黄文起, 黄宇光
1中山大学附属第一医院麻醉科(广东广州 510080); 2北京协和医院麻醉科(北京100780)
面对突如其来的新型冠状病毒肺炎[1]疫情,人工智能(artificial intelligence, AI)在此次疫情的“防播散、治疾病、强管理、促研发”等多个环节得以成功运用,并取得了良好效果[2]。人工智能引入麻醉学科领域,开创了预防性镇痛大数据(big data)的新时代,智能化病人自控镇痛(artificial intelligent PCA,Ai-PCA)是人工智能创新镇痛有意义的尝试。术后镇痛和分娩镇痛能够满足广大人民群众追求美好生活的愿望,但在这个科技日益发展的新时期也对我们的工作提出了新要求[3]。本次专题重点讨论人工智能技术在术后镇痛和分娩镇痛中的应用。现代麻醉学历经170多年的发展,取得了巨大的进步[4-6],但是当前我国麻醉医疗服务能力的不足和广大患者对麻醉医疗的刚性需求之间存在的矛盾日益突显,我们清醒地认识到这是麻醉学科在临床麻醉方面面临的挑战。如何让患者获得更好的医疗?如何让患者享有安全舒适高质量的麻醉医疗服务?这已成为医疗领域乃至全社会关注的热点问题[7]。2019年10月30日在杭州召开的全国麻醉学术年会上,黄宇光主任委员呼吁“关注基层、关注护理、关注友邻、以人为本、一起强大(Together & Stronger) ”。2018年8月国家颁布了“加强和完善麻醉医疗服务的意见”(国卫医发【2018】21号文件),2019年 12月又发布了“麻醉科医疗服务能力建设指南(试行)的通知”(国卫办医函【2019】884号文件),为麻醉学科的发展指明了方向。为了进一步推动落实文件精神,切实加强医疗机构麻醉医疗服务能力建设,我们需要立即行动起来,研究有效的方案,解决临床实践中的难题,加速Ai-PCA和分娩镇痛的发展来满足人民群众的需求。
1986年国际疼痛研究协会(IASP)对疼痛作出明确的定义[8]。2001年疼痛被WHO列为第五生命体征。疼痛摧毁灵魂。术后急性疼痛(acute postoperative pain,APP)早期不能充分控制,则可变为慢性术后疼痛(chronic post-surgical pain,CPSP)。Dolin等[9]指出,41%手术患者在术后存在中重度的疼痛, 24%的手术患者没有得到充分缓解。不同的手术CPSP发生率为3%~80%,差异很大。Perkins等报道由控制不佳的急性疼痛转化为慢性疼痛的概率截肢手术、开胸手术和乳房手术发生率分别为30%~83%、22%~67%和11%~57%,而胆囊切除术最高可达56%[10]。围手术期产生的疼痛对患者而言不仅是一种生理创伤,也是一种重要的心理应激源[11]。术后24 h内严重疼痛时间每增加10%会导致术后CPSP发生率就会增加1/3[12]。多学科合理有效的镇痛可促进加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)的康复进程[13]。完善的围术期镇痛能预防中枢、外周敏化,短期能减轻术后疼痛、缩短住院时间、减少住院费用、加快患者快速康复、改善患者预后,远期能减少慢性疼痛的发生,改善患者心理状况等[14]。由于疼痛个体差异大,患者利用病人自控镇痛(PCA)技术根据自身疼痛程度,可自己间断按压追加键(Bolus)给予医师预设剂量的镇痛药物。理论上说,术后PCA有其优点,PCA应用应该比传统镇痛方式有所进步,对改善术后镇痛效应有所提升,因此曾经临床上一度广泛地应用[15-17]。然而PCA存在一些缺点,PCA治疗周期长,环节多,信息反馈不全、镇痛不全发生率高、回叫率高、服务效率难以周全、临床常有抱怨[5]。因此,术后镇痛需要规范化管理[18]。由于PCA存在上述问题,迫使临床医生想办法创新,借助物联网和人工智能新技术,Ai-PCA技术应运而生[19]。新型智能化镇痛系统能够解决理念策略、流程策略、制度策略、医疗技术策略、设备策略等问题, 有利于术后无线镇痛管理系统(wireless analgesia management system,WAMS)信息化、智能化、联网远程控制及大数据分折处理、PCA药物配比、参数设置等优化处理措施,可提高镇痛质量[20]。麻醉镇痛药是一把双刃剑,用药扬长避短个体化,让患者获得安全有效舒适轻松的享受。开展AI和Ai-PCA工作智能化设备最重要。目前,中国是全球智能化镇痛开始得最早的国家,且取得了可喜成绩,我们要乘风破浪,不断总结经验,改进不足,完善智能管理细节,提升智能化水准,为人类麻醉镇痛医疗服务作出贡献。
