紧急创伤救治要求在从院前分诊到确定性治疗和随访的整个过程中做出快速准确的决策。智能医疗技术，特别是人工智能（AI）和远程医疗，正越来越多地被整合到创伤系统中，以增强临床判断、改善资源分配并扩大对专科知识的获取。本小型综述综合了近期关于这些技术在紧急创伤救治中应用的证据。当前研究表明，AI可以支持院前分诊、识别影像学上的危及生命损伤、预测死亡率、输血需求及其他不良结局，并促进生理和心理后遗症的早期风险分层。远程医疗在远程会诊、转诊决策支持和虚拟随访方面显示出价值，具有减少不必要的机构间转运和优化创伤系统效率的潜力。然而，该领域仍受到重大挑战的制约，包括回顾性验证研究占主导、临床实用性的前瞻性证据有限、对算法不透明性和偏倚的担忧，以及与工作流程整合、基础设施、报销和人为因素相关的持续障碍。总体而言，智能医疗正在从智能分诊到预后预测重塑紧急创伤救治，但其转化为常规实践需要前瞻性实施研究、可解释且公平的模型开发，以及与真实临床工作流程的更紧密结合。
1 引言
紧急创伤救治是现代医学中最具时间敏感性和资源密集型的领域之一。“黄金小时”原则强调从受伤点到确定性治疗过程中快速准确决策的重要性。然而，这一连续过程面临诸多挑战，包括地理差异导致的专科专家可及性不足、临床医生的认知负荷过重，以及基于有限早期数据预测动态患者轨迹的固有困难。为了应对这些压力，智能医疗技术（主要是人工智能（AI）和远程医疗）的整合已成为一种变革力量，有望彻底革新创伤系统。这一演进不仅旨在自动化任务，更在于增强人类的临床判断、提升系统效率并最终改善以患者为中心的结果。人工智能涵盖了机器学习（ML）和深度学习（DL），在处理复杂高维数据模式识别方面提供了前所未有的能力。在创伤救治中，这转化为从分析院前生理波形到自动检测医学影像上的危及生命损伤，再到预测并发症或死亡率等多种应用。与此同时，远程医疗已从一种小众通信工具发展为一种战略平台，用于跨越地理障碍传递专科知识。它能实现远程评估、分诊决策支持以及非专科中心的干预指导，从而可能减少不必要的患者转运并优化集中式创伤资源的利用。这些技术的融合预示着一个更响应迅速、高效且公平的创伤救治生态系统。本小型综述综合了智能医疗在创伤救治连续过程中应用的最新证据，批判性地考察了从智能院前分诊和自动诊断到生理和心理结果的先进预后建模的进展，并深入探讨了证据差距、围绕AI透明性和偏倚的方法论争议，以及临床实施的实际障碍。与以往主要总结AI或远程医疗孤立应用的综述不同，本综述沿着创伤救治连续过程组织，强调技术能力与临床实用性之间的转化接口，特别关注智能医疗工具如何影响目的地分诊、影像工作流、护理升级、转诊决策和纵向随访，同时检查目前限制其实施的障碍。
1.1 文献识别与选择
本小型综述基于对PubMed和Web of Science的定向检索，涵盖2020年1月至2026年2月间发表的研究。检索词结合了与创伤和紧急救治相关的概念，以及与智能医疗技术（包括人工智能、机器学习、深度学习、远程医疗、远程会诊、分诊、影像和预后预测）相关的术语。优先选择与急性创伤救治直接相关且涉及创伤路径中具有临床意义应用的英文研究，包括院前分诊、诊断支持、转诊决策、结果预测和随访护理。由于本文为小型综述而非系统综述，目标并非全面检索，而是聚焦于具有代表性且临床相关的最新证据。
2 紧急创伤救治中智能技术的演进格局：从院前到长期结果
2.1 人工智能：从受伤点分诊到自动诊断与结果预测
AI在创伤救治中的应用贯穿患者全程，始于受伤点。其核心价值在于处理多源数据流——生命体征、损伤模式、影像像素和实验室结果——以提取可能被传统临床评估或评分系统忽略的预测信号。
2.1.1 院前分诊与早期风险分层
