珍稀動物保護日

珍愛動物 人人有責

珍稀動物保護日

珍愛動物 人人有責

微信號：135editor

新浪微博：@135編輯器

冬日微醺

微 信 號：135editor

新浪微博：@135編輯器

微信號：135editor

新浪微博：@135編輯器

人工智能在氣管導管定位中的應用進展

陳藝寧1 趙青1 李建強1 宋長偉1 白凈1 王晟2

1北京工業(yè)大學計算機學院

2首都醫(yī)科大學附屬北京安貞醫(yī)院麻醉中心

通信作者：王晟

Email: shengwang@mail.ccmu.edu.cn

基金項目：國家自然科學基金聯(lián)合基金項目（U20A2018）；北京衛(wèi)健委高層次公共衛(wèi)生技術人才建設項目培養(yǎng)計劃（領軍人才03-10）

【摘要】氣管插管作為臨床麻醉、急救及重癥監(jiān)護中的關鍵操作，其成功率直接影響患者生命安全和手術效果。其中，氣管導管的正確定位是決定插管成功的核心。然而，傳統(tǒng)插管技術高度依賴操作者臨床經(jīng)驗，存在主觀性強、標準化程度低及操作難度大等問題，易引發(fā)插管失敗或導管異位等不良事件。此外，成年患者與嬰幼兒患者的呼吸系統(tǒng)結構存在顯著差異，使得插管定位方法各異。近年來，人工智能（AI）技術在氣道管理中的應用為插管定位提供了創(chuàng)新性解決方案?；诖髷?shù)據(jù)分析和深度學習算法，AI技術可有效規(guī)避人為操作誤差，提高氣管導管定位的客觀性和準確性。本文系統(tǒng)綜述近5年AI在氣道導管定位的研究進展，深入剖析AI于插管評估和定位實踐中的應用技術路徑。同時，通過多維度分析當前AI在臨床應用中面臨的技術瓶頸與挑戰(zhàn)，結合行業(yè)發(fā)展趨勢對其未來發(fā)展方向進行探討，為推動AI在氣道管理中的臨床應用提供參考。

【關鍵詞】氣管導管定位；人工智能；氣管插管評估；深度學習

氣管插管是臨床麻醉、急救及重癥監(jiān)護中維持氣道通暢和有效通氣的關鍵操作，導管的正確定位是其成功的核心。成年患者氣管插管理想位置為氣管管尖，位于隆突上方2～5 cm處；新生兒及嬰幼兒因解剖特殊性，需控制在隆突上方0.2～2.0 cm處［1］。氣管導管置入過深易致低氧血癥等并發(fā)癥［2］，過淺則可能引發(fā)意外拔管，增加再插管風險，進而導致缺氧性腦損傷甚至死亡［3］。多次插管還與氣道損傷、瘢痕及肺部感染等并發(fā)癥相關［4］。因此，正確精準的氣管插管位置至關重要。目前，氣管導管定位主要依靠臨床醫(yī)師的經(jīng)驗判斷［4］，準確性受限，尤其在頸椎損傷、肥胖等特殊患者中，易出現(xiàn)定位偏差和插管失敗，導致缺氧、誤插等嚴重并發(fā)癥［5］。新生兒因解剖特殊，尚無統(tǒng)一有效的定位方法［6］。鑒于此，亟需研發(fā)可輔助臨床醫(yī)師精準定位氣管導管的技術和方法。

