摘要
受伤后的第一个小时，通常被称为“黄金小时”，这依赖于快速而准确的决策来确保及时提供创伤护理。院前资源的协调、分诊、复苏和影像学检查对患者的结果至关重要。与静态算法或预测评分不同，人工智能（AI）模型可以整合大量数据以提供可操作的决策支持。这篇叙述性综述探讨了AI在创伤护理中的当前和新兴应用，特别关注其在创伤护理中的作用。
引言
在创伤护理中，每一刻都十分重要，因为患者的生存与时间赛跑。临床决策必须在几分钟内做出，而往往信息不完整且变化迅速。在院前停留时间越长，院内死亡率的风险就越高；即使在到达医院后，进行救命干预的窗口仍然很狭窄。对于出现失血性休克的患者来说，输血时间和控制出血的时间是决定生存的两个关键因素，这些因素显著影响24小时和3天的结果。即使是看似微小的决策，比如选择放置中心静脉导管而不是在创伤护理区进行骨内穿刺，也可能导致复苏开始的显著延迟。这些发现强调了在创伤护理的初始阶段，容错的空间以分钟计。
创伤护理区是一个节奏快且不断变化的环境，创伤团队成员必须在这种压力下识别、评估和解释生命体征、实验室值、影像学结果和术中事件的变化。传统的基于规则的软件往往过于僵化且运行缓慢，无法在这种环境下支持实时分析和推荐。人工智能（AI）在这些早期、时间敏感的创伤护理阶段显示出巨大的潜力。通过将机器学习（ML）应用于数据集、视频流以及实时的生理和手术数据，AI可以帮助临床医生更快地识别病情恶化情况，优先处理干预措施，并更有效地分配资源。
本文的目的是探讨AI如何支持创伤复苏中的快速、高风险决策。我们概述了与临床医生相关的核心AI概念，总结了当前和新兴的创伤复苏应用，并讨论了将这些工具整合到创伤护理区的实际考虑因素。
什么是人工智能？
AI是指能够从数据中做出适应性决策的计算机程序，而不仅仅是执行代码指令，从而使机器具备执行类似人类认知任务的能力。机器学习（ML）是AI的核心。就像外科实习生通过模式识别学习一样，ML是指通过每次任务生成的数据来改进性能的算法。实际上，ML系统可以识别手术数据中的模式（例如手术时间、患者生命体征、电凝时间），并利用这些模式进行预测。在ML系统内，存在几种更具体的架构（表1）。受人类大脑架构启发的神经网络由相互连接的神经元层组成，以越来越抽象的方式处理信息。这种分层系统被称为深度学习（DL）。卷积神经网络（CNN）是一种常用的架构，在计算机视觉（CV）的发展中起到了关键作用，因为它使机器能够像人类一样分析视频信息。CV的进步使AI能够在手术室中“看见”，而不再依赖于对计算机更友好的数据流。就视频而言，实施CNN的计算机“大脑”可以时空地理解物体跟踪；CNN可以被训练成具有时间和空间意识，从而使识别模型更加稳健。
表1 • AI系统的定义和示例
虽然CV使AI系统能够解释视觉信息，但外科AI同样重要的是理解语言的能力。自然语言处理（NLP）使计算机能够解释和生成临床文本，从而从基于文本的信息（如手术报告、手术记录和文献）中提取结构化信息。AI与语言的结合还可以进一步扩展到生成式AI领域。大型语言模型（LLM）是经过大量文本训练的高级NLP系统，因此能够生成流利的语言、理解上下文，并通过概率预测语言模式来进行对话。最终，不同的模态可以集成在一起；例如，视觉-语言模型和视觉-语言-动作模型代表了将多个AI系统结合为一体的下一个前沿。
AI与黄金小时
受伤后的第一个小时通常被称为“黄金小时”，这是创伤患者护理中的一个关键窗口。几乎一半的创伤相关死亡发生在受伤后的前60分钟内。随着AI越来越多地支持大型多模态数据集的整合以及实时决策支持的提供，医疗系统正在探索将AI整合到黄金小时中的策略，以提高创伤护理的效果和效率。
