张吉妥, 胡小义, 纪木火, 杨建军

1.郑州大学第一附属医院 麻醉科,河南 郑州 450052;2.南京医科大学第二附属医院 麻醉科,江苏 南京 210011

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率学、统计学、计算机科学等,其本质是对算法的研究,使计算机能够从海量数据中分析并学习规律,不断优化自身算法并对新数据进行预测[1-2]。近年来,机器学习在医疗领域的应用越来越广泛,逐渐改变着传统的医疗模式。在图像识别、大数据分析等方面,机器学习有着明显的优势和潜力[3]。

麻醉与围术期并发症是指在麻醉及手术过程中或手术后可能出现的各种不良症状,包括低血压、低氧血症、术后谵妄等,这些并发症可能与麻醉药物、手术操作、患者的个体差异以及术后护理等因素有关,严重影响患者的术后生活质量。传统的术后并发症评估方法主要依赖于临床经验、评估量表和检查指标,应对复杂情况时存在一定的局限性。然而,机器学习可以利用大规模的数据和复杂的算法模型,挖掘疾病潜在的关联和信息,从而提供更准确、个性化的围术期并发症预测。本文将介绍机器学习在麻醉与围术期并发症预测方面的应用,并对其未来前景进行探讨。

1 机器学习的分类及常见算法

在机器学习领域中,根据数据处理的方式,通常可分为四类:监督学习,无监督学习,半监督学习及强化学习[4]。

监督学习使用带有标签的训练数据来建立模型。当输入新的数据时,算法会根据已建立的预测模型提供相应的预测值。……