近年來，人工智能（artificial intelligence， AI）技術為困難氣道管理領域帶來革命性變革。任偉東等［7］、鄭源源等［8］已探討AI技術在成年患者困難氣道評估及插管定位中的應用，但針對患兒群體的系統(tǒng)性研究不足。宋琳琳等［9］雖綜述患兒麻醉技術難題，卻未深入分析AI驅動的解剖定位策略。現(xiàn)有綜述研究存在4個方面的局限性：第一，缺少研究系統(tǒng)性整合成年患者與患兒在氣道管理領域的AI應用，由于成年患者與患兒氣道解剖參數(shù)（如氣管直徑、軟骨彈性模量）存在量級差異，傳統(tǒng)統(tǒng)合分析模式難以滿足精準醫(yī)療需求。第二，多數(shù)研究未區(qū)分“插管定位”（預測導管尖端位置）與“插管位置評估”（評估導管與隆突相對關系），常將兩者混為一談，缺乏專門對氣管插管這一操作的細化探討。第三，多數(shù)研究缺乏對AI模型使用數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性分類，任偉東等［7］和鄭源源等［8］粗略提及視頻喉鏡和胸部X線片數(shù)據(jù)，而宋琳琳等［9］更加專注于臨床電子病歷數(shù)據(jù)。第四，現(xiàn)有綜述研究未能從AI模型的角度對氣管導管定位任務進行細粒度分類（如氣管的插管位置定位研究需目標檢測和分割模型，插管位置評估需分類和回歸任務），僅籠統(tǒng)地將其歸為“AI方法”，難以提供精準方法論指導。本文通過梳理最新研究進展，系統(tǒng)性介紹AI技術在成年患者和患兒氣管導管定位中的應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，將氣管插管評估與定位任務明確區(qū)分，并分別針對成年患者和患兒兩大人群展開深入分析，重點探討不同AI技術的優(yōu)勢與局限性，同時對AI技術未來臨床應用前景進行展望，以期為推動智能化氣管插管技術的精準化發(fā)展提供參考，具體研究內容的思維導圖如圖1所示。

氣管導管定位中的AI技術

在臨床應用中，胸部X線片是評估氣管導管位置的標準影像學檢查方法［9］。放射科醫(yī)師通過分析胸部X線片影像，測量氣管導管尖端與隆突之間的距離，以確認插管位置是否恰當。視頻喉鏡數(shù)據(jù)和電子病例數(shù)據(jù)可作為輔助信息，進一步協(xié)助醫(yī)師確認氣管位置。近年來，隨著AI技術的快速發(fā)展，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural network， CNN）、時間序列模型和遷移學習在內的多種AI技術已被引入該領域，顯著提升了氣管導管定位的準確性和效率。AI技術在氣管導管定位中的應用主要分為兩類：插管位置評估（通過回歸或分類模型判定導管與隆突的相對位置）與插管位置定位（借助目標檢測或圖像分割方法直接預測導管尖端的具體位置）。由于成年患者與患兒的氣管解剖結構存在顯著差異［10］，患兒的氣管插管案例數(shù)量少、操作耐受性差，胸部X線片影像數(shù)據(jù)獲取難、個體差異顯著等問題，現(xiàn)有針對患兒氣管導管定位研究主要集中于位置評估任務中［11］。因此，后文將從以下個方面展開論述。

插管位置評估中的回歸方法回歸方法以胸部X線片數(shù)據(jù)為基礎，利用深度學習或機器學習模型預測氣管導管尖端與隆突之間的精確距離，輸出具體數(shù)值，從而實現(xiàn)對插管位置的量化評估。

在面向成年患者的氣管插管位置評估研究領域，Lakhani等［12］和Elaanba等［13］都基于深度學習模型構建回歸任務，以提升氣管導管定位的準確性。Lakhani等［12］更注重精確的距離預測，研究分析了從11 153例患者中獲取的22 960張去標識的正面胸部X線片，采用InceptionV3深度神經(jīng)網(wǎng)絡來預測氣管導管與氣管分岔點的距離。結果顯示，模型與放射科醫(yī)師的測量一致性（以類內相關系數(shù)ICC衡量）分別達到0.84和0.89。該模型在檢測低位氣管導管（endotracheal tube， ETT）時，敏感性為0.939，特異性為0.977，表現(xiàn)出了較高的診斷能力。而Elaanba等［13］更強調異常位置的實時檢測，利用遷移學習技術和Keras框架訓練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實時檢測導管位置是否異常。該研究團隊使用參數(shù)調整方法和數(shù)據(jù)增強方法，訓練多種模型（ResNet50、DenseNet121、ResNet50V2、NASNetMobile、InceptionV3和ResNet101），其中Resnet50V2模型在異常位置檢測的準確度達到80%。這兩項研究都利用深度學習來提升氣管導管定位的準確性，且在不同場景中驗證了模型的有效性。

