Artificial intelligence in perioperative medicine: a narrative review

Yoon Hyun-Kyu; Yang Hyun-Lim; 정철우; 이형철

doi:10.4097/kja.22157

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yoon Hyun-Kyu (Department of Anesthesiology and Pain Medicine Seoul National University Hospital) Yang Hyun-Lim (Department of Anesthesiology and Pain Medicine Seoul National University Hospital) 정철우 (서울대학교) 이형철 (서울대학교)

저널정보: 대한마취통증의학회(구 대한마취과학회) Korean Journal of Anesthesiology Korean Journal of Anesthesiology Vol.75 No.3

발행연도: 2022.6

수록면: 202 - 215 (14page)

DOI: 10.4097/kja.22157

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Recent advancements in artificial intelligence (AI) techniques have enabled the development of accurate prediction models using clinical big data. AI models for perioperative risk stratification, intraoperative event prediction, biosignal analyses, and intensive care medicine have been developed in the field of perioperative medicine. Some of these models have been validated using external datasets and randomized controlled trials. Once these models are implemented in electronic health record systems or software medical devices, they could help anesthesiologists improve clinical outcomes by accurately predicting complications and suggesting optimal treatment strategies in real-time. This review provides an overview of the AI techniques used in perioperative medicine and a summary of the studies that have been published using these techniques. Understanding these techniques will aid in their appropriate application in clinical practice.

#Artificial intelligence #Deep learning #Machine learning #Outcome assessment #Perioperative care #Risk assessment.

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