院前护理
成功抢救受伤患者依赖于迅速而准确地向适当地点调派资源。AI和ML在创伤护理中的早期应用侧重于数据驱动的方法，超越了纯粹基于专家的规则系统。Scheetz等人使用分类和回归树分析来实证识别与机动车碰撞中老年人需要创伤中心护理相关的碰撞现场变量，旨在改进资源分配。现代AI模型现在利用更复杂的自适应、概率性和高维表示学习技术来支持及时的临床决策。Nederpelt等人开发并测试了一个基于深度神经网络的现场分诊模型，利用创伤质量改进计划注册表的数据来预测休克、早期大规模出血控制手术的需求以及躯干枪伤患者的早期大量输血需求。与Scheetz等人的工作类似，他们的现场分诊工具旨在迅速将正确的患者送到正确的地点。该模型基于院前环境中可用的信息进行训练，包括患者人口统计信息、初始生命体征和枪伤的解剖位置。历史上，院前分诊依赖于静态算法和临床医生的判断。从总体结果来看，该模型表现强劲，接收者操作特征曲线下面积范围从0.82到0.89，并且在限制特征集的情况下仍保持类似的表现。然而，受伤位置的确定依据的是《国际疾病分类》第十版临床修改码，这可能无法准确反映现场提供者在分诊时可获得的确定性或详细程度，从而限制了其在现实世界中的直接适用性。
自动处理生理登记以评估伤害严重程度（APPRAISE）系统是最早开发并在实际院前环境中部署的自动化ML决策支持工具之一。该系统在活跃的医疗直升机上实施，实时分析运送过程中受伤患者的生命体征数据。传统上，这一过程依赖于运输团队向接收医院传递生命体征信息。该研究表明，使用自动化生理分析可以在患者到达医院之前识别出出血风险较高的患者，支持创伤团队提前了解情况并做好准备。这种方法后来被改编为APPRAISE-出血风险指数（APPRAISE-HRI），这是一种为更严酷环境设计的简化版本，突显了AI支持工具在增强分诊和创伤护理中的关键决策方面的潜力。2024年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准APPRAISE-HRI供国防部使用，允许该机构将其用于实际创伤伤员的现场分诊。
时间线
人工智能整合到创伤护理黄金小时的时间线：CXR（胸部X光）；FAST（创伤超声重点评估）；PXR（盆腔X光）。
AI在黄金小时中的整合
成功救治受伤患者依赖于及时和准确地调度适当的资源。AI和ML在创伤护理中的早期应用侧重于数据驱动的方法，超越了纯粹基于专家的规则系统。Scheetz等人使用分类和回归树分析来实证识别与机动车碰撞相关的老年人需要创伤中心护理的碰撞现场变量，旨在改进资源分配。现代AI模型现在利用更复杂的自适应、概率性和高维表示学习技术来支持及时的临床决策。Nederpelt等人开发并测试了一个基于深度神经网络的现场分诊模型，利用创伤质量改进计划注册表的数据来预测休克、早期大面积出血控制手术的需求以及躯干枪伤患者的早期大量输血需求。与该团队的工作类似，他们的现场分诊工具旨在迅速将正确的患者送到正确的位置。该模型基于院前环境中可用的信息进行训练，包括患者人口统计信息、初始生命体征和枪伤的解剖位置。历史上，院前分诊依赖于静态算法和临床医生的判断。无论是哪种情况，该模型都表现出强劲的性能，接收者操作特征曲线下面积范围从0.82到0.89，并且在限制特征集的情况下也保持类似的表现。然而，受伤位置的确定依据的是《国际疾病分类》第十版临床修改码，这可能无法准确反映现场提供者在分诊时可获得的确定性或详细程度，从而限制了其在现实世界中的直接适用性。