在面向患兒的氣管插管位置評估研究領域，Yi等［14］和Shim等［15-16］均致力于通過機器學習來提升X線片上氣管插管深度的最佳估計。Yi等［14］綜述了近50年內用于檢測新生兒胸部和腹部X線片上的導管插管位置計算機輔助診斷系統(tǒng)，并公開了相關數(shù)據(jù)集，以供研究者使用。而Shim等［15-16］的研究則聚焦于通過隨機森林、彈性網(wǎng)絡、支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等4種機器學習方法，構建回歸任務，預測患兒的最佳氣管插管深度。測試結果顯示，隨機森林模型的預測準確度最高，達79.0%，顯著優(yōu)于基于年齡、身高和插管內徑的傳統(tǒng)公式法，證明了機器學習在臨床中的實際應用潛力。

回歸方法在成年患者與患兒插管位置評估中都展現(xiàn)出顯著的臨床應用價值?；谛夭縓線片，成年患者研究多采用深度學習模型，如Lakhani等［12］借助InceptionV3 網(wǎng)絡實現(xiàn)精準距離預測，Elaanba等［13］利用Keras框架和遷移學習，使 ResNet50V2模型在異常位置檢測的AUC達到0.80。患兒研究則側重于傳統(tǒng)機器學習，Shim等［15-16］通過隨機森林等4種算法構建回歸模型，預測準確率達79.0%。兩類研究均通過量化插管位置距離，為臨床氣道管理提供客觀依據(jù)，證實回歸方法在不同人群插管定位中的有效性與實用性，為精準醫(yī)療提供了技術路徑。

插管位置評估中的分類方法分類方法以判斷插管定位正確性及深度范圍為核心，通過構建模型將插管位置歸類為 “正確”“過深”“過淺” 等類別，為臨床決策提供直觀、明確的依據(jù)。

在面向成年患者的氣管插管位置評估研究領域，Tsai等［17］和Yuan等［18］利用深度學習技術構造分類任務，從不同維度實現(xiàn)對胸部X線片中氣管導管位置的精準評估。Tsai等［17］構造了編碼器-解碼器的兩層模型，專注于檢測氣管導管的4個關鍵點（氣管導管末端、氣管隆突以及左/右頭臂靜脈）。該模型的編碼器部分基于預訓練的DenseNet121結構，將圖像轉化為嵌入特征；解碼器則是通過注意力機制增強的CNN子網(wǎng)絡，用于生成4個關鍵點的概率分布。在TMUH數(shù)據(jù)的測試中，該模型的最高敏感性和特異性分別達到了0.928和0.846。Yuan等［18］則重點研究了基于遷移學習的深度學習模型（VGG16、InceptionV3、ResNet50和DenseNet169）在檢測和評估胸部X線片中ETT放置位置的可行性。該研究表明，使用感興趣區(qū)域（regionof interest， ROI）圖像的模型表現(xiàn)更佳，其中VGG16模型結合ROI圖像的AUC達到了0.92，F(xiàn)1分數(shù)為0.87。兩項研究都使用了深度學習來提高ETT定位的準確性，并取得了顯著效果，但Tsai等［17］更注重通過關鍵點檢測評估ETT位置的適當性，而Yuan等［18］則強調了遷移學習和ROI的作用，展示了如何通過模型優(yōu)化來提高檢測效果。

在面向患兒的氣管插管位置評估研究領域，Xiao等［19］提出基于物理的虛擬現(xiàn)實模擬系統(tǒng)，用于自動評估新生兒氣管插管的表現(xiàn)。該系統(tǒng)能夠捕捉喉鏡和氣管插管的完整運動，為臨床醫(yī)師提供全面信息，以進行準確評估。同時，研究者開發(fā)可解釋的機器學習算法構建分類任務，通過訓練從運動中提取的性能參數(shù)和專家評分來自動評估新生兒氣管插管的表現(xiàn)。該自動評估算法在留一交叉驗證中的分類準確度達到80%，表明該系統(tǒng)能夠可靠地進行一致和標準化的新生兒氣管插管培訓評估。

