人工智能赋能麻醉监护仪实现麻醉深度监测

作     者：郭艺 杜秋晨 吴朦朦 李冠华 GUO Yi;DU Qiuchen;WU Mengmeng;LI Guanhua

作者机构：火箭军特色医学中心北京市100088 北京航空航天大学北京市100191 

出 版 物：《中国医疗器械杂志》 (Chinese Journal of Medical Instrumentation)

年 卷 期：2023年第47卷第1期

页      码：43-46页

摘      要：目的利用低成本的麻醉监护仪实现麻醉深度监测功能,在围术期内有效辅助麻醉医生诊断并降低麻醉手术成本。方法提出一种基于人工智能的麻醉深度监测方法,设计了基于卷积神经网络和长短期记忆网络的麻醉深度监测模型,模型输入数据包括麻醉监护仪中记录的心电图和脉搏波,以及从心电图中计算出的心率变异性,模型输出为麻醉诱导、麻醉维持和麻醉苏醒3种状态。结果麻醉深度监测模型在迁移学习训练方式下的准确率为94.1%,优于所有对比方法。结论该研究的准确性满足围术期麻醉深度监测的需求,降低了手术成本。

主 题 词：麻醉深度 人工智能 麻醉监护仪 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0836[0836] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-7104.2023.01.007

馆 藏 号：203118173...