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围手术期护理面临诸多挑战，研究人员开展了数字生物标志物在围手术期应用的研究。结果显示其可用于术前预康复、术中监测及术后追踪。这为改善手术预后提供了新途径，有望推动围手术期护理发展。
在当今医疗科技飞速发展的时代，围手术期护理却面临着诸多难题。手术前，如何精准评估患者身体状况，做好充分的术前准备，降低手术风险，是一大挑战；手术过程中，怎样及时察觉患者的细微变化，保障手术顺利进行，也让医护人员费尽心思；手术后，患者回家康复阶段，缺乏有效监测手段，难以第一时间发现并发症迹象。在这样的背景下，研究人员积极探索新的方法，数字生物标志物（Digital Biomarkers）应运而生，它如同黑暗中的曙光，为解决这些难题带来了希望。
为了探寻数字生物标志物在围手术期护理中的作用，来自多伦多大学血管外科（Division of Vascular Surgery, University of Toronto）、哈佛大学医学院（Harvard Medical School）等机构的研究人员 Ben Li、Arjun Mahajan 和 Dylan Powell 展开了深入研究。他们发现，数字生物标志物在术前、术中及术后护理中都有着巨大的应用潜力，这一研究成果发表在《npj Digital Medicine》上。这一发现对于提升围手术期护理质量，改善患者手术预后意义重大，有望推动整个围手术期医学领域的发展。
研究人员在研究过程中主要运用了以下关键技术方法：借助可穿戴设备收集大量实时健康信息，这些设备能持续监测患者的各种生理数据；运用人工智能技术对收集到的数据进行分析处理，比如快速合成健康指标、预测患者病情变化等，从而挖掘数据背后的价值，为围手术期护理提供有力支持。
术前护理
数字生物标志物在术前护理中发挥着重要作用。一方面，它有助于术前预康复（Prehabilitation）。术前预康复旨在通过运动、饮食和心理支持等方式，提升患者的功能能力、营养状况和心理准备，降低围手术期风险。研究发现，患者利用可穿戴技术进行家庭预康复项目，能有效增加身体活动量、步行距离和功能状态 。另一方面，数字生物标志物可以监测症状负担。在家中通过智能手机和智能手表收集的数字生物标志物数据，能依据活动模式、睡眠、屏幕使用时间、疼痛和疲劳等信息，追踪患者报告的症状负担，帮助医患双方及时发现围手术期症状恶化情况，并采取相应的干预措施。
住院期间护理
住院期间，医护人员要照顾不同病情严重程度的患者。基于人工智能的数字生物标志物系统能实时快速整合健康指标，当患者出现病情恶化早期迹象时，及时通知医护人员。例如 CHARTWatch 系统，它能持续监测住院患者的 100 多个临床变量，并预测患者在未来 48 小时内需要重症监护或病情恶化的风险，提前向医疗团队发出预警，让高风险患者得到及时救治。初步数据显示，该算法预测患者结局的准确性比临床医生高出 15% 以上，使高风险患者的死亡率降低了约 15% 。此外，数字生物标志物还能测量术中医护人员的压力水平，如在心脏手术中，通过可穿戴传感器获取心率变异性数据，能准确捕捉体外循环灌注师的急性压力水平，当压力过高可能导致手术并发症时，及时提醒手术团队调整状态，确保手术安全进行。
术后护理
手术后，患者大部分康复过程在家中进行，但出院后患者面临着术后并发症的风险。数字生物标志物系统借助可穿戴技术，让患者和医护人员在家就能追踪重要生命体征，一旦出现病情恶化迹象，及时发出警报，确保患者得到适当治疗。同时，研究患者报告结局（Patient-Reported Outcomes）已成为外科领域的重点，可穿戴技术和数字生物标志物使患者能有效在家追踪康复过程，并以可行且经济的方式报告与自身健康相关的结果 。
研究表明，数字生物标志物在围手术期护理中具有显著优势，但也面临一些挑战。比如，可穿戴产品和数字技术可能产生不准确数据，这可能加剧健康不平等，像脉搏血氧仪在不同肤色患者中误差率不同；数据隐私问题也不容忽视，医疗领域的数字生物标志物数据应严格保密，防止网络威胁泄露个人健康信息；而且，医疗行业对新技术的接受速度较慢，担心新技术可能带来意想不到的负面后果。因此，患者、临床医生和医疗管理人员共同参与数字生物标志物的设计与实施至关重要，积极的利益相关者参与和协作，有助于建立信任，促进该技术的安全应用。
这项研究意义非凡，数字生物标志物为围手术期护理带来了新的思路和方法，在术前预康复、症状监测、病情预测、医护人员压力管理以及患者康复追踪等方面都展现出巨大潜力。尽管面临数据准确性、隐私保护和技术推广等挑战，但通过各方协作，有望克服困难，充分发挥数字生物标志物的优势，提升手术治疗效果，为患者带来更好的健康福祉，推动围手术期医学的进一步发展，让医疗护理更加精准、高效、人性化。
