AI赋能手术室管理：智能排程技术创新与应用
手术排程系统的优化被视为提高医院资源利用效率和改善患者治疗效果的关键基础。在该项目中，AI工具与新技术的融合发挥着核心作用，有助于实现个体化患者护理并优化围手术期临床流程。我们饶有兴趣地研读了Parks等人的研究，该工作构建了手术病例时长的预测模型。该模型采用务实的策略，分析可量化的变量，并在多种外科手术中完成验证，这表明其在提升医疗实践效率和可持续性方面具有潜在价值。然而，我们提出一些观点，特别是关于该模型的可行性和实际落地。该模型的一个主要局限在于手术时长的精确定义，需要进一步规范化。为了将该模型有效
AI驱动手术室管理革新：近五年研究盘点与展望
该综述题为《Artificial Intelligence in Operating Room Management》，刊载于2024年《Journal of Medical Systems》（影响因子5.7）。研究汇总了2019至2023年间22篇文献，系统评估了机器学习技术在手术室管理领域的实践价值，核心聚焦于手术时间预估、麻醉恢复室资源配置优化及手术取消预警三大场景。研究表明XGBoost模型在预测精度上表现突出，然而数据收集、患者隐私保障以及临床实效验证构成当前主要障碍。研究严格依照PRISMA标