自动化生理登记以评估伤害严重程度（APPRAISE）系统是最早开发的用于实际院前环境中创伤分诊的自动化ML决策支持工具之一。该系统在活跃的医疗直升机上实施，实时分析运送过程中受伤患者的生命体征数据。传统上，这个过程依赖于运输团队向接收医院传递生命体征信息。研究表明，使用自动化生理分析可以在患者到达医院之前识别出血风险较高的患者，支持创伤团队提前了解情况并做好准备。这种方法后来被改编为APPRAISE-出血风险指数（APPRAISE-HRI），这是一个为更严酷环境设计的简化版本，突显了AI支持工具在增强分诊和创伤护理中的关键决策方面的潜力。2024年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准APPRAISE-HRI供国防部使用，允许该机构将其用于实际创伤伤员的现场分诊。这些旨在院前环境中使用的模型旨在通过确保患者被转移到适当的设施和接收创伤团队的充分准备来提高创伤患者接受的质量。
分诊
在急诊科对创伤患者进行适当的分诊具有挑战性，受过训练的护士的分诊准确率在59%到82%之间。最近，已经开发出决策支持算法来预测哪些到达急诊室的患者需要住院或重症监护病房级别的护理。尽管这其中的大部分研究集中在非创伤患者身上，但早期的工作已经探索了通过扩展特征集（包括医院床位可用性、运输限制和区域资源分配等系统级因素）来进一步改进分诊的方法。Murarețu等人使用强化学习与数学优化相结合，在大规模伤亡事件中分配伤员到医院，证明自适应的、系统感知的决策支持可以在资源受限的情况下提高生存率。类似的系统级资源限制也被纳入基于强化学习的AI框架中，优化了在大规模伤亡战斗创伤情况下有限的复苏液体的分配，以最大化人群级别的生理恢复。由于分诊决定决定了护理的紧急性和地点，因此将AI整合到院前和分诊阶段自然延伸到复苏阶段，在那里类似的数据驱动方法可以进一步优化患者护理。
复苏
创伤患者面临不断变化的风险，需要高度的情境感知来快速检测生理状态的变化并及时做出明智的决策以确保救援。大多数传统的手术风险评分依赖于静态的、线性的假设，并包含选择性病例数据，这限制了它们反映复杂和动态患者轨迹的能力，导致对创伤患者风险的系统性低估。快速识别和治疗有致命出血风险的患者对于改善创伤发病率和死亡率至关重要，因为大多数死亡与受伤后2小时内的休克有关。通过利用数据驱动的方法并尽量减少对手动建模假设的依赖，AI和ML旨在提供更及时、准确和个性化的预测，特别是在高急性的复杂环境中。迅速激活大量输血方案和输血产品的应用已被证明可以降低失血性休克创伤患者的死亡率。已经开发出多种ML算法来识别出血性休克并预测需要大量输血的患者。Zhao等人使用ML开发了基于生命体征、全血细胞计数（CBC）和动脉血气（ABG）的模型，他们的模型仅使用生命体征就在临床检测前30分钟成功预测了出血性休克。加入CBC和ABG数据后，预测窗口延长到了90分钟。在类似的研究中，Benjamin等人训练了一个ML模型来预测需要大量输血的患者，他们的模型比《血液消耗评估》评分更准确。Zhao和Benjamin创建的算法都依赖于创伤护理区容易获得的数据——生命体征和基本血液检查——来识别创伤团队成员可能忽略的细微趋势。AI利用有限的临床数据识别模式的能力在创伤护理区是一个优势，因为在这里决策通常需要迅速做出。
