高齢患者における危険因子の周術期管理

手術後の強化された回復（ERAS）は、エビデンスに基づいた医療に基づいており、複数の部門の連携を通じて周術期管理のクリニカルパスを最適化します。 その核となるのは、患者中心のリハビリテーションの推進です。 この考え方は、人々の心に深く根付いています。 これに関連して、センターは、高齢患者における股関節骨折と肺がんの発生率の高さをブレークスルーとして利用し、センターの国内有数の可視化技術と人工知能 (AI) 技術を組み合わせて、高齢患者の完全な周術期評価システムを作成する予定です。高齢患者の周術期リスクを軽減します。

可視化技術には、気道ツールの可視化、超音波可視化、脳機能モニタリングの可視化などが含まれ、術前のリスク評価、ベッドサイドでの迅速な評価、気道管理、補助血管穿刺、誘導局所ブロック麻酔、術後鎮痛などで広く使用されています。 . リンクし、良好な臨床結果を達成しました。 これらのテクノロジーには独自の利点がありますが、体系的な統合と的を絞った最適化が欠けています。 高齢患者に適したさまざまな視覚化技術を有機的に統合して、高齢患者の完全な周術期評価システム、患者の包括的かつリアルタイムの動的評価を作成し、高齢患者の周術期の精神、神経、呼吸、および循環機能を実現します。重要な臓器（心臓、肺、脳、腎臓など）のストレスと損傷を軽減し、周術期の高齢患者の総合的な管理を実現し、周術期の高齢患者のリスクを軽減します。

人工知能技術は、医療ビッグデータを深く掘り下げ、大量の複雑なデータを統合し、強力な包括的な分析機能を備えています。 これは、複雑な術前評価、周術期の医学的意思決定、および予測不可能な有害事象のリアルタイム警告を行う高齢患者を支援するのに適しています。 この技術は、腫瘍の画像診断、皮膚疾患の診断、糖尿病の診断など、さまざまな医療分野で広く利用されています。 現在、外国の学者は、患者の関連する臨床的特徴を組み合わせ、人工知能技術を使用して、術中低血圧の早期警告システム、入院患者の死亡リスクを監視するためのリアルタイム早期警告システム、および院内心停止を開発しました。予測システム。 人工知能を使用して、周術期のリスクとリアルタイムの早期警告を包括的に評価および予測します。これにより、高齢患者の周術期全体がカバーされ、効果的なリスク管理が実装されます。

高齢患者の手術および術後合併症の固有のリスクは増加します。 筋力低下、併存疾患、機能低下による予測不可能な周術期リスクに対処するため、高齢の手術患者に安全を保証することは、老年医学の大きな課題となっています。 このプロジェクトでは、視覚化技術を術前評価、麻酔管理、ベッドサイドのリアルタイム監視と介入などに使用して、高齢患者の正確な周術期管理とプロセス全体の全人管理を実現します。 AI技術は、高齢患者の周術期リスク予測とリアルタイムの追跡リスク警告に適用され、麻酔深度の制御と臓器機能の維持をガイドします。 上記の技術は、高齢患者の周術期リスクを高めるさまざまな状況に有機的に統合され、評価-診断-介入-再評価の閉ループに組み込まれ、高齢患者の完全な周術期評価システムを作成します。 また、学際的なチームを通じて、周術期管理のクリニカルパスを最適化し、周術期の高齢患者の全人的リスク管理システムを実証して、さらなる推進を図っています。