کاربردهای هوش مصنوعی در بیهوشی جراحی‌های مغز و اعصاب: مرور نظام‌مندِ کاربردها، چالش‌ها و مسیر آینده - asgari, sogol; مسعود نشیبی; فرهاد صفری; حسنعلی احمدی; سیدسام مهدی حسینی نسب (مجله انجمن آنستزیولوژی و مراقبت‌های ویژه ایران, 2026)
زمینه: بیهوشی در جراحی‌های مغز و اعصاب به‌دلیل حساسیت بالا در حفظ فشار و جریان خون، عملکرد مغزی و نیاز به کنترل دقیق عمق بیهوشی از چالش‌برانگیزترین حوزه‌های پزشکی است. پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی و روش‌های یادگیری ماشین فرصت‌های جدیدی برای بهبود پایش، پیش‌بینی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری در این زمینه فراهم کرده است. هدف: این مرور نظام‌مند به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پیش‌بینی رخدادهای همودینامیک، برآورد عمق بیهوشی، کنترل خودکار دارو و پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی در بیهوشی جراحی‌های مغز و اعصاب می‌پردازد. روش: جستجوی ساختاریافته در پایگاه‌های علمی معتبر برای مطالعات منتشرشده در بازه زمانی ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۵ انجام شد. تنها مطالعاتی وارد مرور شدند که بر روی داده‌های بالینی انسانی اجرا شده یا مدل‌های پیشنهادی را با داده‌های اتاق عمل اعتبارسنجی کرده باشند. یافته‌ها: شاخص پیش‌بینی افت فشار مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین در چندین کارآزمایی منجر به کاهش مدت و شدت دوره‌های افت فشار در حین عمل شده است. مدل‌های زمانی عمیق برای پیش‌بینی عمق بیهوشی از سیگنال‌های الکتروانسفالوگرافی نسبت به روش‌های داروشناسی سنتی دقت بیشتری نشان داده‌اند. سامانه‌های حلقه‌بسته چندورودی-چندخروجی توان بالقوه‌ای برای خودکارسازی ایمن کنترل بیهوشی ارائه کرده‌اند. همچنین کاربرد روش‌های پردازش زبان طبیعی در استخراج اطلاعات از پرونده‌های الکترونیک، مسیرهای جدیدی برای پیش‌بینی ریسک و پشتیبانی تصمیم‌یار بالینی فراهم کرده است. نتیجه‌گیری: هوش مصنوعی در زمینه بیهوشی جراحی‌های مغز و اعصاب از مرحلهٔ ایده به سوی کاربرد بالینی پیش رفته است؛ اما برای پذیرش گسترده لازم است توجه بیشتری به توضیح‌پذیری مدل‌ها، استانداردسازی داده‌ها و انجام آزمایش‌های بالینی چندمرکزی معطوف شود. تحقیقات آینده باید بر یکپارچه‌سازی داده‌های چندگانه و توسعه الگوریتم‌های ایمن متمرکز باشد.