摘要：
KKH妇女儿童医院(KKH)和新加坡国立大学(新加坡国立大学)工程学院进行的一项研究表明，全球首个由人工智能(AI)驱动的新型超声引导自动脊柱识别系统uSINETM可以通过提高脊髓麻醉期间首次进针的准确性和成功率来改善患者的护理。
由KKH领导，与中国国立大学电子与计算机工程系的研究人员合作，uSINETM是一项利用超声成像和人工智能自动识别脊椎插入的水平和中线的新技术，因此脊椎麻醉中涉及的脊椎穿刺针插入可以更准确，需要更少的尝试。使用专有的机器学习算法，uSINETM将在超声扫描过程中自动识别解剖标志，并在找到正确的位置和角度时实时通知麻醉师。
KKH领导的一项临床研究使用从uSINETM获得的标记物评估了脊髓麻醉的首次成功率。该研究涉及2016年5月至2017年5月在KKH接受脊髓麻醉手术的100名女性。使用uSINETM，腰麻时第一次尝试进针的成功率非常高，为92%。
通过将针放置在椎骨之间并将药物注射到硬膜外或脊髓间隙中来执行神经轴麻醉程序。这些用于外科手术，如剖腹产、分娩时硬膜外镇痛和一些妇科手术。在美利坚合众国，每年进行超过140万次剖宫产和70万次硬膜外手术。
进针准确会提高麻醉质量，减少并发症，如神经刺激引起的皮肤异常感觉(如麻刺感或刺痛感(异常感觉))和脊髓组织内的积血(脊髓血肿)。
脊髓麻醉包括将局部麻醉剂输送到椎管周围的液体空间中。通常，医生用手来手动识别脊椎穿刺针插入的标志。由于其复杂性，它需要对解剖和技能的全面了解，并且在肥胖、脊柱异常或既往脊柱手术的患者中变得更具挑战性。困难的针放置可能导致更高的并发症发生率，例如重复尝试、麻醉失败或神经系统损伤。
已发表的研究报告的资深作者，KKH女子麻醉科主任兼高级顾问Sng Ban Leong副教授说：“在世界范围内，我们知道神经麻醉被用于许多妇科手术，因此它是最大的妇科医院。在新加坡，我们希望改善这一领域的患者护理，uSINETM将有助于实现这一目标。USINETM不仅减少了与多针插入相关的焦虑、不适和疼痛，还减少了与之相关的并发症。
此外，这种新型的AI驱动系统在培训专门从事麻醉的医生更好地识别正确的脊柱标记方面也发挥了重要作用。"
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