以决策为中心的人工智能在手术室外围手术期照护中的应用：面向外科医生的实用综述

提出以决策为中心的框架来重组手术AI文献，按每项研究意图支持的临床决策点进行归类，而非按算法类型或预测结局归类。 既有综述多以算法类型或预测结局为组织主线，本文转而以“何时”和“为何”AI被整合进真实临床工作流为线索，弥补了对AI输出如何影响外科决策这一结构化理解的不足。 这是一篇叙述性综述，其证据强度来自对PubMed收录文献在2015至2025年间的系统梳理与按决策点的重新归类，而非单一模型的性能比较。

识别出术前与术后AI在应用重心上的差异：术前AI主要服务于诊断不确定情境下的患者选择与治疗方案规划，术后AI主要服务于时间敏感的管理与预后评估。 该发现将术前与术后阶段明确区分开来，指出二者虽都涉及风险预测，但在决策情境、数据特征与临床应用方式上存在根本差异。 结论基于对所纳入研究的决策点归类，属于文献层面的模式归纳，文中未报告具体的效应量或样本量数据。

将手术AI重新定位为贯穿手术照护连续体的、分阶段的临床决策路径的组成部分，而非独立的预测工具。 这一重新定位把关注点从模型性能转向AI在临床工作流中的功能位置，为外科医生理解AI的实际用途提供了新的视角。 属于综述提出的概念性框架，其支撑来自对文献按决策点组织的整体分析。

明确界定了综述范围：聚焦于支持术前与术后决策的AI，涵盖患者选择、治疗方案规划、手术范围与入路规划、术后监测、出院准备度与随访规划等决策点，并明确将术中AI（手术视频分析、机器人自动化、实时影像引导）排除在外。 通过清晰划定边界，该综述把“手术室外”的围手术期照护作为独立议题加以组织，并特别强调与微创外科实践相关的决策点。 范围界定为综述的方法学声明，界定了结论所适用的临床情境。

该综述的结论适用于手术室外围手术期照护中的术前与术后决策场景，面向外科医生及围手术期照护团队，尤其与微创外科实践相关，涵盖患者选择、治疗方案规划、手术范围与入路规划、术后监测、出院准备度与随访规划等决策点；术中AI应用（手术视频分析、机器人自动化、实时影像引导）明确不在其适用范围内。

本文为综述性总结，未提供各研究的样本量、效应量或模型性能指标，因此无法据此判断具体AI工具在各类决策点上的实际表现；此外，文中未展开说明所纳入研究在数据特征与临床应用方式上的具体差异，读者若需评估某一决策点上的证据成熟度，仍需回到原始研究。