徐 瑾，邓晓明，晏馥霞

1中国医学科学院 北京协和医学院 整形外科医院麻醉科，北京 100144 2中国医学科学院 北京协和医学院 阜外医院麻醉科，北京 100037

近年来，人工智能和机器学习取得了显著进展，特别是在图像识别、自然语言处理、生物信息学等领域。随着信息技术的发展，社会各个领域的大数据海量积累，机器学习的范围不断扩大。在医疗领域，大数据被广泛地挖掘应用并在临床疾病诊断方面取得卓越成就。麻醉领域在发展和应用机器学习技术方面具有显著的优势：各种计算机控制系统，如监护仪、药物输注系统及麻醉电子病历系统可直接连接至每例患者，实时收集大量高保真数据[1]。然而，人工智能对于现代麻醉而言并不只是简单闭环反馈控制系统。为了了解机器学习是如何从简单的方程中产生决策，引领麻醉至机器辅助时代的临床实践并解决临床问题，本文总结了机器学习的定义、算法等相关概念以及在麻醉领域的应用，概括了人工智能在麻醉领域的发展现状。

机器学习的定义及分类

定义机器学习是一种计算机科学理论，使用统计学技术，使计算机或人工智能在不使用任何显式程序的情况下，根据大数据逐步改善给定任务的性能[2]。通过从大数据中自我学习，机器学习可以产生一个稳定的模型，并可预测另一个数据集的结果[3]。

分类机器学习的数据处理主要分为监督学习和无监督学习两种[4]。

监督学习：借助有标签的数据进行学习辅助，从而达到学习目标。……