传统患者自控镇痛（PCA）目前广泛用于术后镇痛，虽然提高了个体化用药水平，但是临床上仍有相当比例的患者术后疼痛没有得到有效缓解，其主要原因是对术后镇痛过程的关键信息不能实时获取与反馈。
将传统PCA与物联网和人工智能结合的新型镇痛系统，称为智能化PCA（Ai⁃PCA）。该系统实现了术后镇痛过程的动态管理，提高了镇痛品质。
为进一步推广Ai⁃PCA，中华医学会麻醉学分会组织专家制订了首部“智能化患者自控镇痛管理专家共识”，该共识介绍了Ai⁃PCA技术参考标准，提出了临床实施细则和质量控制的规范要求。
虽然该共识历经专家反复修改讨论，但是不足之处在所难免，欢迎读者提出意见和建议，以便将来更新共识参考。
②智能镇痛终端应符合电磁兼容标准（YY0505⁃2012）、医用电气设备标准（GB9706．1⁃2007和GB9706．27—2005）；
图1 Ai-PCA管理工作流程图
术前宣教和知情同意患者及家属可通过与人工智能机器人对话、登录医院信息化设备、网站或扫描二维码等方式获得镇痛相关知识，签署知情同意书。
Ai⁃PCA镇痛泵药物配置流程（见图２）。
图2 Ai-PCA镇痛泵药物配置流程
Ai⁃PCA查房要求和流程（见图３）
图3 Ai-PCA查房流程
（１）原则上72ｈ内，每日至少查房１次，根据系统反馈信息，必要时增加查房次数，并在系统中做好相应治疗记录。
（２）病区呼叫时应查房和查看系统，及时处理相关问题，特殊情况应主动、及时向上级医师及科主任汇报。
（３）次日晨会上汇报查房情况，对疑难疼痛病例作简要讨论；自动生成查房及Ai⁃PCA记录单。
查房内容
（１）将常见问题列为查房评价主要项目，制定评价标准，对未列明情况记录于其它栏或备注中。
（２）除常规查房评价外，出现“镇痛不足”报警（锁定时间内出现第3次无效按压时，系统报“镇痛不足”）、“镇痛欠佳”报警（１ｈ内第４次触发有效单次剂量，系统报“镇痛欠佳”）和剧烈疼痛处理后ｈ内（系统自动提醒）应进行评价。
（３）疼痛评分、恶心呕吐评分及镇静评分等相关评分标准见附录。
（二）管理制度
建立数据管理制度：通过连接医院信息化系统，自动完成患者信息导入及存取，实施镇痛时系统自动记录并保存相关数据。
建立核对制度：系统自动生成并打印镇痛治疗单，便于交接核对。
建立智能化查房制度：明确查房内容及评价项目、查房周期及人员，根据相关要求及评价标准进行处理及评价。
建立智能质量控制制度：依据系统数据制定质量控制方案，患者基本信息、镇痛药配方、镇痛方式等信息须完整，特殊情况备注记录，须符合病历书写标准和质量管理的基本要求。
建立智能考核制度：依据系统提供的ＡＱＩ制定高效的考核方案。
三、质量控制
原则：全员参与、全程控制、全面质控。
智能工具：系统中的自控键按压频率、评价率、各类报警发生率、重要报警的处理时间、药液利用率、患者信息完整性等，综合反映了医护人员镇痛技术水平、评估患者的细致度、下达医嘱的精准性、管理的规范性等方面。
系统对上述信息在某区域（如某医院、某地区）任意时间段（如24ｈ）的情况，按一定的权重智能打分（百分制），生成的数据即为ＡＱＩ。
ＡＱＩ应用
①科室通常选择显示24ｈ的ＡＱＩ来直观反映镇痛质量，并利用PDCA循环对ＡＱＩ显示出的问题持续改进；
②可对某时间段内不同医护人员、不同科室、不同医院的ＡＱＩ进行分析比较，促进质量持续改进。
四、不良事件的预防及处理
Ai⁃PCA系统能够通过输注管路“堵塞”报警和异常的自控键按压频率等各类报警，分析并提示相关不良事件，便于APS成员早期发现。
医务人员应掌握镇痛过程中可能出现的各种不良事件，并且能够分析原因，及时有效处理。
如果认为存在呼吸抑制，立即夹闭管路暂停给药，并吸氧，严重者使用阿片受体拮抗剂（纳洛酮或纳美芬），必要时建立人工气道行机械通气。
缓解后可依据患者情况减慢输注速率或去除镇痛泵中的阿片类药物。
镇静过度（嗜睡）：查房评估患者处于镇静过度状态，应先夹闭管路，并告知患者和家属只准许患者本人按压镇痛泵按钮，必要时由APS成员调整输注参数。同时，也应寻找其它病理生理和药物的原因，并对症处理。
恶心呕吐：若患者感觉不痛，可暂时夹闭输注管路，调整输注参数，并嘱患者感觉疼痛时自行打开管夹。建议对存在术后恶心呕吐危险因素的患者，给予预防用药。
