人工智能助力手术排班系统优化：机遇与挑战

研究人员开展手术时长预测模型研究，发现其有提升医疗效率潜力，但存在局限。

　　优化手术流程的排班系统对于最大化医院资源利用、改善患者预后至关重要。在该项目中，人工智能（AI）工具与新技术的融合对于实现个性化患者护理、优化围手术期临床路径极为关键。研究人员饶有兴趣地研读了帕克斯等人撰写的手稿，其开发了一种手术时长预测模型。该模型通过分析实际变量，并在各类手术中进行验证，似乎采用了务实的方法，这为提高医疗实践的效率和可持续性提供了潜在途径。然而，研究人员对该模型的可行性和实际应用有一些看法。该模型的一个关键局限在于手术时长的精确界定，这需要进一步明确。为了将该模型有效转化为实际的排班方法，必须把手术室（OR）总占用时间视为手术规划和资源分配的关键决定因素。这不仅包括实际手术操作时间，还涵盖术前准备、麻醉诱导与恢复、清洁以及物资补充等环节，这些都显著影响整体排班效率。另一个关键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。此外，新技术的应用不应仅仅被视为一种创新，而应作为开发高性能、高效工具的手段，以提升当前临床实践水平。在此背景下，机器学习模型不仅应作为分析工具，还应成为可付诸行动的工具，实现从预测性洞察到战略规划和优化排班的转变，最终改善决策制定和资源分配。虽然做出准确预测是一个良好的开端，但维持一个活跃的 AI 模型需要资源投入，比如相较于当前组织系统，要增加手术病例数量。考虑组建一个多学科团队或许有益，其能够促进 AI 与其他新兴技术的融合。