聚焦数字健康｜助力减少术中并发症，“AI预测”可破解围手术期低血压监测痛点？

21世纪经济报道记者季媛媛 上海报道  近年来随着医疗技术的不断进步，手术安全性得到大幅提升，但仍有许多患者会发生严重的术后并发症，甚至导致死亡。其中，围手术期中发生低血压是影响患者康复质量的危险因素，它与急性肾损伤、心肌损伤、卒中等相关术后并发症及三十天死亡率有强相关性。

如何减少围手术期低血压事件的发生至今仍是麻醉医生面临的一个巨大挑战，亟待解决。而在8月3日，搭载HPI低血压预测指数软件的全新一代血流动力学监护平台HemoSphere®患者监护仪在中国正式上市。据了解，全新一代HemoSphere患者监护仪是爱德华首款人工智能患者监护仪产品，搭载的HPI低血压预测指数软件基于人工智能（AI）技术研发，可提前对患者即将发生低血压的可能性做出预测，协助临床医生及时采取治疗措施减少可能由低血压引起的急性肾损伤、心肌损伤等相关术后并发症，提升患者预后质量。

中国医师协会麻醉学医师分会会长、上海市医师协会麻醉科医师分会会长于布为教授表示，血压作为一个基础生理参数，是每一个麻醉医生日常工作中都会重点关注的指标。随着人工智能技术的发展，未来术中低血压管理的方向，应该是预测、预防和个体化管理。建立围术期血压个体化管理的观念需要更多和更大规模的临床研究，也需要更多的先进技术。 

“通过这些新的技术，可以辅助临床医生更好的进行围术期血压的个体化管理，从而提高临床管理的质量，也更好的发展和壮大整个围术期学科，真正实现以患者为中心的麻醉‘治疗’理念，延续患者生命安全。”于布为说。

术中低血压成临床挑战 

术中低血压是麻醉期间常见的并发症，与心肌损伤、急性肾损伤、中风和死亡息息相关。老年患者在围术期更容易出现血流动力学波动和器官功能障碍。尽管血压只是血流动力学的一个简单测量指标，但它反应了器官是否处于低灌注、缺血甚至器官功能障碍状态。

爱德华中国重症监护及外周血管业务资深总监朱晋良在接受21世纪经济报道记者采访时介绍，目前全球65岁以上的手术患者中有83%是会产生围手术期低血压。在全球的资料里面它是非常普遍，五个里面有四个患者是有产生术中低血压。此外，目前在临床上比较多的有据可查的致死原因主要来自于其并发症，包括心肌损伤、肾损伤、中风等，这些会影响到患者术后生活质量。

“以肾损伤为例，人体肾脏对于液体敏感度是很高，如果一旦缺血或缺水，肾脏容易损伤，而如果造成急性损伤有可能就需要透析。如果一个患者本身手术并不会引起肾脏问题，但因为低血压的产生导致他的肾损伤，就会造成不可逆的情况，最终导致该患者需要长期透析。换言之，术中低血压一旦出现很可能会对患者的生活质量造成较大的影响。”朱晋良说。

实际上，不少临床专家也纷纷表示，围手术期低血压与手术患者术后并发症及三十天死亡率密切相关，且难以在第一时间识别进行及时治疗，严重影响患者的预后康复质量。围手术期低血压可危及器官，并与心肌损伤、急性肾损伤等并发症以及三十天死亡率密切相关，严重影响患者预后。因此减少术中低血压的发生是麻醉医生面临的一个巨大挑战，亟待解决。

此外，围手术期低血压难以被第一时间识别及时治疗。通常，围手术期低血压难以控制的点在于，它开始的时间并不是低血压临床征象出现的那一刻。当医生通过常规监测发现血流动力学不稳定的临床征象时，患者很可能已较长时间处于低血压状态，这就会造成后续的器官衰竭并影响康复质量。如果可以预估到低血压的发生，抢先采取治疗策略预防低血压，更容易改善预后。 

