人工智能在预测困难气道方面的研究进展
杨展眉
唐之音
刘洪涛
中国医科大学附属盛京医院麻醉科,沈阳 110000
摘要：气道管理是麻醉中重要的环节,难以预料的困难气道可以导致严重的后果,如低氧血症、脑死亡等,因此麻醉前的气道评估尤为重要.机器学习和深度学习在建立困难气道预测模型方面有着比传统方法(如改良马氏分级、甲颏距离等)更加优越的性能.机器学习算法可以敏锐发现变量之间的非线性关系,深度学习算法,特别是卷积神经网络及其变体,通过自动分析多模态数据,显著提高预测准确性和效率.本文重点介绍机器学习与深度学习技术在困难气道评估方面的应用,以期提高麻醉的安全性.
关键词：人工智能麻醉气道管理预测模型机器学习深度学习
分类号：R614(外科手术学)
论文发表日期：2025-10-18
在线出版日期：2026-09-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1578-1582 )
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