有效的现场分诊对于将患者引导至合适的救治设施至关重要，但传统工具（如美国外科医师学会现场分诊指南）在敏感度方面存在公认的局限性。机器学习模型正被开发用于通过纳入更广泛的早期数据点来增强这一过程。研究表明，ML算法可以分析院前生理特征（如波形和衍生生命体征模式），以显著准确性预测救命干预（LSI）的需求。例如，一个使用护理前15分钟数据的集成ML模型预测LSI交付的受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.810，为恶劣环境下的医务人员提供了潜在的决策支持工具。进一步的发展集中于创建可在院前使用的可解释且实用的工具。基于可解释ML框架在亚洲创伤登记数据上开发的现场分诊可解释分级（GIFT）评分有效预测了急诊室死亡率，强调年龄和生命体征是关键决定因素。类似地，其他研究基于院前变量构建了预测严重创伤（损伤严重度评分≥16）和关键资源使用的模型，旨在将分诊不足率控制在10%以下，同时增强现有指南的性能。针对特定损伤机制，专门模型显示出前景。一个训练用于预测躯干枪伤患者休克、大量输血（MT）和大手术需求的深度神经网络报告了高预测准确性（AUC 0.82–0.89），并整合了置信度估计特征以指导分诊确定性。总体而言，院前研究表明，机器学习模型通过纳入多维度生理和情境输入，能够超越基于规则的分诊来增强早期风险分层；然而，大多数证据仍来自回顾性数据集，在运行中的创伤系统内进行的前瞻性验证仍然有限。
2.1.2 诊断影像支持与工作流优化
急诊室（尤其是创伤中心）产生了大量时间紧迫的影像检查。AI，特别是卷积神经网络（CNN），在辅助快速影像解读方面展现出强大能力，从而应对放射科医生工作负荷并可能减少诊断延迟。一个突出的应用是在非对比头部CT扫描上自动检测颅内出血（ICH）。商用算法可以优先将高ICH概率的检查放入读片队列。此类系统的实施与报告周转时间的统计学显著减少相关，在一项研究中还与ICH患者30天和120天全因死亡率和发病率的显著降低相关，表明加速诊断可转化为更好的结果。重要的是，真实世界的外部验证研究证实，训练良好的模型在时间和地理上不同的数据集上保持高性能（AUC > 0.95），这是证明泛化能力的关键一步。CNN的效用扩展到多个解剖部位的骨折检测。算法在X线片和CT扫描上检测腕部、肋骨、骨盆和脊柱骨折方面显示出高灵敏度和特异度。对于在初始胸片上常被漏诊的肋骨骨折，AI辅助已被证明能提高检测灵敏度，尤其是对经验较少的临床医生。在儿科创伤中，对用于外周肢体骨折检测的商业AI算法在X线片上的评估显示出可接受且一致的性能，并有可能提高经验较少的住院医师的诊断准确性。除检测外，AI模型正推进到更复杂的任务，如损伤分级。来自北美放射学会（RSNA）腹部创伤AI挑战赛的获奖模型在CT上检测和分级脾损伤方面表现出强大的外部验证性能（AUC 0.931），表明向细微诊断支持迈进了。此外，整合影像数据与非结构化临床文本的多模态模型正在出现。SMART模型将非对比CT分析与使用大语言模型嵌入的叙事文本处理相结合，在腹部实质器官损伤筛查中实现了高灵敏度，突显了向更全面AI诊断助手发展的路径。综合来看，影像学文献表明，AI目前作为工作流程增强工具最为成熟，用于优先级排序和早期检测，但诊断速度的提升不应被假定为在没有前瞻性实施证据的情况下自动转化为改善的患者结果。
2.1.3 临床轨迹与特定结果的预测
AI应用的一个快速扩展领域是预后建模，超越诊断来预测患者的临床进程。这些模型旨在支持资源分配和个性化干预策略的临床决策。死亡率预测是一个常见焦点，大量研究开发了优于传统评分系统（如损伤严重度评分ISS或分诊量表）的ML模型。例如，一个使用韩国全国急诊室数据的AI模型在预测创伤死亡率时达到了0.997的极佳AUC，将年龄、无反应性和特定损伤模式识别为顶级预测因子。整合早期生命体征和实验室数据的集成ML方法在严重受伤患者的院内死亡率方面也显示出出色的区分能力（AUC高达0.951）。为增强临床可用性，可解释AI模型已被打包为护理点工具。创伤结果预测器（TOP）是一个基于最优分类树的智能手机应用，提供高精度的死亡率和并发症非线性风险估计，便于床旁咨询。同样，TROUT指数使用可解释ML框架为老年创伤患者创建了衰弱评估工具，预测不良结果（如死亡率和延长住院）。预测建模也应用于特定关键干预。预测大量输血需求对于及时启动出血方案至关重要。为此目的已开发了多个ML模型，其中几个使用院前或急诊室可获得的早期临床数据显示出良好到出色的区分能力（AUC > 0.8）。先进模型现在旨在不仅预测输血的二元需求，还预测最佳的血制品数量和组合，利用跨国登记数据进行稳健训练。除直接生理结果外，AI越来越多地用于预测心理后遗症。基于创伤后1个月获取的功能性MRI数据的连接组预测模型已被证明可预测长达14个月后的创伤后应激障碍（PTSD）症状严重程度，识别出与症状轨迹相关的特定神经网络。还针对急性护理环境开发了更简单、可扩展的工具，例如从即时应激反应检查表中提取的简短5项ML衍生筛查工具，在识别慢性PTSD风险患者方面显示出良好准确性（AUC 0.84）。总体而言，预后AI模型越来越有能力识别有死亡、出血、延长住院和心理后遗症风险的患者。然而，由于终点异质性、校准报告不一致以及这些工具能有意义地改变床边决策或下游结果的证据有限，跨研究比较仍然困难。
