总体目标
阅读本综述文章后，读者应能够：
- 阐述人工智能技术在应对当前新生儿血流动力学理解挑战中的潜在应用
- 了解如何利用这些技术早期识别心血管功能不足和脑血流(CBF)障碍
- 指导旨在减轻脑损伤并最终改善早产儿神经学和整体预后的治疗策略
目标读者
目标读者包括新生儿-围产期专科医生、负责新生儿护理的儿科重症监护医生以及儿科心脏病专家，旨在帮助他们基本了解人工智能在新生儿重症监护中的潜在作用；同时也包括数据科学家/工程师/分析师，以便他们能够更好地理解在临床护理中使用人工智能的医疗机构中危重新生儿的临床需求。
挑战1：能否开发准确的脑室内/脑室周围出血病理生理模型并准确预测其发生以提供干预窗口？
识别最有可能发展为脑室内/脑室周围出血(P/IVH)的高风险婴儿，对于产前咨询、预后评估以及标准化产后重症监护以改善预后至关重要。在临床试验设计中选择高风险队列也将提高研究效力，减少所需样本量和研究资源使用。由研究或质量改进(QI)组织收集的大规模回顾性围产期-新生儿数据集开发的预测模型
挑战2：能否在脑室内/脑室周围出血发生时精确实时检测？
对于妊娠不足30周出生的婴儿，建议在出生后7-10天进行常规颅脑超声筛查；对于有明显脑损伤临床体征和症状的婴儿，则应更早进行筛查。然而，P/IVH可能突然发生，且无明显临床体征。因此，当颅脑超声检测到P/IVH时，出血可能已经发生数天。P/IVH检测的延迟使我们难以研究其发病机制。
挑战3：能否创建实时多模态计算心血管生理模型并利用它指导管理？
已开发出多种数学模型来近似描述不同发育阶段的心血管系统。其中一个模型将心血管回路集总参数模型与血压神经控制和灌注-代谢影响相结合，以改进胎儿酸血症和心血管失代偿的检测。这些数学模型假设血管系统可以用定义其阻力、电容等参数来表示。
挑战4：能否创建闭环系统来实现治疗调节的自动化？
如果临床决策支持工具展现出高准确性和持续有效性，可以在监督下开发闭环系统来管理患者护理的某些方面。我们已经开始在实践中看到这一概念。例如，自动氧气控制算法现已在一些呼吸机中可用，机器会调整FiO2以使患者的血氧饱和度保持在目标范围内。研究表明，这种闭环FiO2控制可以保持氧合稳定。
结论
人工智能有潜力通过增强临床医生的能力来推进新生儿血流动力学的管理：处理大量数据、提供决策支持，以及实时连续地对关键生理参数进行严格控制。使用机器学习算法的预测分析可能有助于预测例如脑血流(CBF)调节障碍和即将发生的脑损伤，其准确性和提前量足以让适当选择的干预措施改变预后。
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