AI用于儿科术后疼痛与阿片类药物管理：系统综述

Pain management nursing : official journal of the American Society of Pain Management Nurses · 2026-11-07 · 综述

• 一句话结论：结论：AI工具在儿科术后疼痛评估与阿片相关风险分层方面提示有应用潜力，但现有证据不足以下结论支持常规临床实施。
• 研究设计与做法：设计：系统综述+叙述性合成；检索198条记录，筛选137条，全文评估20篇，最终纳入11项研究及1份配套数据集报告；因异质性未做meta分析，由单一评价者完成筛选与提取。
• 主要结果：主要结果：应用涵盖自动疼痛评估、居家疼痛监测、长期阿片使用预测及PCA期间疼痛或不良反应预测；多数研究用计算机视觉分析面部表情或多模态生理/视频/音频数据；报告性能差异大，验证多限于内部数据集；无随机试验或对照临床影响研究显示AI指导可降低疼痛强度、阿片暴露或处方、不良事件、再入院或住院时长。
• 机制或解释：机制或解释：作者未就AI性能差异提出具体机制解释，主要归因于研究间临床与方法学异质性及验证多限于内部数据集。
• 局限与边界：局限：纳入研究多为内部验证、缺乏外部验证与前瞻性临床评价；未评估公平性；单评价者筛选提取可能引入偏倚；未报告随机对照证据。
• 可否落地：落地：证据档位B，提示AI可作为儿科护士临床评估、疼痛监测与阿片风险识别的补充，但不足以下结论支持常规临床使用；需外部验证、前瞻性评价、公平性评估与工作流整合的效果研究。

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Shamsi A.

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-11-12》「AI 科研智能体」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。