2.2 远程医疗：弥合地理差距与优化资源利用
虽然AI擅长数据分析和模式预测，但远程医疗应对的是地理和专业知识分布不均的挑战。它使得专科知识的虚拟存在成为可能，从而支持资源有限或偏远地区的创伤救治。
2.2.1 虚拟分诊与转诊决策支持
远程医疗在创伤中的一个重要驱动力是减少医学上不必要的机构间转运。来自I级创伤中心的研究一致报告说，相当比例（通常在13%到27%之间）的转运患者在急诊室被出院，无需入院或复杂干预，表明存在潜在的分诊过度。这些患者通常表现为孤立的手部、面部或眼科解剖区域损伤，转诊机构可能缺乏特定的诊断或管理能力。远程医疗提供了一种解决方案，允许远程专家目视评估损伤、查看影像并指导当地管理。专门项目（如手部创伤远程医疗系统）的实施导致不必要转运和相关运输成本出现统计学显著下降，因为更高比例的转运患者随后因必要护理而要求入院。在儿科创伤中，一项“虚拟儿科创伤中心”模式正在前瞻性评估中，以确定与标准电话咨询相比，远程医疗咨询能否在保持患者安全的同时改善以家庭为中心的结果并降低转运率。综合来看，这些研究表明远程医疗在改进转诊决策和减少可避免的机构间移动方面具有最明确的当前价值，尽管获益大小仍取决于当地病例组合、专科医生可及性和网络基础设施。
2.2.2 远程专科会诊与管理指导
远程医疗不仅促进分诊决策，还促进转诊现场诊断和管理的主动指导。这可能涵盖从协助影像解读到提供实时操作建议。在创伤救治中，这通常涉及远程外科或重症监护咨询。证据表明，远程医疗更倾向于用于伤情更严重的患者，可能支持远程站点的操作干预，例如指导复杂裂伤修复或关节复位，这些操作原本可能需要转运。对于骨科损伤，虚拟骨折诊所已获得关注，尤其是在COVID-19大流行加速下。这些方案允许通过视频通话对简单骨折患者进行远程随访，通常由物理治疗师或高级实践提供者主导。研究表明，此类虚拟诊所是安全的，不会增加并发症发生率，并且患者高度接受。此外，它们可以通过减少当面随访预约次数和影像检查、优化手术排程以及降低急诊室再就诊率来显著提高医疗效率。远程医疗在创伤中的临床有效性呈现情境依赖性。一项系统综述和荟萃分析发现，远程医疗与更高的记录损伤严重度评分和更高的输血率相关，这很可能反映了专科医生输入下严重损伤检测和更准确分诊的改善。然而，未就总体死亡率、转运时间或急诊室利用的影响得出统计学显著结论，指向了异质性方案和病例组合的影响。患者和医生对远程医疗服务的满意度普遍报告较高。在性侵犯和亲密伴侣暴力幸存者随访护理等专门背景下，定性研究表明远程医疗可行且可接受，提供了更高的舒适度和便利性，但必须基于个体基础仔细解决安全和隐私问题。
3 差距、争议与实施挑战
尽管取得了有希望的进展，将智能医疗整合到主流创伤救治中仍面临重大障碍。这些障碍的范围从基础证据质量到深层次的伦理问题和实际整合障碍。
3.1 证据差距：从回顾性验证到前瞻性临床效用
当前文献的一个主要限制是对回顾性研究设计的严重依赖。范围综述一致指出，绝大多数急诊和创伤救治中的AI应用都是使用历史数据验证的，前瞻性对照试验或真实世界干预性研究极为缺乏。虽然回顾性分析对于概念验证和模型开发至关重要，但不足以证明临床效用——即工具在实践中部署时对患者结果或系统效率的可测量改善。例如，许多高性能的死亡率或输血预测模型存在于计算机模拟中，但很少有模型在前瞻性队列中经过严格的外部验证，更少有模型测试了其对临床医生行为或患者轨迹的影响。同样，对于远程医疗，尽管存在大量描述性研究，但公认缺乏提供对其在硬性临床终点（如诊断准确性或死亡率）影响的稳健定量评估的文章。在创伤中生成式AI的最大文献差距是几乎缺乏提供紧急干预实时指导的治疗导向应用，与分析或诊断支持相对。这一技术验证与已证明临床获益之间的证据鸿沟代表了广泛采用的最大障碍。
