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。为了将该模型有效转化为实用的排程方案，必须将手术室总占用时间作为手术规划和资源配置的核心决定因素。这不仅包含实际的手术操作时间，还包括术前准备、麻醉诱导与复苏、清洁以及物资补充等环节，所有这些都会显著影响整体排程效率。另一个重要方面涉及输入数据的质量和可靠性，这是确保模型准确性和有效性的基础。除此之外，新技术的应用不应仅仅被视为创新，而应作为开发高性能、高效工具的方式，以强化当前的临床实践。在此背景下，机器学习模型不仅应充当分析工具，还应成为可操作的工具，实现从预测洞察到战略规划和优化调度的转变，最终改进决策制定和资源配置。虽然做出准确预测是一个良好的开端，但维护一个活跃的AI模型需要资源投入，比如与现有组织系统相比增加手术病例数量。可以考虑组建一个多学科团队，以推动AI与其他新兴技术的融合。

背景介绍：手术室的高效排程对优化医院资源配置和改善患者预后具有重要意义。随着AI和新技术的进步，将其整合到手术管理中可实现个体化护理并优化围手术期临床路径。在此背景下，Park等人近期开展了一项回顾性研究，利用机器学习方法分析161,176例手术记录，构建了手术病例时长的预测模型。该模型通过分析临床和非临床变量（如手术上午排程、术后重症监护需求、手术类型及主刀医生特征等），并在多种手术类型中完成验证，展现了在实际临床场景中的应用潜力，为提升医疗实践效率和可持续性提供了新方向。

实施方法和主要结果：本研究是一项回顾性研究，作者分析了161,176例手术记录，旨在构建手术病例时长的预测模型。该模型采用务实的策略，通过分析可量化的变量，并在多种外科手术中完成验证，反映了真实的临床场景。机器学习模型能够识别和分析影响手术时长的临床及非临床变量，包括手术上午排程、术后重症监护入院需求、手术类型以及主刀医生的具体特征等因素。这些发现具有前景意义，因为它们突显了在手术规划过程中优化资源的潜力，为提升医疗实践的效率和可持续性开辟了途径。然而，要将该模型有效转化为实用的排程方案，需要更精确地定义手术时长，将手术室总占用时间（包括术前准备、麻醉诱导与复苏、清洁及物资补充等）作为手术规划和资源配置的核心决定因素，同时确保输入数据的质量和可靠性，并组建多学科团队推动AI与物联网、数字孪生等新兴技术的融合，实现从预测到战略规划和优化调度的转变。

启发：本研究为AI在手术室管理中的应用提供了重要启示。首先，手术时长的定义需要从单纯的手术操作时间扩展为包含术前准备、麻醉、清洁等环节的总占用时间，才能准确反映资源实际需求。其次，机器学习模型不应仅停留在预测层面，而应发展为可操作的工具，实现从预测洞察到战略规划和优化调度的转变。除此之外，数据质量是AI模型有效性的基石，建议采用自动化数字系统替代手工记录以减少偏差。研究还强调，维护活跃的AI模型需要持续资源投入，应通过增加手术病例数量等方式验证其实际效益。最后，建议组建包含工程师在内的多学科团队，整合物联网、数字孪生等新兴技术，构建动态自适应模型，使机器学习算法更加具象化，从而减少物流变量相关的错误，全面提升手术室效率和医院资源优化水平。

图1展示了手术室总占用时间的完整构成，将其划分为两大核心组成部分：术中时间和周转时间。术中时间包括四个连续阶段：术前准备与护理阶段（涉及手术设备组装）、麻醉给药与监测启动阶段、实际手术操作阶段（从皮肤切开到缝合结束），以及术后麻醉监测与复苏阶段。周转时间则涵盖手术结束后的清洁消毒和物资药品补充复位两个环节。该图直观呈现了手术病例持续时间不仅限于手术操作本身，而是一个包含多阶段、多专业协作的复杂流程，强调了在手术排程和资源规划中必须统筹考虑全流程时间，而非仅关注手术操作时长，这对准确预测手术室占用率和优化资源配置具有重要指导意义。