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
AI在气道管理中的应用综述
本综述通过2025年7月完成的系统性文献检索，探讨了人工智能（AI）在气道管理领域的应用。人工智能在通过面部识别、语音分析和多参数评估预测困难气道方面展现出潜力。与传统床边检查相比，人工智能模型表现出更高的阳性预测值，尽管预测仍存在局限性。低阳性预测值的根本挑战依然存在，但已有所缓解。对于视频喉镜检查，人工智能系统提供实时结构识别、步骤指导、验证气管导管位置，并可能减少并发症。人工智能还通过减轻决策偏差、提供智能警报以及确保遵循指南，在关键场景中提供认知支持。在教学领域，人工智能增强的虚拟现实模拟创造了逼