皮肤瘙痒、便秘、尿潴留：如无法忍受，可以考虑停用阿片类药物，改用其它镇痛药物，并应用少量地塞米松。便秘、尿潴留也可以考虑灌肠或留置导尿管。
低血压：应用硬膜外ＰＣＡ的患者出现低血压，排除其它因素后通过输液不能改善，考虑降低局麻药浓度。如果患者出现持续性容量不足或考虑术后出血等其它原因，需联系外科处理。
硬膜外血肿：应用硬膜外PCA的患者，应注意镇痛过程中新发生的神经功能障碍（尿潴留、运动阻滞），以及背部或神经根性疼痛。
如怀疑发生硬膜外血肿，应立即拔除硬膜外导管并进行神经功能评估和影像学检查。确诊后一般应尽快手术清除血肿。
Ai⁃PCA从信息化和人工智能角度为改进术后镇痛管理水平、提高镇痛品质提供了一个新模式。
但它仅仅是麻醉科互联网＋，特别是人工智能的一个起步，仍需要从大数据和最新人工智能角度进一步研发。
未来的Ai⁃PCA应用会更安全、更有效、更广泛和更智能。
更安全：未来Ai⁃PCA可监测生命体征，如呼吸频率、通气与氧合、血压和心率等，实时反馈给中央站或医护终端，通过智能分析提前预警，提高镇痛的安全性。
更有效：根据患者需求和∕或监测评估参数，从中央站或医护终端能够调节镇痛泵参数，实现变量输注，使镇痛更为精准有效。
也可与电子病历系统智能对接，可创建“镇痛云病房”，提高舒适化医疗管理水平。
更广泛：除了术后疼痛领域的应用,Ai⁃PCA逐步扩展到其它领域，如在分娩镇痛时接入胎心、胎压等监测数据，经智能分析，可预测、预警、预防分娩过程中的严重不良事件，提升母婴安全性。
对癌性疼痛、慢性疼痛等可形成远程网络化管控平台，实施居家有效镇痛，节约医疗资源。
更智能：随着人工智能健康业的发展，Ai⁃PCA可形成术前评估、术后查房与处理的围术期信息化管理平台，促进麻醉学向围术期医学转化。
另外，依据Ai⁃PCA管理建立的数据标准及数据实时传输，可建立区域乃至全国镇痛数据库，多中心、大数据的整理和分析，有助于提升医疗质量控制效能，改进镇痛质量，提高医疗服务水平。
（１）NRS评分
０分：无痛；；
１～３分：轻度疼痛，不影响睡眠；
４～６分：中度疼痛，影响睡眠，但仍可睡眠；；
７～１０分：重度疼痛，不能睡眠。
（２）脸谱法（Wong⁃Baker）
由6张从微笑或幸福直至流泪的不同表情的面部像形图组成（见图４）。这种方法适用于交流困难，如儿童（3-6岁）、老年人、意识不清或不能用言语表达的患者。
图4 Wong-Baker评分标准
2.恶心呕吐评分
０分：无恶心呕吐；
１分：仅恶心；
２分：有呕吐。
3.镇静程度评分
０分：清醒；
１分：有些昏昏欲睡，但容易唤醒；
２分：频繁发生昏昏欲睡，但能唤醒，但不能持续处于觉醒状态（如在与患者交谈过程中入睡）；
３分：难以唤醒，不能处于觉醒状态。
4.肌力分级
０级：完全瘫痪，肌力完全丧失；
１级：可见肌肉轻微收缩，但无肢体运动；
２级：可移动位置但不能抬起；
３级：肢体能抬离床面但不能对抗阻力；
４级：能做对抗阻力的运动但肌力减弱；
５级：肌力正常。
5.瘙痒评分
０分：无瘙痒；
１分：轻度瘙痒，偶尔搔抓；
２分：中度瘙痒，持续或间断搔抓；
３分：重度瘙痒，烦人的疼痛、搔抓。
6.眩晕评分
０分：无眩晕；
１分：轻度眩晕，持续＜30 min；
２分：中度眩晕，持续30 min～2 ｈ；
３分：重度眩晕，感觉不能活动，活动后加重，持续＞２ｈ。
7.咽喉疼痛评分
０分：无咽喉疼痛；
１分：吞咽活动时稍有疼痛，能进食进饮；
２分：吞咽活动时疼痛明显，进食进饮困难；
３分：无吞咽活动时仍感觉疼痛。
8.尿潴留评分
０分：无尿潴留；
１分：排尿时间稍延长；
２分：排尿明显困难，尿液呈滴状；
３分：不能自行排尿，留置导尿管。
参考文献: 中华医学会麻醉学分会"智能化患者自控镇痛管理专家共识"工作小组. 智能化患者自控镇痛管理专家共识[J]. 中华麻醉学杂志, 2018, 38(10):5.
来源：中华医学会麻醉学分会
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原文链接：https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20220109/content-1304474.html
