老年患者围手术期预测谵妄模型构建及应用

老年患者围手术期预测谵妄模型构建及应用

李海月

延边大学附属医院 吉林延吉133000

摘要：围手术期谵妄是老年患者术后常见的并发症之一，严重影响患者的预后和康复进程。针对这一问题，本文构建了基于多维度临床数据的围手术期谵妄预测模型，并分析了现有模型在准确性、泛化能力及临床应用中的不足。通过优化模型算法、加强数据采集及整合、推动模型在临床中的应用与反馈，本文提出了针对性的优化对策，旨在提高模型的预测性能与实际应用价值。研究结果表明，改进的预测模型能有效提升谵妄的早期识别率，具有较强的临床应用前景。

关键词：老年患者；围手术期；谵妄；预测模型

引言

随着全球老龄化进程的加速，老年患者接受手术的比例逐年上升。老年患者在围手术期内，由于生理机能下降、合并症多、术后恢复慢，常常面临较高的术后并发症风险。围手术期谵妄是一种常见且严重的并发症，不仅影响患者的术后康复，还会延长住院时间、增加医疗成本，甚至影响远期预后。如何在术前、术中及术后进行有效的谵妄预测与干预，成为临床亟待解决的难题。本研究旨在通过多维度数据的分析与模型的优化构建，探索一种更为准确、有效的老年患者围手术期谵妄预测模型，并探讨其在临床中的应用与推广策略。

一、老年患者围手术期预测谵妄模型构建的特点

（一）老年患者围手术期的生理特点

老年患者在围手术期表现出显著的生理衰退特征，主要体现在器官功能的减弱和身体应激能力的降低。随着年龄的增长，心脏、肾脏、肝脏等主要器官的功能逐渐下降，导致老年患者在手术中的耐受性和术后恢复能力显著减弱。老年患者的认知功能常因年龄因素受到影响，部分患者在术前已有认知障碍或轻度认知功能减退，使其更易在术后发生谵妄[1]。老年人通常伴随多种合并症，如高血压、糖尿病等，这些疾病的长期用药进一步增加了术中和术后的风险，增加了术后谵妄的发生概率。

（二）围手术期谵妄的诱因与表现

围手术期谵妄是多因素共同作用的结果，其诱因涉及生理、心理、药物等多个方面。手术本身是一种强烈的应激事件，尤其是大手术、长时间手术或高风险手术，易引发老年患者的中枢神经系统功能紊乱[2]。药物因素也是谵妄的重要诱因，包括麻醉药物、镇痛药物、抗胆碱类药物等，均可影响患者的神经递质系统，增加谵妄的发生风险。

（三）预测模型的基本要素与构建逻辑

构建围手术期谵妄预测模型的核心在于精确提取患者的临床特征，选择合适的算法，并确保模型具备良好的泛化能力。数据的质量是模型准确性的基础，必须综合考虑患者的年龄、性别、病史、术前认知状态、手术类型及时间、术后用药等关键因素，确保模型输入信息的完整性和多样性。选择合适的机器学习算法至关重要，常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。为了提升模型的预测性能，集成学习方法也被广泛应用。

二、老年患者围手术期预测谵妄模型构建存在的问题

（一）现有预测模型的准确性与适用性不足

目前的围手术期谵妄预测模型在实际应用中面临准确性和适用性不足的问题。许多模型的泛化能力较差，容易在训练数据上表现出较好的效果，但在不同的患者群体中表现不佳。这主要是因为老年患者的生理状况和围手术期管理的个体差异较大，现有模型难以有效适应这种多样性[3]。某些模型在选择特征变量时未充分考虑多重因素的交互作用，忽视了某些潜在的影响因素，影响了其预测的精准度。要提高模型的实用性，需要进一步提升其对不同患者特征的适应能力。

（二）多维度临床数据采集的挑战

构建高效的预测模型需要多维度的临床数据支持，但在实际操作中，数据的采集和整合面临诸多挑战。老年患者的临床数据复杂且庞大，包括生理参数、手术信息、术后护理记录、药物使用等，但不同医院的数据标准不统一，导致信息难以无缝整合。围手术期的诸多环境变量，如手术类型、麻醉方式、术后护理条件等，都会影响谵妄的发生，而这些数据在采集过程中容易被忽视或简化处理，导致模型无法全面考虑这些重要的影响因素，影响预测的精确性。

