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标准，在PubMed、EMBASE与Scopus三大平台检索2019年2月至2023年9月期间的文献，最终筛选出22篇合格论文。数据提取涵盖算法类型、目标人群、试验设计、变量选取及评价指标，运用描述性整合方法进行结果分析。

成果揭示：16项研究专攻手术时长预估，3项探讨麻醉恢复室滞留周期，1项兼顾两者，仅2项涉及取消手术风险评估。XGBoost算法性能最优，Bagging与随机森林等集成策略通过多模型融合进一步增强了预测效能。具体而言，某研究借助机器学习将手术时间预测偏差由39.3分钟压缩至25.6分钟；Hassanzadeh团队成功以90%精确度预判每日手术量；Tully等通过调整病例次序使麻醉恢复室滞留超标现象锐减76%。值得关注的是，仅有一项属随机对照设计，且自2020年起相关发文量出现回落，暗示该领域正从早期狂热期过渡到直面现实难题、深化专业理解的成熟阶段。