述评丨智慧化ICU建设：机遇与挑战

一、智慧化ICU建设的技术背景

（一）医疗数字化转型的大趋势

ICU作为抢救生命危重患者的数据密集场所，数字化转型尤为重要。近年来，数字化医疗飞速发展，纸质病历、护理记录都进行了有效电子化，各种医疗设备监护仪、呼吸机等设备开放了IoT接口，数据得以实时上传共享。目前，基本结构化数据、医院信息系统数据、ICU各种仪器数据都已经数字化整合。未来应该有更多的多模态数据得以整理和利用，进一步推进智慧化ICU转型。数字化转型是智慧化ICU的基石，也贯穿ICU患者全流程的治疗。数字化ICU为有效的风险预警和临床决策系统打好基础。

（二）基于IoT与大数据的发展为智慧化ICU带来的机遇

IoT与大数据是智慧化ICU的重要推手。ICU是医疗场所中设备最为密集、数据维度和频次最大之处。IoT有效地链接了ICU中各种监测和抢救设备，大数据技术收集分析多维度数据建立危重症专病数据库。可穿戴和高级健康传感器与IoT网络系统相结合的功能，能够安全地连接和分析各种形式的患者数据，以供预测和远程分析。IoT设备Wemos D1 mini可在新生儿ICU远程实时监测新生儿生命体征。IoT和大数据技术的发展，彻底改变ICU中患者的监控模式，为AI算法提供了有效的数据支持。

（三）AI快速发展对智慧化ICU的推动

ICU领域涌现大量的AI预测模型，尽管AI模型有望提高患者预后并支持临床决策，但AI模型在床边的临床使用仍然有限，主要原因是模型缺乏外部验证、模型研究存在偏倚等。2025年初，DeepSeek R1推理大语言模型问世，快速推动了我国医疗行业AI进程，诸多医院开始配属本地模型。配属本地DeepSeek R1模型和重症知识库的大语言模型，甚至AI智能体会进一步促进ICU的发展。

二、智慧化ICU建设的应用现状

（一）基于IoT技术的设备互联与数据共享应用逐步深化

在很多ICU中，已开始引入智能医疗设备，许多监护仪、呼吸机和微量泵工作站等设备，都能够实时采集和传输患者的生理数据，为医师提供更全面的临床信息。但不同医疗机构之间的数据共享机制尚未完善。智慧化ICU建设需要实现设备间的无缝连接和数据共享，但目前在跨机构协同方面进展有限。此外，还有一些医院开始尝试与远程医疗平台合作，利用远程医疗的数据及多学科会诊来支持本地ICU的决策，但这仍然处于试点阶段。TELESCOPE研究纳入巴西30个ICU进行随机对照试验，远程医疗进行的每日多学科查房并未降低危重症患者的病死率。

（二）重症医学专科数据库建设

重症医学专科数据库是智慧化ICU发展的基石，数据质量、维度、频次和同步时间直接影响智慧化ICU后续诊断、评估和决策的效果。通过对患者的生理指标（如心率、血压）、实验室检查结果、药物使用记录等多维度、多源数据的整合，构建完整的医疗数据库。重症医学研究者们常分析的MIMIC-Ⅳ数据库、eICU数据库等公开库给广大研究者提供了很多研究和演练数据。然而ICU的数据并不仅限于结构化的信息，也包含监护仪收集的各种波形、影像（X线片、CT、超声），甚至患者动作等各种模态数据，多模态数据可以有效提高评估质量。多模态ICU专科数据库的建设是大势所趋。

（三）重症智能诊断与预测模型

目前在ICU利用机器学习算法对大量临床数据进行分析，建立基于患者特征的预测模型。机器学习作为AI的一个子集，包括深度学习（DL）、监督学习（SL）、无监督学习（UL）、强化学习（RL）、人工神经网络（ANNs）等，已经在脓毒症、急性肾损伤早期预警与研究方面广泛应用。例如，可以通过这些模型预测患者的生命体征变化趋势，并提前采取干预措施。AI技术在医疗领域的广泛应用，尤其是DL和自然语言处理技术，可以通过分析患者的多模态数据（如生理信号、实验室结果、影像学检查等），AI系统可以识别潜在的并发症风险，实现预测性诊断，并在患者病情恶化前发出预警。这种提前干预能够显著降低并发症的发生率，实现重症治疗的前移。

（四）动态反馈与决策支持系统的应用

目前ICU中，部分智能设备能够提供实时反馈，帮助医师快速做出临床判断。在重症监护中，实时监测患者的生理指标变化，并根据预设阈值提示警报。但大多数情况下，这些反馈仍依赖于经验丰富的医师，缺乏智能化的决策支持系统。而基于大数据和AI的应用，除了实时的分析预警外，AI可以根据患者的基因信息、病史、生活习惯等因素，制定更加精准的治疗方案，实现个性化诊疗。现在已有一些ICU临床决策支持系统，如用于心脏术后的HEART决策系统等。当然，基于AI的临床决策支持系统目前还存在着很多“技术”“数据”“用户”“研究”“伦理”“法律”等具体问题和障碍，需要进一步优化。解放军总医院第一医学中心智慧化ICU系统已经进行了临床运行，在使用过程中发现，重点之一是“人机交互”优化以促进服务“医师决策主导”的AI医疗模式（图1）。

