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麻醉信息管理系统建设与临床应用专家共识(2024)

【摘要】随着医学信息化的发展与步，麻醉信息管理系统已经从简单、自动化的术中记录

功能发展到具有数据治理能力和逐渐向数智化发展。麻醉信息管理已应用于麻醉记录、管理、

质控、科研、教学等围术期全程工作，并获得良好的临床效果。然而，当前临床医师对麻醉

信息管理了解和应用程度仍相对较低。本专家共识以麻醉信息管理系统建设和应用为中心，

聚焦系统的功能和特性、部署路径和标准、数据采集和安全、临床应用等关键问题，旨在为

临床医师及致力于麻醉信息学研究的科研工作者提供参考。

【关键词】麻醉信息管理系统；应用；专家共识

围术期管理离不开多模态数据生成、监测以及数据驱动临床诊疗［1・2］。这些海量的多

源性数据是麻醉信息学研究的基础，其中麻醉信息管理系统(anesthesiainformationman

agementsystems,AIMS)是自动采集和存储数据、记录诊疗活动的载体，承载着围术期全

程且有价值的临床大数据［3・4］o2021年我国住院患者手术量高达8103.1万例次，与之相

应，AIMS需要管理海量的围术期数据［5］。基于AIMS的实时性或回顾性数据分析越来越受

到临床医师的重视，包括质量控制、临床决策支持系统和机器学习研究等［6］。然而，目前

AIMS的建设和数据分析能力有限，满足不了数智化转型和大数据、人工智能研究的需求，

尤其是缺乏组织架构和激活围术期信息价值。为了紧跟学术发展前沿和帮助临床医师正确使

用AIMS开展临床工作和研究，广东省麻醉医学临床医学研究中心特组织我国麻醉学科及相

关领域专家组成工作组，制订本共识以期规范和推广AIMS建设与应用，提高基于AIMS的临

床研究质量，并促麻醉学科数据库的构建。

一、共识的制订方法

本共识由广东省麻醉医学临床医学研究中心发起和负责制订。共识制订小组由麻醉学科

及相关领域专家共38人组成，主要成员来自中华医学会麻醉学分会麻醉围术期大数据学组

和青年学组。基于共识相关问题在PubMed.Embase.WebofScience、万方数据库和中国

知网检索相关文献，纳入来自指南与共识、系统评价、荟萃分析、随机对照试验、队列研究

等证据。英文检索词以anesthesiainformationmanagementsystems/AIMShealthinf

ormationmanagementinformatics和operatingroom为主；中文检索词以麻醉信息管

理系统、手术麻醉管理系统、临床信息学和手术室管理为主。检索时间为建库至2024年5

月。工作组成员主要职责是筛选相关文献并凝练推荐意见，初拟解读与证据。然后，秘书组

成员组织问卷调查，内容是针对每个推荐意见行李克特量表（Likertscale）评分，并可自

由填写的修改意见和建议。李克特量表评分：7分=非常同意，6分=同意，5分=一般同

意，4分=不确定，3分=不太同意，2分=不同意，1分=完全不同意。当推荐意见评分》

6分的专家超过70%,则为该条推荐意见达成共识。本共识共凝练出16条拟推荐意见。专家

推荐程度以“共识度”标注，共识度=评分36分的专家：总参评专家人数X100%o

二、建设AIMS的意义、价值与要点

推荐意见1：AIMS是围术期的工作平台和数据载体，是信息化驱动临床麻醉工作模式转

变的推手。（共识度97%）

推荐意见2:AIMS可作为围术期疾病诊疗辅助、科室管理以及临床科研数据采集和应用

的重要工具。（共识度100%）

解读与证据：在二十世纪八十年代，美国杜克大学医学中心麻醉系率先研发了自动监测

设备系统，用于临床自动采集并记录患者生命体征。这是术中记录的重要部分，也是AIMS

的雏形。随着计算机科学发展，AIMS在40余年的临床应用中已实现从监护仪器、麻醉机和

床旁检测设备等自动捕获生理和麻醉参数并且以图形或数值形式描记,从而促使麻醉记录从

手写纸质版发展到电子无纸化［3,7］。研究表明，在2018年至2020年期间，约有84%的美

国大学附属医院完成AIMS的部署，但是大部分美国非大学附属医院和欧洲医院依然尚未部

署AIMS（约50%）,主要原因是资金不足和缺乏对AIMS深入了解及认识［8・9］。二十一世纪

初，我国才开始部署AIMS,也称为手术麻醉信息管理系统。根据《国家卫生健康委办公厅关

于印发麻醉科医疗服务能力