分類方法通過結構化輸出顯著提升了插管位置評估的效率與可靠性，在不同人群的氣道管理中展現(xiàn)出重要的臨床應用潛力。成年患者研究通過不同的深度學習模型架構與優(yōu)化策略，實現(xiàn)對胸部X線片中導管位置的精準判斷；患兒研究則另辟蹊徑，借助虛擬現(xiàn)實模擬系統(tǒng)與可解釋算法，為新生兒插管操作提供標準化評估手段。

插管位置定位中的目標檢測方法在成年患者插管位置定位的目標檢測任務中，胸部X線片數(shù)據(jù)和視頻喉鏡數(shù)據(jù)作為主流數(shù)據(jù)源，模型側重于識別和進行氣管導管尖端的邊界框定位。Yolo系列模型［20］的應用取得了顯著進展。Harris等［21］在大量胸部X線片圖像中標注氣管導管和隆突的邊界框，并使用Yolo-v3框架訓練機器學習模型。該模型通過生成測試集X線片的圖像邊界框來計算導管與隆突間距，在黃金標準數(shù)據(jù)集和前瞻性數(shù)據(jù)集上的測試結果顯示，其測量誤差（分別為0.70和0.68 cm）與放射科醫(yī)師的平均誤差（0.70 cm）相當，誤差范圍控制在0.1 cm以內。該模型與人工測量精度相似，證明了AI技術在氣管導管定位目標檢測中的潛力。

Yolo系列模型［20］在視頻喉鏡圖像分析領域同樣表現(xiàn)出卓越性能。Wu等［22］開發(fā)了基于Yolo-v3模型時間序列模型，實現(xiàn)了92.4%的目標識別率，在優(yōu)化管尖和咽喉圖像后，識別率進一步提升至99.4%。Kim等［23］則對Yolo-v4模型進行改進，利用20 161張臨床視頻喉鏡圖像進行訓練，實現(xiàn)了每秒65幀的實時圖像處理速度，為臨床醫(yī)師提供了快速、準確的聲帶定位輔助。在單模態(tài)研究取得突破的同時，多模態(tài)融合技術也展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。徐天意等［24］創(chuàng)新性地提出整合內窺鏡圖像和二氧化碳濃度的多模態(tài)融合方法，并用多分支空間卷積模塊和矢量定位算法對Yolo-v3網(wǎng)絡進行改進，通過校正模型所得邊界框的中心坐標，顯著提高了小目標檢測精度（在模擬氣道中的操作時間中位數(shù)僅為15.5 s，且操作成功率高達97.3%），為氣道定位提供了可靠的技術支持。

插管位置定位中的圖像分割方法在成年患者插管位置定位的圖像分割任務中，模型專注于識別胸部X線片圖像中與氣管插管尖端相關的像素點，Huang等［25］和Jung等［26］基于Mask R-CNN［27］模型展開分析評估。Huang等［25］基于Mask R-CNN模型開發(fā)自動檢測算法，專注于便攜式仰臥位胸部X線片上ETT尖端與隆突位置及其間距離的檢測。通過對1 842例插管患者的胸部X線片進行4折交叉驗證和外部驗證，結果顯示該算法在ETT-隆突距離測量方面與人類醫(yī)師表現(xiàn)相當，甚至在某些方面優(yōu)于部分臨床醫(yī)師。此外，Jung等［26］研究重點在于開發(fā)多標簽分類算法，通過對胸部X線片中ETT位置的自動分割實現(xiàn)多標簽分類：采用Mask R-CNN和ResNet50［28］對ETT區(qū)域進行自動分割，再通過EfficientNet模型完成分類標簽劃分，結果顯示該方法在分類準確度和分割性能上均表現(xiàn)優(yōu)異。

