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麻醉是诱导和体验各种状态（如无痛、无法活动和失忆）的过程，以方便进行手术和其他医疗程序。在麻醉过程中，麻醉师面临关键的决策时刻，需要考虑手术的重要性以及麻醉相关选择可能导致的并发症。近年来，人工智能 (AI) 已成为麻醉决策的辅助工具，因为它有潜力协助控制和管理任务。本研究旨在对 AI 和麻醉交叉领域的文章进行全面回顾。我们使用与麻醉和 AI 相关的关键词，在 PubMed 上搜索 2020 年至 2022 年初发表的同行评审文章，进行了回顾。这些文章被分为九个不同的组：“麻醉深度”、“麻醉输送控制”、“机械通气和脱机控制”、“事件预测”、“超声引导”、“疼痛管理”、“手术室后勤”、“监测”和“神经重症监护”。四位审稿人仔细检查了选定的文章以提取相关信息。通过考虑麻醉的目的和类型、人工智能算法、数据集、数据可访问性和评估标准等项目来审查每个类别中的研究。为了提高清晰度，每个类别的分析都比以前的评论文章更清晰，为读者提供了关键点、局限性和未来研究的潜在领域，以便更好地理解每个概念。人工智能技术的进步有望显着增强麻醉实践并改善麻醉师的整体体验。
机器学习引导麻醉学：最新进展和临床应用回顾
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