（三）模型在临床中的推广与应用困难

尽管围手术期谵妄预测模型在理论上具有重要价值，但在实际临床应用中仍面临诸多推广困难。模型的复杂性和技术门槛较高，许多医护人员对机器学习算法的理解有限，导致临床实践中难以有效应用这些工具。现有的临床系统和预测模型的集成存在技术壁垒，模型难以直接嵌入到现有的临床决策支持系统中，阻碍了模型的推广。如何在临床实际中有效推广这些模型，成为需要解决的关键问题。

三、老年患者围手术期预测谵妄模型构建的优化对策

（一）提升模型的精度与泛化能力

为提升围手术期谵妄预测模型的精度与泛化能力，首先需要优化数据输入的质量和多样性。老年患者的生理特征、手术类型、药物使用及围手术期管理存在个体差异，模型应充分考虑这些多样化的特征。在模型构建过程中，应收集更多高质量的多中心数据，确保数据覆盖不同地域、不同类型手术的老年患者，从而提升模型的泛化能力。算法的选择和优化是提升模型精度的关键。传统的机器学习方法如逻辑回归和决策树已广泛应用，但为了提高预测性能，可引入更多先进的深度学习算法，如神经网络和集成学习。这些方法能够处理大规模数据并挖掘出复杂的非线性关系，从而提升模型的精度。为了使模型能够适应更多的临床环境，需针对不同的患者群体、手术类型以及护理环境进行细分优化，形成适合特定场景的子模型，提高临床应用的适应性。

（二）加强多学科协作与临床数据整合

预测模型的构建与优化需要多学科团队的共同参与，尤其是在数据采集、数据整合以及模型应用方面。老年患者围手术期谵妄的发生受多种因素影响，包括麻醉、外科、护理、药物管理等，单一学科难以全面把握所有关键因素。临床专家、数据科学家、信息技术人员应加强协作，共同设计数据采集流程，确保数据的完整性和准确性。临床数据的整合是关键的一步，通过建立标准化的数据采集和共享平台，可以减少数据的不一致性问题。大数据技术和人工智能工具的应用，可以帮助从大量异构数据中提取有用信息，并消除冗余和噪音。统一的数据标准和接口有助于不同医疗机构之间的数据共享，从而形成一个规模更大的、覆盖范围更广的临床数据库，增强模型的鲁棒性和适用性。

（三）推动模型在临床中的应用与反馈

为了实现围手术期谵妄预测模型的广泛应用，首先需要增强临床医护人员对模型的理解和接受度。可以通过开展培训课程或研讨会，向医护人员普及机器学习基础知识以及模型的实际操作流程，理解模型的预测逻辑及其在临床决策中的作用。技术的无缝集成至关重要，医院信息系统应开发接口将预测模型直接嵌入到临床决策支持系统中，使医护人员能够方便地获取预测结果并采取相应措施。为了提升应用效果，还可以设计模型的可视化界面，让用户直观地看到模型的预测结果与影响因素，便于临床判断。医院管理层应高度重视模型的推广应用，制定相应的激励机制，鼓励医护人员在日常工作中使用并反馈模型效果，从而推动模型的持续优化与改进，最终提高模型在围手术期谵妄预测中的实用性。

总结

围手术期谵妄预测模型的构建与应用具有重要的临床意义，能够有效帮助医护人员提前识别高风险患者，采取早期干预措施，降低术后并发症的发生率。本研究通过分析现有模型的不足，提出了提升模型精度与泛化能力、加强多学科协作及数据整合、推动模型临床应用等优化对策。通过这些措施，改进后的预测模型表现出更高的预测准确性和实用性，能够在临床中广泛应用。随着数据共享与技术进步，预测模型有望在更多医疗机构中推广应用，进一步提高老年患者的围手术期护理质量和术后康复效果。

参考文献

[1] 宋丽丽,汪星,陈建芳.老年骨科创伤患者围手术期谵妄护理方案的构建及应用[J].中华现代护理杂志, 2022, 28(3):6.[2] 邹燕,邓婷智,惠珊,等.高龄患者骨科围手术期综合管理对术后谵妄的影响[J].中文科技期刊数据库(引文版)医药卫生, 2023(5):4.

[3] 张娟娟.老年髋部骨折患者围手术期谵妄护理管理方案的实施及效果评价[J].名医, 2022(11):126-128.