此外，在成年患者插管位置定位的圖像分割任務中，其他研究團隊也探索了不同的技術路徑。Wang等［29］基于DeepLabv3框架和DenseNet121框架開發(fā)的計算機輔助檢測模型，在支氣管插管檢測中表現(xiàn)出良好的外部泛化性。Brown等［30］和Jung等［31］研究團隊都是基于U-net模型［32］進行胸部X線片中氣管和導管結構的自動分割，并根據(jù)導管的深度位置進行分類。Brown等［30］探討U-net模型在ICU患者中的應用，通過語義嵌入的神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)自動檢測ETT、氣管和隆突的系統(tǒng)，以評估其作為臨床質量改進工具的潛力。結果表明，該系統(tǒng)達到了臨床驗證標準。Jung等［31］研究則專注于CVC的深度位置評估，分別驗證了不同導管位置的AI輔助檢測在實際臨床應用中的可行性和有效性。該研究使用U-net++模型進行氣管和CVC的自動分割，隨后通過EfficientNet進行CVC位置的分類，取得了較高的分類準確性和性能（在淺位置標簽中最高準確度達91.0%，深位置標簽中的F1值最高達0.82）。這些研究結果均提示，先進的AI技術在ETT位置自動檢測中表現(xiàn)出色，能夠有效降低定位錯誤的風險，提升臨床操作的安全性和效率。

AI在氣管導管定位研究中面臨的問題與挑戰(zhàn)

研究數(shù)據(jù)在氣管導管定位的AI研究中，目前的研究數(shù)據(jù)主要來自2種影像類型：胸部X線片和視頻喉鏡。其中，絕大多數(shù)研究采用胸部X線片圖像作為主要數(shù)據(jù)來源，少數(shù)研究［21-22］基于視頻喉鏡的圖像數(shù)據(jù)進行研究。胸部X線片圖像在氣管導管定位方面的優(yōu)點包括數(shù)據(jù)獲取相對便捷、覆蓋面廣，且適合在術后或急救過程中快速確認插管位置，而缺點是胸部X線片圖像為靜態(tài)影像，無法提供實時動態(tài)信息，且圖像中氣道細節(jié)不如視頻喉鏡清晰。相反地，視頻喉鏡具有實時性強、可以動態(tài)觀察的優(yōu)勢，有助于更細致地觀察氣道結構。然而，由于視頻喉鏡的研究數(shù)量相對較少，尚未形成廣泛的數(shù)據(jù)積累和模型驗證。在數(shù)據(jù)量方面，大部分文獻中數(shù)據(jù)集的數(shù)量在400例以上，最大的數(shù)據(jù)數(shù)量為40 000例［17］。

AI技術在氣管導管定位中的研究數(shù)據(jù)還存在進一步完善的空間。首先，缺乏多中心、多種族的大規(guī)模研究數(shù)據(jù)研究，尤其是在不同地域和不同種族背景下，AI模型的表現(xiàn)可能存在偏差，影響其普適性。其次，患兒的數(shù)據(jù)集相對匱乏，由于患兒的氣道解剖結構與成年患者差異顯著，針對患兒氣管插管的AI模型仍需進一步開發(fā)和驗證。最后，雖然已有部分研究基于胸部X線片和視頻喉鏡開展，但公開數(shù)據(jù)集的共享和開放程度仍然較低，尤其是視頻喉鏡數(shù)據(jù)集較為稀缺，這無疑限制了相關研究的進展和AI模型的優(yōu)化。隨著數(shù)據(jù)共享和多中心合作的推進，未來有望緩解這些挑戰(zhàn)，提升AI在氣管導管定位中的應用效果和臨床價值。

研究方法目前在氣管導管定位中，AI技術已廣泛應用，尤其是在成年患者和患兒的氣道插管定位與評估中?；贏I技術的氣管導管定位方法主要包括目標檢測、圖像分割、回歸任務和分類任務等。

在插管位置評估方面，AI技術主要通過回歸和分類任務來評估插管尖端的準確性。回歸任務側重于預測氣管導管尖端與隆突之間的距離，確保插管的精準定位；而分類任務則著重于判斷插管是否正確，并根據(jù)插管深度進行分類。Lakhani等［12］通過InceptionV3深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行回歸任務，成功預測了導管與氣管分叉點的距離，驗證了該模型在不同測試集中的一致性。Elaanba等［13］則利用遷移學習和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（deep convolutional neural network, DCNN）實時檢測導管的異常位置，確保插管位置的正確性。對于分類任務，Tsai等［17］和Yuan等［18］也采用了深度學習模型進行氣管導管位置的分類評估。尤其是基于遷移學習的深度學習模型、VGG16、ResNet等模型，在實時檢測和評估插管位置的準確性方面表現(xiàn)出色，能夠有效提高診斷效率和精度。