AI在创伤护理区的整合取决于其临床实用性和易用性。为了提高AI支持算法的采用率，Hodgman等人在一个大型多中心创伤队列中验证了一个基于智能手机的模型，证明了其在多个临床相关的大量输血定义中的中等区分能力。该模型利用了初次复苏期间可获得的变量，如收缩压、心率、基础代谢紊乱和损伤机制，并通过专为护理点使用的移动应用程序提供风险估计。通过强调床边易用性和在新数据收集时进行迭代校准的能力，这项工作突出了在实际应用中的可行路径。
虽然生理数据驱动了早期的复苏决策，但最终的治疗通常需要影像学检查和放射学解读来确定损伤情况。心肺功能的改进引发了人们对使用人工智能提高影像学解读准确性的极大兴趣。与所有超声成像技术一样，创伤 ultrasound 评估（FAST）的准确性依赖于操作者，需要大量的培训才能达到熟练水平。多个团队已经证明了 CV 在检测莫里森囊内积液方面的可行性。在 Leo 等人开发的模型中，图像处理仅需要 57 毫秒的延迟时间，表明其集成不会显著妨碍临床护理。在扩展 FAST（e-FAST）检查中，会评估胸部区域以发现潜在的血胸或气胸。Clausdorff Fiedler 等人证明，卷积神经网络（CNN）能够以高敏感性识别 M 模式胸部图像中的肺滑动缺失情况，有助于检测胸膜腔内的液体或气体。支持他们 CNN 运行的硬件是便携式的，可以连接到标准的超声机上。FAST 和 e-FAST 的结果通常由床边的外科医生生成，并用于决定创伤患者的治疗方案和手术干预措施。将便携式、快速的人工智能支持系统集成到床边超声中，可以帮助创伤团队在信息有限的情况下做出更好的决策。
人工智能还被证明有助于解读创伤后的 X 光片。一项关于用于检测胸部 X 光片气胸的深度学习（DL）算法的荟萃分析显示，其汇总敏感度为 87%，特异性为 95%。然而，还需要更多的研究来支持将其整合到临床决策中。虽然研究表明，DL 检测和警报系统可以缩短补充氧气的时间，但尚未证明它能减少这些患者进行胸腔穿刺的时间。类似的 CV 模型也被开发出来用于检测锁骨、肋骨、骨盆和髋部骨折。尽管这些模型能够以高敏感性和特异性检测骨折，但在没有进一步实施研究的情况下，尚不清楚它们将如何影响诊断和治疗时间或临床决策。然而，将这些模型集成到临床环境中有可能提高创伤护理的早期效率。
除了提高诊断准确性外，有人推测人工智能还可以简化放射学工作流程，从而更快地发现损伤。快速诊断和治疗脑内出血（ICH）已被证明可以改善预后。这一过程通常依赖于到达治疗机构后进行的非对比头部 CT 扫描，因为救护车上的 CT 扫描仪并不普及。由于时间对神经学结果的影响，人们有兴趣使用人工智能来提高头部 CT 的诊断效率。Seyam 等人实现了一种用于检测 ICH 的 DL 算法，如果检测到 ICH，该算法会向解读放射科医生发出提示。在没有这个工具的情况下，放射科医生负责自行安排影像学解读的优先级。虽然提示功能并未强制放射科医生重新安排解读顺序，但他们的团队发现，该模型的集成有助于更快地检测出 ICH 并减少了传达关键发现所需的时间。然而，这并没有加快与神经外科或神经内科的会诊速度。
此外，人工智能在解读创伤后的 X 光片方面也显示出其效用。一项关于 DL 算法检测胸部 X 光片气胸的荟萃分析表明，其汇总敏感度为 87%，特异性为 95%。然而，还需要更多的研究来支持将其整合到临床决策中。虽然研究表明，DL 检测和警报系统可以缩短补充氧气的时间，但尚未证明它能减少这些患者进行胸腔穿刺的时间。类似的 CV 模型也被开发出来用于检测锁骨、肋骨、骨盆和髋部骨折。尽管这些模型能够以高敏感性和特异性检测骨折，但在没有进一步实施研究的情况下，尚不清楚它们将如何影响诊断和治疗时间或临床决策。然而，将这些模型集成到临床环境中有可能提高创伤护理的早期效率。