（五）ICU虚拟孪生患者监测

ICU虚拟孪生患者是计算机化的患者副本，一方面允许在计算机中进行临床干预测试，以最大限度地减少可预防的患者伤害；另一方面，虚拟孪生患者提供更加生动整体的人机交互体验，还可以用于重症教学等。了解脓毒症患者的临床轨迹对于预测、资源规划和为危重疾病的数字孪生模型提供重要信息，动态预测模型的开发有利于ICU虚拟孪生患者的建立。

（六）智能巡诊机器人系统

目前ICU中机器人应用方面：机器人在ICU的最大应用是远程呈现领域，机器人在提供更短的响应时间、更早的干预和更低的病死率方面被证明是有利的；远程呈现的挑战包括监管和财务障碍；在中风康复方面，机器人安全地取得了卓越的临床效果。机器人在患者评估和评估中的使用主要是通过超声评估，获得令人满意的结果。药品分配和交付机器人提高了效率并节省了成本。然而目前ICU机器人都有些技术限制和隐性成本。目前的智能巡诊机器人系统，可以结合多模态数据采集、IoT、AI、临床辅助决策系统等技术和网络等，解放军总医院第一医学中心ICU的智能巡诊机器人“小白”初步实现了移动巡诊、异常动作监测、多模态数据采集、快速响应、智能预警、AI对话等功能。

三、智慧化ICU建设的挑战

尽管技术飞速发展，智慧化ICU建设仍然面临诸多挑战。第一，数据隐私问题，需要下一步界定隐私知情权以及信息网络边界；第二，利用患者数据的知情同意伦理问题，应建立AI相关医疗伦理规范；第三，智慧化临床支持的患者安全性问题；第四，AI算法的某些偏倚（比如国外报道的种族、性别偏倚）；第五，AI模型部署的外部验证问题；第六，人机交互决策的主导性问题；第七，多模态数据规范化问题等。

四、智慧化ICU的未来趋势与展望

未来智慧化ICU，可能是一种医师主导决策的智慧化ICU“多模态数据-AI算法-智能化设备”模式（图1），此外还有如下方向发展。

（一）提升数据“纵向”、“横向”和“精度”

纵向，指增加数据频次和随访，甚至出ICU后数据内容。横向，指扩展数据维度，增加多模态数据，应包括波形、影像、动作等。精度，一方面指提高变量标注准确性，另一方面指纳入基因、代谢、蛋白等组学数据。随着技术的进步，未来的智慧化ICU将能够实现对基因信息、生理指标、病史记录等多模态数据的全面整合，从而实现更精准的诊疗。同时，增加数据多样性，以及RL和数据微调，校正模型的数据偏倚。

（二）AI与临床决策的深度融合  

AI技术将进一步融入临床决策过程，帮助医师在复杂病例中做出更合理的治疗选择。虽然目前，众多预测模型报道，但是距离临床真正实际常规应用，仍有一段路要走。尽管DeepSeek火爆，很多医院也进行了配属，但是实际与ICU有效、精准结合仍然需要探索，存在以下瓶颈需要突破：（1）大语言模型幻觉的处理；（2）人机融合的沟通效率问题；（3）循证证据与模型的结合；（4）决策及辅助作用的界定和评估。

（三）AI巡诊机器人助力智慧化ICU建设

智能巡诊机器人是“具身AI”在ICU的集中体现，是ICU中医师、护士的好帮手。一项问卷研究，调查50个ICU，结果表明ICU医疗和护理人员喜欢ICU机器人具备“睡眠和疼痛评估”、“镇静、激越和谵妄监测”以及“机器人辅助康复和物理治疗”等领域的功能。智能巡诊机器人，可以做到全天候病情监测、即时快速响应、患者异常危险动作识别、远程会诊载体以及搭载智慧化信息决策系统等。

（四）推进临床验证和转化

AI模型需要充分的外部验证和评价，需要联合多个中心，或者数据库，甚至跨国进行外部验证，最好参考医疗器械全生命周期评价方法和流程进行评价和转化。

图1   医师决策主导的智慧化ICU“多模态数据-AI算法-智能化设备”模式

五、总结

在工业4.0和健康4.0时代，智慧化ICU发展是科技浪潮和人民健康需求下的大势所趋。基于危重疾病诊疗需求，结合医疗诊疗特点，以临床医护为主导的，整合诸多现代技术（AI、大数据、IoT等）的智慧化ICU是未来的必然发展方向。智慧化ICU发展不仅仅在东部大医院进行发展，也应推广到广大西部医院及非公立医院，并强调“规范与质量建设”。然而，在智慧化ICU发展过程中，还要不断克服数据隐私、伦理、安全、可推广性等方面问题。ICU工作者应积极拥抱技术发展，做未来智慧化ICU的掌控人。

参考文献（略）