在成年患者插管位置定位方面，AI方法包括目標檢測和圖像分割方法。目標檢測方法，如Yolo-v3模型，已在胸部X線片中取得顯著進展，能夠準確標記氣管導管和隆突的位置，計算導管與隆突之間的距離。相關研究[21-22，24]表明，Yolo-v3模型的測量誤差與放射科醫(yī)師相當，證明了其在臨床應用中的潛力。圖像分割方法，如Mask R-CNN模型，也被用于成年患者插管位置的自動檢測。這些模型通過自動分割圖像，識別氣管導管尖端與隆突的關系，取得與臨床醫(yī)師相當甚至更優(yōu)的結果，提升插管定位的準確性和效率。此外，U-net模型等也在自動分割與分類任務中表現(xiàn)優(yōu)異，能夠有效降低定位錯誤的風險，提升臨床操作的安全性[30-31]。

盡管AI技術在氣管導管定位中的相關研究取得了顯著進展，但仍有一些方面需要改進。首先，模型的可解釋性和可信性是當前技術應用中的關鍵問題。雖然深度學習模型在插管定位中表現(xiàn)出色，但缺乏足夠的解釋性，這可能限制了其在臨床中的廣泛應用。醫(yī)療領域需要對AI模型的決策過程有更清晰的了解，以便醫(yī)師能夠信任和有效利用這些工具。此外，偏見問題也亟需解決，因為訓練數(shù)據(jù)的偏差可能會導致AI模型在不同人群中的表現(xiàn)不一致，進而影響其臨床決策的準確性和公平性。因此，進一步提高模型的可解釋性、可信性，并減少數(shù)據(jù)偏見，仍是AI技術在氣管導管定位中的發(fā)展方向。

成年患者和患兒氣管導管定位的對比AI技術在患兒和成年患者的氣管導管定位中表現(xiàn)出不同的應用特點和挑戰(zhàn)?；純汉统赡昊颊叩暮粑到y(tǒng)結構差異顯著，極大地增加了患兒氣管插管過程的復雜性，要求AI系統(tǒng)能夠處理更多可變的解剖特征?；跈C器學習和深度學習的系統(tǒng)在患兒氣管導管定位中取得了很高的準確性，有效地輔助了醫(yī)護人員，提高了插管的成功率。然而，患兒插管數(shù)據(jù)的稀缺限制了這些模型的泛化能力，且其開發(fā)和維護成本較高。相比之下，成年患者的氣管導管定位相對簡單，給AI應用帶來的挑戰(zhàn)較少。AI系統(tǒng)在成年患者插管定位中同樣表現(xiàn)出高精度和高效性，減少了誤插管的風險，提高了操作安全性和成功率。成年患者的解剖結構相對穩(wěn)定，且數(shù)據(jù)量豐富，這使得模型的訓練和優(yōu)化更為容易，從而增強了泛化能力。盡管成年患者插管的AI系統(tǒng)已經(jīng)較為成熟，但在一些極端情況下仍存在局限性，亟需進一步驗證。

總體而言，AI技術在患兒和成年患者氣管導管定位中的應用具有顯著優(yōu)勢，包括提高預測準確性、操作效率和安全性。然而，患兒插管的復雜性和數(shù)據(jù)稀缺給相關技術的開發(fā)和應用帶來了更大的挑戰(zhàn)。成年患者插管系統(tǒng)受益于數(shù)據(jù)豐富和結構穩(wěn)定，但在極端情況下仍需進一步改進。

AI在臨床氣管導管定位中的潛在應用

隨著AI和機器人技術的持續(xù)發(fā)展，智能化的氣管插管系統(tǒng)發(fā)生了重大轉變，顯示出巨大的臨床應用潛力，為提高插管的安全性和成功率提供強有力的支持。

