人工智能辅助预警在重症监护室患者病情恶化风险评估中的应用效果

【摘要】目的：讨论及研究人工智能辅助预警在重症监护室患者病情恶化风险评估中的效果。方法:本次研究的起始时间为2024年10月份，截止时间为2025年10月份，患者数量为80例，随机分成对照组和实验组，每组40例患者，对照组为常规监护；实验组人工智能辅助预警，对比两组患者的住院时间、死亡率；预警提前时间。结果:实验组患者住院时间短于对照组，28天死亡率低于对照组，预警提前时间早于对照组，p<0.05。结论：对重平监护室患者提供人工智能辅助预警，可以有效的缩短患者住院时间，提早完成预警，降低患者28天死亡率。

【关键词】人工智能辅助预警；重症监护室；病情恶化；风险评估；

  重症监护院作为医院收治病情危重患者的重要单元，患者多存在器官功能不全或者生命体征不稳定，患者病情变化迅速，而且无法有效的预测。传统的ICU监测需要医护人员来记录患者的生命体征、实验室的检查结果和临床观察，依据经验来判断患者的病情走向。但人体生理参数相对较为复杂且多变，单纯的依据人工的方式无法及时、准确的识别患者早期病情恶化的征兆，会导致干预延长，影响患者的治疗效果和预后[1]。当前大数据、人工智能的迅速发展，在医疗领域不断深入，人工智能辅助预警可以建立多源医疗数据管理，有效的识别潜在的风险，在早期识别预警，为临床干预提供更多的时间。本文就人工智能辅助预警在重症监护室患者病情恶化风险评估中的效果进行讨论，现报道如下：

    1.1一般资料

本次研究起始时间为2024年10月份，截止时间为2025年10月份,患者数量为80例，年龄范围59-83岁，平均年龄69.44±2.64岁，男性39例，女性41例，分析所有患者的基础资料，P>0.05，可进行研究。

纳入条件：预期在ICU停留时间超过48小时，家属对研究知情同意；

排除标准；临终关怀或者放弃治疗的患者；参与其他临床试验的患者；

1.2方法   

对照组常规监护，护理人员记录患者的心率、呼吸、血压、血氧饱和度等，每4-6小时记录一次患者的生命体征，医护人员依据患者的经验判断病情的变化，依据相关流程处理。

实验组提供人工智能辅助预警，整体患者的电子病历，监测患者的生命体征，实验室的结果、用药记录，通过训练的机器 学习模型，完成实时分析，系统每5分钟更新一次评估的结果，若患者病情在6小时内恶化时，发出预警信号，医护人员完成患者信息复核，并及时干预[2]。

1.3观察指标

对比患者的平均住院时间；28天内死亡率；恶化预警提前时间。

1.4统计学方法

本文中涉及到的计量用（`x±s）表示行t检验，全部数据都进行SPSS17.0软件数据包来计算，P<0.05，可以进行统计学对比。

2  结果

2.1对照组患者平均住院时间为14.52±3.25d；28天内死亡6例；患者从明确恶性到临床识别为1.25±0.84h；

实验组患者平均住院时间为10.21±2.41d；28天内死亡2例；患者出现病情恶化前4.12±0.32h系统给予提示，缩短临床识别时间。实验组各项指标优于对照组，p<0.05。

3  讨论

   重症监护室作为医院救治危重患者的最后防线，其核心任务在于通过密集的监测和及时的干预，保证患者生命体征的稳定性，逆转患者器官衰竭的风险[3]。但患者病情的瞬间万变对临床预警的时效性和准确性提供出了更高的要求。有效的分析患者病情恶化的风险，建立完善的管理措施，促进其恢复十分重要。

   本文通过对两组患者提供不同的干预措施后，实验组患者平均住院时间明显缩短，住院时间缩短与多种因素相关，建立人工智能辅助预警，可以在早期进行每户性的干预，传统的监护模式多依赖于固定的时间点进行评估，而且与医护人员的个人经验相关，若患者病情恶化，评估存在时间窗效应，存在一定的延迟。使用AI系统，可以连续、实时的进行多维数分析，有利于在生理参数出现细微变化时提供管理，及时发出预警信息，有利于临床团队更好的发现病情恶化风险，而且在早期存在组织灌注不足时，有利于医生更好的完成液体复苏或者使用血管活性药物，避免了更为严重的休克，继而导致多器官功能衰竭，该种预防性的精准的干预措施，有效的阻断了疾病的进一步发展，降低了患者出现并发症的风险，而且减轻了患者的疾病严重程度，加速了患者的康复进程，患者在ICU的停留时间进一步缩短。

   实验组患者28天死亡率进一步疾病，死亡率作为评估重症患者监护质量的重要指标，该指标下降说明了AI预警系统在挽救患者生命当中的价值，使用AI系统，可以提前预警，为医生争取了更多的宝贵时间，医护人员从警报接收、病情复核、诊断思考 到启动目标导向治疗得到更为完整的决策链，更好的挽救了患者的生命。

   AI预警系统有着较佳的优势 ，在处理海量、高维、异构数据的能力更佳，ICU可以完善海量数据的管理，记录患者的生命体征、离散实验室的结果、完成影像学报告管理，开展用药记录管理以及护理文书管理，完成收集数据，既可以单个的分析数据是否超过了阈值，亦可以了解不同数据之间的关系，动态变化的关系，识别血压下降的相关范围，作为循环障碍的早期管理。

   综上所述，人工智能辅助系统可以有效的识别患者病情恶化的风险，实现早期干预和管理，充分的满足患者的治疗需求，实现预防和管理相结合，具有较佳的潜力，有利于更好的提升护理质量，建立良好的干预方案，提升患者的健康水平。

参考文献

［1］马佳慧,蔺红静,张学丽,秦泽雨,姜南.智能技术在危重症患者康复护理中的应用进展与挑战[J].中华急危重症护理杂志,2025,6(8):953-956.

［2］李强,杨斌.基于5G和人工智能技术的“互联网+”应急救治系统构建与应用[J].中国数字医学,2024,19(9):27-32.

［3］张燕丽.人工智能辅助决策护理在PICC导管老年重症患者中的应用探究[J].健康导刊,2025,2(21):61-63.

［4］黄洋洋,许文萍.基于人工智能的重症监护室患者出院后健康风险预测模型构建与应用研究[J].中西医结合护理(中英文),2025,11(7):5-9.