除了提高诊断准确性外，人们还推测人工智能可以简化放射学工作流程，从而更快地发现损伤。快速诊断和治疗脑内出血已被证明可以改善预后。这一过程通常依赖于到达治疗机构后进行的非对比头部 CT 扫描，因为救护车上的 CT 扫描仪并不普及。由于时间对神经学结果的影响，人们有兴趣使用人工智能来提高头部 CT 的诊断效率。Seyam 等人实施了一种用于检测 ICH 的 DL 算法，如果检测到 ICH，该算法会向解读放射科医生发出提示。在没有这个工具的情况下，放射科医生负责自行安排影像学解读的优先级。虽然提示功能并未强制放射科医生重新安排解读顺序，但他们的团队发现，该模型的集成有助于更快地检测出 ICH 并减少了传达关键发现所需的时间。然而，这并没有加快与神经外科或神经内科的会诊速度。
除了改善诊断准确性外，人工智能还被认为可以用于提高质量和教育项目。在电子病历（EMR）时代，可用的数据量可能令人不知所措。据估计，每位患者每年会产生 80 MB 的数据。然而，研究人员可以利用人工智能识别这些信息中的趋势，创造具有临床相关性和影响力的学习机会。
创伤视频回顾（TVR）是质量和教育项目中的强大工具，可以提供关于技术技能和非技术技能的独特见解。它可以在各种环境中使用，例如个人辅导会议或大型小组案例讨论，并可作为可委托的专业活动（EPA）和技术表现评估的平台。尽管潜力巨大，但缺乏时间进行项目管理是经常引用的一个阻碍 TVR 项目实施的理由。然而，计算机视觉（CV）有望成为外科教育中的重要颠覆者，增加了 TVR 和术中影像分析的可行性。手动审查和标注创伤舱录像可能非常耗时。为了减轻这一负担，Villarreal 等人成功地使用 CV 对创伤舱的护理阶段进行了分割。他们的模型还能够标注何时在创伤舱内进行了 X 光检查。这项工作为自动化视频审查中最耗时的部分奠定了基础。负责选择教育视频的创伤教学人员可以使用 CV 模型识别出的片段，更高效地筛选感兴趣的程序或阶段。
随着像 Villarreal 等人开发的 CV 模型的进一步完善，通过分割与特定技能或程序相关的视频，完成 EPA 微评估的过程可以大大简化。除了创伤舱外，CV 还被用于独立评估腹腔镜手术中的外科技能和心脏手术中的情境意识。将这些模型适应到 TVR 中，未来可能会出现由人工智能驱动的系统生成初步的 EPA 或里程碑评估，然后由教学人员进行审查和调整。学术外科教学人员与人工智能之间的合作可以帮助减轻行政负担，同时提高未来几代人的外科教育质量。
培训未来的创伤外科医生需要外科部门教学人员投入大量时间。尽管如此，他们的报酬主要与临床生产力相关，而非教育承诺。通过将部分反馈和评估工作委托给人工智能驱动的工具，住院医师项目可能能够在提高反馈质量和数量的同时，减轻外科教学人员和受训者的负担。Yilmaz 等人进行了随机对照试验，比较了面对面教学和智能连续 expertise 监控系统（ICEMS）在外科技能模拟中的效果。医学生被分为三组：实时 ICEMS 生成的反馈、面对面教学或会后反馈。完成教学后，所有学习者都接受了盲法专家的会后技能考试。ICEMS 在技能考试中的总体得分与接受面对面教学的学生相当，甚至超过了仅接受会后反馈的学生，证明了人工智能在外科教育中的可行性。
