郑州大学第一附属医院 杨建军

在急性疼痛管理领域，新的临床实践指南和共识、新理念、新技术不断涌现，这些进展不仅推动了学科向前发展，也为提高患者围术期安全和舒适度提供了更多可能性。

一、术后镇痛理念新进展

2024年7月Anaesthesia杂志发表了《成人围手术期疼痛管理：麻醉医生协会和英国疼痛协会的多学科共识声明》，该共识提出了贯穿整个围手术期包括入院前、术前、术中、PACU、病房、ICU、出院准备以及出院后的各个医疗阶段的疼痛管理建议，提出了围手术期疼痛管理的一般原则。

中华医学会麻醉学分会疼痛学组发起《成人术后疼痛管理临床实践指南（2024版）》。指南整合循证医学证据，充分考虑我国文化背景、经济发展水平和临床实际情况，对术前宣教与镇痛管理计划、围术期疼痛评估及组织管理、围术期镇痛管理策略、过渡性疼痛服务四大板块共17个临床问题形成33条推荐意见。

传统的多模式镇痛方法存在潜在缺陷。因此，王天龙教授提出“精准多模式镇痛”理念。精准多模式镇痛的定义：根据围手术期疼痛来源、手术部位、创伤程度和功能康复需求实施的组合式精准镇痛，包括局麻药为主的精准伤口痛防治、阿片受体激动剂和内脏神经阻滞技术为主的精准内脏痛防治及非甾体类抗炎药等抗炎药为主的炎性痛防治等。

二、虚拟现实(VR)与急性疼痛管理

VR是一项急慢性疼痛管理创新技术，它通过转移注意力、促进神经可塑性和正念训练等方式，来减轻疼痛的主观感受。一项纳入31篇RCT研究的Meta分析报道VR可以减轻急性疼痛评分、减少焦虑及减轻因疼痛引起的不良情绪，但不能改善患者的疼痛耐受性。一项纳入122项随机对照试验、9138例患者的系统综述和Meta回归，结果发现VR可减轻患者疼痛，其在急、慢性和程序性疼痛中效果相似，在患者特征方面，结果显示中度到重度疼痛的患者和年轻患者VR效果更佳。

三、人工智能（AI）在急性疼痛领域的应用

最新的系统综述显示，AI已被用于疼痛诊断、客观疼痛评估、资源管理和研究倡议，AI在疼痛管理中的应用潜力巨大，包括预测急慢性疼痛、预测患者对镇痛药物的反应、制定个性化治疗方案、预测阿片类药物使用相关风险等。AI的真正潜力在于构建一个全面的疼痛管理生态系统：从术前风险预测到术后疼痛管理的动态调整以及患者术后自我管理工具的开发，这种基于数据驱动的疼痛管理模式，能够帮助医生更加高效地应对复杂的疼痛问题，提高患者满意度。

无论是以循证医学为指导、精准多模式镇痛、VR辅助治疗，还是AI技术的引入，围术期管理过程中均不可忽视患者的主观体验、心理状态、功能恢复及社会因素等多维度评估的重要性，未来的疼痛管理将更加注重患者的个体化需求。