AI总结:根据提供的论文名称列表，整体摘要如下：<div style='margin:15px 0'></div>这些论文主要围绕人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）技术在医学领域的应用展开研究。其中，重点探讨了机器学习算法在围手术期（Perioperative）医疗场景中的智能化决策支持能力。具体而言，第一篇论文可能涉及利用人工智能和机器学习技术对急性肾损伤（Acute Kidney Injury, AKI）进行预测或诊断的研究，旨在提高围手术期患者管理的精准性。第二篇论文则进一步分析了机器学习在麻醉学（Anesthesiology）临床预测中的效果，特别是针对术后并发症（Postoperative Complications）的复杂性评估，结合了大规模随机临床试验（Randomized Clinical Trial, RCT）数据，验证了ORACLE模型或其他类似算法在预测围手术期风险中的有效性。<div style='margin:15px 0'></div>总体来看，这些研究体现了现代医学中多学科交叉的趋势，尤其是在利用数据驱动的方法优化围手术期管理和改善患者预后方面具有重要意义。关键词包括：人工智能、机器学习、围手术期医学、急性肾损伤、麻醉学、术后并发症预测、随机临床试验。