、生命体征、通气模式等20项特征，结合121303例临床数据构建集成模型，对患者镇静状态分类的AUROC达0.97，对躁动状态分类的AUROC达0.88，实现了镇静深度的精准量化评估。

3. 非接触式躁动与疼痛监测

（1）面部表情识别监测：采用单台数码相机捕捉患者面部表情，通过算法识别痛苦面容与躁动表现，监测准确率达83%，可反映患者疼痛与躁动状态。

（2）躯体动作量化监测：Dai等的另一项研究基于Media PipePose姿态识别技术，将患者躯体分为头部、躯干、下肢三部分，通过收集ICU患者视频、视频分割、动作标注、动作量化、数据预处理后，采用阈值法、随机森林、LSTM深度学习模型构建ICU躁动自动分类器，实现非接触式躁动监测，以规避面部识别的隐私暴露问题。结果显示，部分清醒患者未实施约束时，躯干活动能力仍受限；接受约束的患者，躯干活动度则进一步下降。该方式虽能起到一定作用，但仍存患者隐私暴露的隐患。

（3）热成像技术监测：利用热成像视频进行呼吸监测与身体运动检测，无需暴露面部特征，可在黑暗、患者覆盖被褥等自然睡眠状态下，精准提取呼吸信号与躯体运动信号，客观判断镇静与躁动水平。

4. 基于生命体征的镇痛效果评估

使用患者的生命体征，例如，收缩压、舒张压、脉率、呼吸频率等生命体征（1次/分），结合年龄、性别、RASS评分构建模型，自动评估疼痛程度，AUROC能够达到85%。此外，分析ECG心率变异性信号的频谱与结构复杂性特征，将其作为疼痛量化指标，AUROC高达97%，实现疼痛的无创、客观评估。

5. 人工智能-患者自控镇痛（AI-PCA）

AI-PCA系统可与医院信息系统无缝对接，实时监测、记录、存储镇痛输注信息；应用NRS评分标准自动评估镇痛效果，具备预警提醒、参数纠错、自动生成镇痛记录单等功能，同时通过限压单向阀防止血液回流与重力输液风险。临床应用显示，该系统可将镇痛不足发生率从35.8%降至16.6%，显著提升镇痛管理质量。

闭环麻醉输送系统（closed loop anesthesia delivery systems，CLADS）是AI在镇痛镇静中应用的重要成果，可同步控制全身麻醉镇静、镇痛、神经肌肉阻滞三大环节，形成“监测-分析-给药-再监测”的智能闭环管理。

1. 系统组成与工作原理

监测模块：镇静采用BIS监测，镇痛采用Analgoscore监测，神经肌肉阻滞采用TOF监测，实时采集麻醉相关参数。

控制中枢：内置AI算法，对采集数据进行分析处理，输出给药指令。

给药模块：根据指令自动调整药物输注速率，实现精准给药。

2. 典型系统应用

（1）McSleepy系统：配备大型触摸屏，支持人机双向通信，可根据患者信息与手术类型提示麻醉操作（面罩通气、插管、唤醒等），具备多重安全保障机制。临床数据显示，该系统在全身麻醉期间的镇静深度与生命体征稳定占比在85%以上，与手动控制相比，自动化系统将给定变量保持在所需范围内的时间百分比提高了17.4%。

（2）脑电图（EEG）闭环系统：基于脑电信号监测镇静深度，可安全、持续输注丙泊酚，以维持ICU患者在较长时间内预定的镇静水平。

AI技术为ICU镇痛镇静的医护培训与教育教学提供了智能化支撑，构建“教师-学生-机器”三元交互教学体系，其具体应用包括以下几方面。

（1）教学资源整合：实现镇痛镇静相关指南、文献、案例教学资源的聚合化，知识图谱与问题图谱的可视化，从而降低学习难度。

（2）智能教学辅助：搭载AI助教、AI陪练模块，开展SP虚拟情境模拟、PBL教学，提供全过程学习陪伴与实时答疑。

（3）学情精准管理: 实时监测学习进度与效果, 及时反馈薄弱环节, 个性化制定训练计划, 缩短指南学习时长、减轻学习负担, 同时激发教学创新性与学习主动性。

1. 现存顾虑

2024年一项覆盖24国59名重症医学从业者的定性访谈研究显示，AI在ICU镇痛镇静中的应用仍存在顾虑。①数据问题：临床数据量不足、数据广度有限，导致模型泛化能力受限；②算法可靠性与安全性：算法可能无法应对罕见、复杂病情变化，存在药物剂量不当引发呼吸抑制、血压下降等并发症的风险，威胁患者生命安全；③伦理与法律: 难以明确是AI开发者、医疗机构还是医生在收集、存储和使用这些数据, 隐私安全无明确保障, 可能存在风险; ④医生对AI的依赖与信任: 医护人员过度依赖AI决策, 若算法输出错误信息, 可能导致诊疗失误, 影响患者预后。

2. 未来展望

（1）精准治疗：AI持续追踪患者生命体征，快速识别异常指标，多维度联动预测镇痛镇静风险，实现早期预警，提升治疗安全性，降低医护负荷。

（2）智能预警：构建多参数预警模型，提前预判躁动、疼痛、镇静过度等不良事件，主动触发干预方案。

（3）资源优化：基于AI病情预测结果，辅助ICU人力、设备等医疗资源合理配置，提升科室运行效率。

（4）辅助决策：整合全球临床研究与实践数据，为镇痛镇静方案制定、风险评估提供循证依据，支撑科学决策。

（5）学科协作：打通多学科数据壁垒，药师可通过系统实时提供药物相互作用建议，医生、护士、呼吸治疗师协同优化方案，实现综合治疗。

ICU镇痛镇静管理是重症医学的重要组成部分，传统人工模式存在评估主观、负荷繁重、精准度不足等短板，而AI技术以实时监测、智能决策、闭环控制为核心优势，为镇痛镇静的个体化、精准化、高效化管理提供了全新方案。尽管目前AI在数据质量、算法安全、伦理法律等方面仍面临挑战，但随着技术迭代与临床实践完善，AI将逐步实现与ICU镇痛镇静临床工作的深度融合，最终惠及重症患者，推动重症医学向智能化、精准化方向迈进。

作者介绍

徐海博

河北医科大学第二医院呼吸与危重症医学一科，医学博士，硕士研究生导师、副主任医师；中国医师协会呼吸医师分会危重症专业委员会青年委员；中国医学救援协会生命支持分会委员；河北省医学会呼吸病学分会第二届危重症与感染学组副组长，河北省急救医学会呼吸专委会委员，河北省呼吸与健康学会重症分会委员，河北省生物医学工程学会委员，体育运动与健康分会委员，国际教师教学技能培训导师（FDW认证导师），THORAX青年编委，英国圣乔治医院访问学者。

孙海波

河北医科大学第二医院规培生。