3.2 方法论与伦理争议：“黑箱”困境与算法偏倚
许多复杂AI模型（尤其是深度学习算法）的不透明性造成了“黑箱”问题，侵蚀了临床医生的信任并带来了伦理挑战。如果模型建议不要转运或预测出血风险低，临床医生需要理解其理由以与自己评估相协调。该领域正通过推动可解释AI（XAI）来应对。研究越来越多地整合诸如Shapley加法解释（SHAP）分析等技术，以阐明哪些特征（如D-二聚体水平、格拉斯哥昏迷量表评分）对模型预测影响最大。开发固有可解释模型（如创伤结果预测器中使用的Optimal Classification Trees）是保持透明度的另一种方法。目标是从纯粹自动化转向有意义增强，即AI在压力下支持认知工作而不取代临床判断。与透明度密切相关的是算法偏倚的风险。AI模型从训练数据中学习模式，如果这些数据反映了历史上的医疗差异（例如某些人群的诊断不足、护理机会不平等），模型可能会延续甚至放大这些偏倚。这引发了关于公平护理的深刻伦理关切。此外，模型的校准至关重要；一个能准确排序患者风险（良好区分能力）的模型可能系统性地高估或低估事件的绝对概率（差校准），导致误导性临床决策。校准差距被指出是某些损伤评分模型的一个特定问题，可能允许危险假阴性。确保AI工具公平、负责任并在不同人群中验证是临床使用的先决条件。
3.3 整合障碍：工作流、基础设施与人为因素
成功实施超越算法性能。无缝整合到高风险、快节奏的临床工作流中是一个艰巨挑战。AI警报或远程医疗控制台必须在不增加认知负荷或中断关键任务的情况下提供信息。人为因素工程至关重要；设计不良的界面可能导致警报疲劳、自动化偏差（过度依赖工具）或临床人员的完全拒绝。基础设施需求也很巨大。AI影像分析需要大量计算资源以及与PACS的无缝集成。远程医疗依赖于可靠、高带宽的连接以及中心医院和站点医院双方适当的视听设备。一项对AI肋骨骨折检测系统的观察性研究注意到由于图形处理单元故障而导致14天中断，强调了韧性技术基础设施的重要性。最后，AI和远程医疗的监管和报销环境仍在演变，给医疗机构带来了不确定性。克服这些障碍需要数据科学家、临床医生、信息学家和医疗管理者之间的密切合作，以设计不仅智能而且可用、可靠和可持续的系统。
4 结论与未来方向
智能医疗技术整合到紧急创伤救治中无疑正在从概念承诺向切实但渐进的临床现实迈进。人工智能在增强院前分诊准确性、加速和优化诊断影像解读，以及为死亡率、资源需求和心理结果提供复杂预后预测方面展现出强大能力。与此同时，远程医疗已确立其作为弥合地理护理差距、支持适当分诊和转诊决策以及实现远程专科指导的战略工具价值，从而优化有限创伤系统资源的利用。共同地，这些技术有望将创伤救治连续过程转变为一个更加数据驱动、高效且以患者为中心的系统。从临床角度看，这些技术的相关性不仅在于预测准确性，还在于它们是否改善了创伤路径中的具体决策，包括转运目的地、影像优先级排序、出血方案激活、转诊避免和出院后随访计划。然而，实现这一潜力的道路受到必须刻意解决的重大挑战的阻碍。首要优先事项是从大量回顾性验证过渡到基于前瞻性、对照干预性研究的稳健证据基础。任何AI工具或远程医疗方案成功的最终衡量标准不是其在历史数据集上的曲线下面积，而是其在真实世界中部署时对患者结果、临床医生决策和系统效率的可证明影响。未来研究必须严格评估这些技术，不是作为孤立算法，而是作为临床工作流的整合组件，评估其对明确终点（如确定性护理时间、并发症发生率、功能恢复和成本效益）的影响。因此，未来研究应将这些工具评估为临床工作流组成部分而非孤立算法，关注决策质量、确定性护理的及时性、功能恢复和成本效益。同时，该领域必须面对并减轻高级AI固有的伦理和方法论争议。开发并采用可解释AI框架对于建立临床医生信任并确保安全、负责任的决策支持是不可协商的。积极努力在不同人群中审计和去偏算法对于防止医疗差异的延续至关重要。此外，焦点应日益从纯粹自动化转向以人为中心的增强。AI在创伤中最有价值的角色很可能是一种认知辅助工具，在后台处理复杂数据流、突出关键模式并呈现可操作见解，从而保持临床医生进行整合判断和患者沟通的认知能力。
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