氣管導管精準定位的優(yōu)化AI輔助圖像識別技術將大幅提升氣管插管的精準度與實時導航能力。AI裝置結合喉鏡實時識別聲帶、會厭等關鍵解剖結構，為醫(yī)師操作提供精準導航輔助；AI裝置能夠精準檢測氣管隆突等關鍵標志，提高插管成功率。此外，AI裝置不僅依賴于視頻喉鏡和CRX數(shù)據(jù)，還可整合超聲圖像等多模態(tài)信息進行導管位置識別，有效減少傳統(tǒng)聽診法的滯后性誤差。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)整合與實時分析，AI裝置能夠顯著提升氣管插管的精準度，為麻醉科醫(yī)師提供更為精準的動態(tài)導航。

機器人輔助系統(tǒng)的突破機器人技術的引入將極大提升遠程插管操作的自動化與安全性。在遠程操作方面，AI賦能的系統(tǒng)允許醫(yī)師遠程操控插管，尤其適用于高危疾病患者或高風險場景，如乙肝病毒感染者的手術期間減少醫(yī)護感染風險。在自動化嘗試方面，機器人內窺鏡已在仿真人模型上成功實現(xiàn)自動喉鏡成像，未來有望實現(xiàn)自動插管，減少對人工經(jīng)驗的依賴，提高氣管插管的準確度。此外，在緊急救援場景中，遠程機器人輔助插管系統(tǒng)（remote robot-assisted intubation system， RRAIS）能夠在模擬環(huán)境下的插管成功率顯著提升，為急救醫(yī)學與災難醫(yī)學提供了一種自動化、安全的全新解決方案。

臨床規(guī)培的革新AI技術的介入有助于對臨床醫(yī)師進行科學培訓。傳統(tǒng)的插管培訓主要依賴導師示范與學員實操，但學習效果往往受個體經(jīng)驗、培訓資源和反饋機制限制。AI賦能的智能培訓系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析學員的操作表現(xiàn)，實時調整訓練難度，并針對不同經(jīng)驗水平的醫(yī)師提供個性化學習方案。與此同時，AI指導的模擬訓練設備結合實時可視化技術，有效彌補了傳統(tǒng)培訓缺乏即時反饋的不足。通過3D解剖模型、增強現(xiàn)實和機器學習算法，系統(tǒng)將實時分析插管路徑，提供精確的導航輔助，幫助學員識別最佳插管角度和深度；自動評估操作質量，檢測是否誤入食管或單側支氣管，并給出具體的改進建議；記錄并量化培訓數(shù)據(jù)，生成個性化的學習報告，幫助學員直觀了解進步情況，優(yōu)化訓練策略。

AI技術的應用正在引領氣管導管定位的深度變革，不僅提升了操作效率，還增強了患者的安全性和治療效果。AI 賦能的智能系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的個體特征制定個性化管理方案，實現(xiàn)更精確、高效的醫(yī)療干預。隨著AI在困難氣道管理中的深入應用，氣管插管過程將進一步優(yōu)化，減少并發(fā)癥風險，改善治療效果，推動插管技術從傳統(tǒng)經(jīng)驗驅動向智能化、數(shù)據(jù)驅動模式轉型。未來，AI技術將在麻醉與急救醫(yī)學的發(fā)展中發(fā)揮重要作用，助力臨床實踐向標準化、精準化方向邁進。

小 結

現(xiàn)有研究在氣管導管定位中的AI應用方面已取得一定進展。氣管插管位置定位與氣管插管位置評估是兩個相對獨立的任務，研究重點主要集中在成年患者的插管位置定位、成年患者與患兒氣管插管位置評估，以及機器學習和深度學習在困難氣道評估中的應用等方面。與傳統(tǒng)人工評估方法相比，AI技術展現(xiàn)出推動成年患者與患兒氣管導管定位方法變革性潛力。然而，現(xiàn)有研究也揭示了若干挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)類型和特征的復雜性、數(shù)據(jù)稀缺性、算法局限性以及模型可行性。總之，現(xiàn)有研究進展不僅比較了成年患者和患兒兩大人群的氣管導管定位方法，還對AI技術介入氣管導管定位的應用前景進行了展望，為AI在氣道管理中的臨床應用提供了一定的參考。

參考文獻略。

DOI:10.12089/jca.2025.12.014