从术中脑电预测术后谵妄：AI捕捉到θ频段连接变化
心血管手术患者研究发现，术中脑电功能连接特征与术后谵妄相关，机器学习模型在小样本中获得较高预测性能。
大模型管理围术期抗凝：单独回答不够，接入规则后明显更准
40个围术期抗凝场景测试显示，通用大模型单独使用准确率有限；结合结构化临床决策支持后，指南一致性显著提高。
可解释AI预测术后AKI：高风险CKD患者能否更早被识别？
基于MIMIC-IV的研究显示，XGBoost可预测慢性肾病患者术后急性肾损伤，并用SHAP解释主要风险因素。
AI识别“Shamrock征”：深度学习正在辅助腰丛神经阻滞
2026年新研究用深度学习分割腰丛阻滞超声图像中的肌肉、骨与神经结构，为麻醉医生的解剖识别和培训提供辅助。
打鼾不是“睡得香”：麻醉医生为什么特别关注睡眠呼吸暂停
偶尔打鼾很常见，但响亮打鼾并伴有呼吸暂停、憋醒或白天过度困倦时，就不能简单理解为“睡得沉”。这可能提示阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）：睡眠中上气道反复狭窄或塌陷，造成呼吸受限、血氧波动和睡眠结构破碎。 课件示意：正常气道与阻塞性睡眠呼吸暂停时上气道受阻的差异。 哪些信号值得警惕？ 家属观察到呼吸暂停、
PSQI、AIS、GAD-7 与 PSG：睡眠评估工具到底怎么选？
量表用于筛查和量化症状，睡眠日记用于观察模式，多导睡眠监测用于回答特定生理问题。它们各有分工，不能互相替代，也不能单独完成诊断。
失眠为什么不能只问“睡了几小时”？睡眠门诊的评估与分层
睡眠问题不是一个单一标签。规范的睡眠门诊会从症状、诱因、共病和风险四个维度评估，再决定生活调整、CBT-I、检查、药物或专科转诊。
第5课｜放松、睡眠卫生与复发预防：把改善变成长期能力
放松训练用于降低觉醒，睡眠卫生是支持环境，而不是单独治疗慢性失眠。最后建立复发预警和两周恢复计划，把 CBT-I 变成长期自我管理能力。
第4课｜认知治疗：不再被“今晚必须睡好”绑架
认知治疗不是强迫自己积极，而是识别失眠中的灾难化预测、绝对化要求和选择性注意，用证据建立更准确、可行动的替代想法。
第3课｜睡眠限制与睡眠压缩：如何安全建立睡眠窗口
睡眠限制不是剥夺睡眠，而是依据睡眠日记缩短无效卧床时间，再根据睡眠效率和白天状态逐步调整。高风险人群应由专业人员指导。