2018年11月15日,国家发布“开展分娩镇痛试点工作的通知”(国卫办医函【2018】1009号文件),确定了1 000家医院为分娩镇痛的试点,其中广东省有17家医院被选中为分娩镇痛试行单位。广东省医师协会成立了省级协作组。通过加强麻醉医师临床研究提升麻醉医师在围术期镇痛的引导作用[21]。然而,在智能化分娩镇痛的研发和临床应用中需要不断重新认识。PCA作为传统分娩镇痛的方法之一仍然有提升的空间,如产科医生与麻醉医生如何做好分娩镇痛前的引导和评估工作,麻醉医生完成操作、安装好Ai-PCA镇痛泵之后,产科护士如何参与急性疼痛服务小组(acute pain service,APS)管理,共同完成使镇痛达到5-A级。需要努力克服传统PCA的缺点、创新Ai-PCA模式、加强Ai-PCA管理,才能满足产妇的需求。由于不同个体耐受疼痛程度的不同,釆用智能化分娩镇痛治疗中加强药物的配伍与不同镇痛模式的选择极为关键。在智能无线管理基础上,可选择硬膜外连续输注+产妇自控,或者硬膜外间歇脉冲泵注+产妇自控,或者智能调节背景剂量等措施,有利于达到良好的分娩镇痛效果。
研究机构Gartner给出大数据的定义, “大数据”是需要新处理模式。“大数据”具有5-V特点:大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)、真实性(veracity)、价值性 (value)。加强临床研究与大数据的分析(clinical trial)是解决临床未知问题最直接、最有效的方法,研究成果可以指导临床实践,比一般临床经验更切实可靠,具有重要的临床价值。但是,临床研究涉及医学伦理、知情同意、样本量计算、选择类型、GRADE分级、高质量的随机对照试验(randomized controlled trial, RCT)、统计学处理、循证分析等问题。临床研究需要围绕创新性、导向性和高实用价值,需要围绕现代医学发展的要求,关注术后康复和考虑预后等问题。同时,需要釆取多学科密切协作、需要临床医师、统计学专家和方法学专家团队合作等方式,方能提升研究质量,彰显学科攻坚克难的引领作用。在实际行医过程中,医生的作用是“有限”的。正如Dr. Trudeau E(特鲁多医生)墓志铭上所记载: To cure sometime;To relieve often;To comfort always(有时,去治愈;常常,去帮助;总是,去安慰)。 大数据在医疗保健和疾病预防中有更加准确的辅助决策作用。大数据分析,符合循证医学的要求、符合社会发展的要求、符合健康评估的要求,符合目前各级医疗单位“高水平、现代化、研究型”综合性医院建设的要求, 符合广东省“登峰计划”重点医院建设的要求。在临床研究中发现,公开发表的文献中往往有不足之处,其中研究样本量越小,研究发现的准确度就越低;研究中有关的利益纠纷越复杂,研究发现的准确度就越低。因此,正确的临床研究,大数据收集与分析是极其重要的。
本专题通过“述评-专家笔谈-专题报道(临床研究论文)”的方式,刊登专家笔谈,如《智能化病人自控镇痛系统创新及其遵从的法规与标准》《〈术后智能化病人自控镇痛管理专家共识〉解读》[22-23]。刊登出专题报道论文,如《肾移植术前两种神经阻滞对术中及术后智能化病人自控镇痛药物用量的影响》《加速康复外科理念下胸段硬膜外镇痛与腹横筋膜阻滞对腹腔镜肝癌根治术患者术后综合效果的影响》《智能化病人自控镇痛对术后镇痛患者不良反应与满意度的影响》《不同剂量右美托咪定对舒芬太尼智能化病人自控镇痛用于腹部手术后镇痛效应的影响》《智能化管理系统对剖宫产术后静脉自控镇痛期间适宜随访时机的选择》《超声下不同配伍胸椎旁神经阻滞对胸腔镜术后智能化病人自控应激反应与镇痛效应的比较》《硬膜外阻滞联合全麻对胸腔镜肺癌根治患者术后智能化静脉病人自控镇痛效应的影响》《智能化病人自控镇痛泵用于分娩镇痛的临床观察》《评估引导下不同穿刺技术对初产妇智能化病人自控分娩镇痛效应的影响》等[24-32]。有利于人们对人工智能和镇痛药物药代动力学药效学研究有更深的认识,有利于促进舒适化医疗的进步,有利于促进精准化镇痛的前行。加强Ai-PCA和分娩镇痛的医疗服务能力建设,增强麻醉学科的凝聚力,提升人民群众的就医安全感、舒适感、获得感,让患者享有更加安全、舒适、高质量的医疗服务至关重要。我们坚信有国家相关政策的引领和社会各界的大力支持,麻醉科必将努力作为,在推进《健康中国行动(2019~2030年)》中发挥出更大的作用。 正所谓“雄关漫道真如铁,而今迈步从头越”,期望通过加快智能化镇痛的临床应用研究,让疼痛治疗能够朝着精准化医疗的方向快速发展。