除了全球性的程序技能教学外，基于人工智能的教育工具对于教授高风险创伤特定能力可能特别有价值。FAST 检查是主要评估的关键辅助工具。历史上，获取和解读 FAST 图像是一项难以掌握的技能，需要大量的练习机会来提高熟练程度。为了缩短学习曲线，Chiu 等人开发了一种使用超声机捕获的图像为学习者提供实时反馈的 CV 模型。在人工智能引导的组中，学习者拍摄的图像质量高于未接受人工智能引导的学习者。虽然使用人工智能引导完成的考试耗时较长，但创造者推测这会补偿 FAST 的学习曲线。尽管这些模型尚未在临床学习环境中应用，但它们都显示了人工智能在教授技术技能方面的有效性，突显了其在可扩展和公平的外科教育中的潜在作用。
在人工智能中，正如在医学和外科手术中一样，虽然有巨大的潜在益处，但也存在潜在风险。许多伦理挑战的核心在于人工智能对数据的需求。最终，人工智能的力量依赖于统计原则和海量数据，这些数据量大到几乎可以确保统计原则的绝对正确性。医学人工智能面临的一个紧迫伦理困境是，我们生成的数据本身就容易存在偏见，因此训练出的模型可能会加剧甚至固化人类的错误。在偏斜的数据上训练的模型可能会差异性地错误分类或低估已经边缘化的群体，从而影响临床决策和医疗服务的公平性。例如，在传统的统计学方法中，种族往往是改变下游诊断和建议的协变量。然而，在人工智能中，如何调整种族偏见尚不清楚，因为偏见在这些模型中的表现更为隐蔽。偏见可能影响人工智能生命周期的多个阶段，从数据整理到标记、模型开发、监控和治理。在所有阶段积极监控算法的生成过程对于防止人工智能传播偏见和形成自我延续的健康差异循环至关重要。
在人工智能中，正如在医学和外科手术中一样，虽然有巨大的潜在收益，但也存在潜在风险。在医学和外科手术中，人工智能的许多伦理挑战都与其对数据的需求有关。许多伦理挑战的核心在于人工智能对数据的需求。最终，人工智能的力量依赖于统计原则和海量数据，这些数据的数量如此之大，以至于这些原则几乎可以绝对保证其正确性。医学人工智能面临的一个紧迫伦理困境是，我们生成的数据本身就带有偏见，因此训练出的模型可能会加剧甚至固化这些偏见。在偏斜的数据上训练的模型可能会不同地错误分类或低估已经边缘化的群体，从而影响临床决策和医疗服务的公平性。例如，在传统的统计方法中，种族通常是改变下游诊断和建议的协变量。然而，在人工智能中，如何调整种族偏见尚不清楚，因为偏见在这些模型中的表现更为隐蔽。偏见可能影响人工智能生命周期的多个阶段，从数据整理到标记、模型开发、监控和治理。在整个过程中积极监控算法的生成将至关重要，以防止人工智能传播偏见并形成自我延续的健康差异循环。
随着大量数据的挖掘以构建人工智能系统，保护构建的模型以及患者隐私是另一个关键的伦理挑战。最近的监管框架，包括 FDA 对医学人工智能的网络安全指导，规定了最低的设备安全标准。此外，FDA 的指南明确将人工智能相关的网络威胁（如模型篡改、数据投毒和供应链攻击）视为患者安全问题。在保护模型和训练数据方面，高分辨率的外科视频、创伤舱视频、生理数据流和电子健康记录数据的收集规模比以往任何时候都要大，而且越来越多地通过基于云的平台进行。在挖掘数据的匆忙中，安全漏洞可能会严重侵蚀患者和临床医生的信任，并使机构面临网络安全和声誉损害。构建模型的人员必须保持警惕，遵守患者隐私标准，确保数据真正去标识化，或者构建开源数据库以安全地进行人工智能研究。安全、透明的基础设施和来自监管机构的共识指南对于推进研究和保护公众的信任和安全至关重要。