“如果患者不是因为液体缺失导致的术中低血压，医生给他液体的话可能发生肺积水。所以难点在于如果没有一个参数给到医生的话，除非这个医生是非常有经验的，通常是很难在血压降低的第一时间能够给到患者精准化的治疗。如果能够有我们的患者监护仪，有HPI低血压预测指数软件，它能够告诉医师这个手术患者在未来的十五分钟之内它有可能产生术中低血压高到90%以上的可能性。”朱晋良强调，在技术的支持下需要做到的是不只告诉临床医师未来十五分钟之内患者会有术中低血压，还会通过提供一系列的参数告诉医生接下来要怎么去给患者精准化的治疗。

换言之，过去术中低血压的难点和痛点就在于缺乏预测工具，医生只能通过经验来给患者提供治疗。而如果有相应的设备进行监测提前预警，即可避免术中低血压。 

AI预测如何实现？

近年来随着5G、AI、大数据等新一代高端技术的进步，以数字技术赋能健康产业已经成为全球重要趋势，技术创新的更迭改变也持续不断地推动医疗健康高质量发展。在数字化浪潮的背景下，如何利用人工智能（AI）等高新技术手段赋能产品创新也成为一大方向。  

《2020人工智能医疗产业发展蓝皮书》显示，当前，人工智能技术融入国内诊疗流程的主要切入点在于医学影像和精准医疗。在医学影像方面，人工智能技术主要依托图像识别和深度学习能力，用以解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建3类诊断需求。人工智能技术主要辅助影像诊断承担较大数据样本量的分类检出工作，在判断标准相对明确、知识构成相对简单的情况下，替代医师部分工作，在辅助疾病诊断、基因分析、预后判断、定量放射学诊断等方面提供具有附加值的工作。

目前，我国人工智能医学影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆腔、四肢关节等几大部位，以肿瘤和慢性病领域的疾病筛查为主。在精准医疗方面，以个人基因组信息为基础，利用人工智能与大数据挖掘、基因检测等前沿技术，可以对大样本人群和特定疾病类型进行生物标记物分析与鉴定，找到精确发病病原和作用靶点，并结合病患个人的实际身体状态，开展个性化精准治疗，提高疾病预防与治疗效果。

近年来，精准医疗的临床应用正在逐步实现，在药物研发、肿瘤分子标记物检测、无创肿瘤基因检测、癌症靶向治疗、肿瘤细胞免疫治疗、出生缺陷筛查等临床诊断与治疗领域发挥着重大作用。

而据21世纪经济报道记者了解当下，HPI低血压预测指数技术基于AI算法，以历史事件为数据源，结合实时动脉波形信号，对病患未来发生低血压事件的可能性做出预测，辅助医生做出准确的临床诊断。借助HPI低血压预测指数技术， HemoSphere病人监护仪能够对成人非手术患者未来20分钟内和手术患者未来15分钟内可能发生的低血压事件（平均动脉压＜65mmHg持续至少1分钟）予以警示，同时为临床医生提供前负荷，后负荷和心肌收缩力等相关血流动力学参数，辅助医生在低血压事件发生前了解其发生诱因并进行干预，从而及时采取治疗预防，帮助减少可能由低血压引起的急性肾损伤、心肌损伤等相关术后并发症，有效提升预后质量。

但是，如何推动人工智能落地也成为诸多跨国医疗器械企业的战略焦点。有业内分析师告诉21世纪经济报道记者，一方面，医疗器械厂商需要选择把智能化、数字化的技术融入到设备当中，向行业提供智能设备，提高三甲医院各大科室运作效率，为临床提供智能化的解决方案，帮助基层提高医疗服务水平及能力，帮助高端医院提高效率，在基层和高端医院互联互通的时候可以改善患者看病的可及性。另一方面，在中国建立生态体系，需要选择本土优质合作伙伴展开合作。在设备、医生、医院、管理者等方面进行多方赋能，进一步提升医疗效率、质量、可及性。

“只有将开发出来的数字技术真真正正带到科室、医院、临床，带到医生、护士手里，才能产生临床价值。”该分析师说。