هوش مصنوعی در بیهوشی: ارتقای پیش‌بینی پیرامون عمل و کمک‌های پروسیجرال – یک مرور نظام‌مند - اکبرپور, پریسا (مجله انجمن آنستزیولوژی و مراقبت‌های ویژه ایران, 2026)
زمینه: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با ارائه پیش‌بینی و پشتیبانی تصمیم مبتنی بر داده، به سرعت در حال دگرگونی تصمیم‌گیری‌های پیرامونی هستند و ممکن است عوارض مرتبط با بیهوشی را کاهش دهند. علیرغم پیشرفت‌های امیدوارکننده، تبدیل این فناوری به مراقبت روتین بیهوشی به دلیل شکاف‌های روش‌شناختی، اعتبارسنجی و اجرایی، همچنان محدود است. اهداف: این مرور، کاربردهای هوش مصنوعی در بیهوشی را با تمرکز بر پیش‌بینی عوارض پیرامونی و کمک‌های پروسیجرال مبتنی بر هوش مصنوعی ارزیابی کرده و موانع اجرای آن‌ها را شناسایی می‌کند. روش‌ها: یک جستجوی نظام‌مند در پایگاه‌های پاب‌مد، ام‌بیس، وب آو ساینس، ککران CENTRAL، آی‌تریپل‌ای اکسپلور و گوگل اسکالر از ژانویه ۲۰۱۵ تا مارس ۲۰۲۵ انجام شد تا مطالعات ارزیابی‌کننده مدل‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین اعمال‌شده بر مراقبت حین عمل، مدیریت راه هوایی یا پیش‌بینی رویدادهای مرتبط با بیهوشی شناسایی شوند. غربالگری، استخراج داده و ارزیابی کیفیت توسط دو بازبین انجام شد. خطر سوگیری و قابلیت کاربرد با استفاده از PROBAST برای مطالعات مدل‌سازی پیش‌بینی و RoB 2 / ROBINS-I برای مطالعات تصادفی‌سازی شده و غیرتصادفی ارزیابی شد. در صورت مناسب بودن، برآوردهای اثر و شاخص‌های افتراق با استفاده از متاآنالیز مدل اثرات تصادفی تلفیق شدند. یافته‌ها: جستجو ۱۲۷۶ رکورد یافت؛ پس از حذف ۳۵۶ مورد تکراری و رد ۸۲۳ مورد در مرحله غربالگری، ۹۷ متن کامل ارزیابی و ۲۱ مطالعه (با حجم نمونه از ۵۶۸ نفر در کارآزمایی‌های تصادفی‌سازی شده تا بیش از ۵۰۰۰۰ مورد در مدل‌های پیش‌بینی) معیارهای ورود را داشتند. کاربردهای هوش مصنوعی شامل پیش‌بینی هیپوتانسیون حین عمل، هیپوکسمی و تهوع و استفراغ پس از عمل (PONV)، و همچنین ارزیابی راه هوایی دشوار، لوله‌گذاری تراشه با کمک رباتیک و بلوک‌های ناحیه‌ای تحت هدایت سونوگرافی بود. متاآنالیزها نشان‌دهنده قدرت افتراق خوب برای هیپوتانسیون (AUROC=0.81) و هیپوکسمی (AUROC=0.81) بودند، در حالی که پیش‌بینی PONV بهینه نبود (AUROC=0.68). معماری‌های یادگیری عمیق (مانند شبکه‌های کانولوشنی مانند انواع VGG) قوی‌ترین عملکرد را در پیش‌بینی راه هوایی دشوار داشتند (AUROC تلفیقی ≈ ۰.۸۴). فناوری‌های پروسیجرال (لوله‌گذاری با کمک رباتیک و بلوک‌های عصبی هدایت‌شده با هوش مصنوعی) در شبیه‌سازی و سری‌های بالینی اولیه نرخ موفقیت بالایی (>۹۰%) نشان دادند. نتیجه‌گیری: هوش مصنوعی از طریق بهبود پیش‌بینی خطر و کمک‌های پروسیجرال، وعده ارتقای ایمنی بیمار در بیهوشی را می‌دهد. شواهد کنونی با محدودیت‌هایی مانند حجم نمونه کوچک، روش‌های ناهمگن، اعتبارسنجی خارجی محدود و گزارش‌دهی متغیر مواجه است. برای تسریع پذیرش، کارهای آتی باید بر اعتبارسنجی چندمرکزی، کارآزمایی‌های تأثیر و هزینه-اثربخشی، گزارش‌دهی استاندارد، حاکمیت شفاف مدل، و چارچوب‌های اخلاقی و نظارتی روشن شامل رضایت آگاهانه و مدیریت داده تمرکز کنند.