从人为因素的角度来看，将人工智能驱动的护理完全融入外科手术的主要实施挑战都围绕着患者和医生对算法的信任。算法常被描述为“黑箱”，这成为了阻碍医生信任的障碍。可解释性是指能够理解算法内部运作原理的能力。通过公开算法的结构、透明地说明医生参与了哪些步骤以及提供算法中数据元素的详细信息，可以实现医生对人工智能算法的成功采用。此外，开发的人工智能平台必须回答医生目前还没有可靠工具来回答的问题。在整个外科工作团队中全面实施人工智能系统的另一个关键障碍是关于责任的模糊性。目前，人工智能驱动的产品不能因医疗事故而被起诉，建议医生检查是否存在幻觉或错误。多项研究表明，关于人工智能错误时责任的模糊性会负面影响医生采用人工智能驱动产品的意愿。最终，如果没有在人类医生和人工智能之间建立信任和透明度，即使是最精心设计的人工智能工具也无法应用于临床实践。
展望未来，虽然上述许多人工智能在创伤护理中的应用前景看好，但只有少数成功应用于临床护理。除了 APPRAISE-HRI 之外，大多数仍处于开发和完善的早期阶段。然而，将人工智能（AI）整合到创伤护理的黄金时段中，为改善创伤患者的护理带来了巨大的潜力。十年前，美国国家科学院、工程院和医学院发布了题为《国家创伤护理系统：整合军事和民用创伤护理系统以实现零可预防死亡》的报告。该报告建议加强电子病历（EMR）数据的整合、改进决策流程，并减少财务浪费。实现这些目标的核心是一个“学习型医疗系统”的概念：在这种系统中，数据被持续用于推动流程优化。如今，能够整合多模态数据、支持实时决策并优化资源分配的AI工具的发展速度远超报告发布时的预期。AI的能力和局限性从根本上受其所接收数据的质量、多样性和结构的制约。随着计算机视觉（CV）技术的进步，现在出现了更具空间感知能力的系统，它们可以通过多模态感官数据来感知、解释和与物理世界互动。最近的研究应用基于深度学习（DL）的CV方法从创伤急救区提取时空信息，实现了对复苏阶段的自动化识别，以及在较小程度上对特定操作（如放射成像和中心静脉导管置入）的检测。更有抽象意义但临床价值较高的应用还包括在手术室中的情境感知能力——Dias等人分析了手术室视频，发现更稳定、更可预测的团队运动模式与更高的情境感知水平相关。目前，创伤急救区和手术室中的CV研究仍受限于有限的、特定任务的训练数据，以及将视频视为二维帧序列而非连贯物理场景的建模方式。最近采用基于人体网格表示的方法试图通过显式编码人体运动和互动的几何信息来克服这些限制；通过从单目视频中恢复三维身体姿态、空间位置和视觉注意力，这类方法使CV系统能够提取出具有语义意义且对视觉变化更有鲁棒性的特征，减少了对外观具体特征的依赖。在高风险、高要求的环境中，这有助于实现对外科医生动作、注意力和与环境互动的基于空间的精确表征，从而超越对孤立操作或流程阶段的识别，实现对团队协作、任务转换以及实时动态情境需求的更深入理解。
想象一个AI代理在繁忙的创伤急救区观察和监听医疗团队，实时解读快速变化的生理信号，并综合这些信息以预警潜在风险、指导复苏工作、提供及时建议，从而共同提升护理效果，这一切已不再是科幻故事。这一切都依赖于人类利益相关者与技术的社会技术整合——这种整合能够持续生成知识、指导实践并改善护理效果，形成一个反馈循环。最终，要实现这一目标，需要（1）在整个创伤护理过程中确保多模态数据流的稳健数字化和互操作性；（2）对AI系统进行严格验证；（3）有意识地投资于AI教育和数字素养培训，以确保在高风险、高要求的环境中安全、有效地使用AI技术。
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