全身麻醉是现代外科手术的基石，可确保患者在手术过程中不会感到疼痛或意识不清。然而，准确测量麻醉深度仍然是一项重大挑战。 2024 年 Jiang 等人的审查 麻醉学 探索麻醉下的意识的复杂性、当前的评估方法以及未来的潜在进步。
为什么测量麻醉深度如此困难？
- 意识是主观的： 它涉及第一人称体验，而科学依赖于客观的第三人称观察。
- 无标准监视器： 与心率或血压不同，目前尚无普遍接受的工具来测量手术期间的意识。
- 管理不善的风险：
- 麻醉太轻：术中知晓的风险，造成心理创伤。
- 麻醉过深：存在潜在危害，尤其是对于高危人群，尽管证据仍有争议。
麻醉期间监测：测量什么？
麻醉深度只是手术期间患者监测的一个组成部分。以下信息图重点介绍了麻醉期间监测的关键方面：
- 氧化： 使用氧饱和度 (SpO₂) 和氧气输送 (FiO₂) 进行测量。
- 通风： 通过呼气末二氧化碳 (EtCO₂)、呼吸频率、潮气量和气道压力进行评估。
- 循环法（Circulation）： 通过心电图监测心率、血压和心输出量。
- 肌肉状态： 通过神经肌肉阻滞和神经刺激器恢复进行评估。
- 意识： 通过临床症状或 BIS 监测进行评估，以防止意识丧失。
虽然这些指标至关重要，但意识的准确监测仍然是麻醉中最复杂和最具争议的领域。
麻醉状态下的意识是什么？
意识由几个维度组成，包括：
- 清醒： 可观察的行为和响应能力。
- 内部意识： 主观的自我体验。
- 连通性： 与环境的相互作用。
麻醉药物可以选择性地损害这些维度，产生不同的状态，例如：
- 脱节的意识： 无需与环境互动的意识。
- 完全失去意识： 缺乏一切有意识的体验。
手术的理想麻醉程度是多少？
根据评论：
- 最佳水平： 意识脱节——患者可能会做梦，但却没有意识到手术或疼痛。
- 面临的挑战：
- 术中意识：即使深度麻醉，患者仍可能会回忆起手术。
- 情感影响：麻醉期间未被发现的压力或恐惧可能会产生持久的影响。
目前评估麻醉深度的方法
- 最低肺泡浓度 (MAC)：
- 测量麻醉输入而不是意识。
- 以人群为基础，而非个体化。
- 在多模式麻醉和静脉麻醉中的应用有限。
- 脑电图（EEG）：
- 测量大脑电活动。
- 当前的设备（例如 BIS）基于人口数据，可能无法可靠地指示意识水平。
- 孤立前臂测试（IFT）：
- 检测瘫痪期间的反应能力。
- 揭示“部分麻醉”状态，但常规使用有挑战性。
实现更好监测的新兴技术
- 经颅磁刺激 (TMS)：
- 测量大脑的连通性和复杂性。
- 具有临床应用潜力的研究工具。
- 功能成像（PET 和 fMRI）：
- 提供详细的大脑活动图。
- 高成本和缺乏便携性限制了日常使用。
- 功能性近红外光谱（fNIRS）：
- 便携且经济高效。
- 测量大脑的血流变化。
- 很有前景但需要进一步验证麻醉用途。
人工智能：麻醉监测的未来
- 机器学习 (ML)： 可以处理大量数据，识别模式并提高准确性。
- 深度学习模型： 在区分意识与无意识方面表现出很高的准确率（高达95.9%）。
- 优点：
- 近乎实时的评估。
- 能够检测微妙的意识状态，包括感觉断开。
- 面临的挑战：
- 训练数据通常基于响应能力，而不是真实意识。
- 需要优化和大规模验证。
迈向更好的麻醉监测的步骤
- 定义目标状态： 目标是实现没有痛苦或恐惧的分离意识。
- 开发可靠的工具： 投资 EEG、TMS 和 fNIRS 等技术。
- 融入人工智能： 使用深度学习进行实时、准确的评估。
- 个体化麻醉： 从基于人群的指标转向针对特定患者的监测。
- 关注情绪健康： 在手术过程中不仅要评估意识，还要评估情绪状态。
结语
Jiang 等人的综述强调了改进麻醉监测工具的迫切需求。随着人工智能和神经成像技术的进步，麻醉的未来有望提供更精确、个性化的护理，确保患者在手术过程中保持安全、无意识和舒适。
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