Die Wundheilung umfasst mehrere Phasen: Blutgerinnung und Hämostase, Reaktion des Immunsystems, Krustenbildung und Narbenbildung.
Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Marco Rolandi von der University of California, Santa Cruz, hat das tragbare Gerät „A-Heal“ entwickelt, das eine Kamera, bioelektronische Technologie und KI integriert und darauf abzielt, jede Phase des Wundheilungsprozesses zu optimieren. Dieses System identifiziert das Heilungsstadium mithilfe einer Miniaturkamera und KI-Technologie und bietet eine medikamentöse oder elektrische Feldbehandlung an. Dieses System kann auf den individuellen Heilungsprozess des Patienten reagieren und eine personalisierte Behandlung ermöglichen.
Dieses tragbare drahtlose Gerät erleichtert Patienten in abgelegenen Gebieten oder Menschen mit eingeschränkter Mobilität den Zugang zur Wundbehandlung. Am 23. September zeigten die in der Fachzeitschrift npj Biomedical Innovations veröffentlichten Forschungsergebnisse, dass das Gerät den Wundheilungsprozess effektiv beschleunigen kann.
Das KI--gesteuerte-Heal-Gerät kann den Behandlungsplan in Echtzeit anpassen, um die Wundheilung zu beschleunigen. Präklinische Forschungsergebnisse zeigen, dass es den Heilungsprozess insbesondere bei chronischen Wunden völlig verändern kann. Unser System erfasst umfassend die Signale des menschlichen Körpers und optimiert den Heilungsprozess durch externe Eingriffe. sagte Rolandi.
Das Gerät nutzt eine Miniaturkamera, die von Mircea Teodorescu, einem außerordentlichen Professor an der University of California in Santa Cruz, entwickelt wurde, um alle zwei Stunden Bilder der Wunde aufzunehmen. Die Bilder wurden in ein von Associate Professor Marcella Gomez entwickeltes Modell für maschinelles Lernen eingegeben.
Dabei handelt es sich im Wesentlichen um ein Verbandsmikroskop. Teodorescu erklärte: „Die Informationen eines einzelnen Bildes sind begrenzt, aber die kontinuierliche Bildgebung ermöglicht es der KI, Trends zu erkennen, das Heilungsstadium zu bestimmen, Probleme zu markieren und Vorschläge für einen Behandlungsplan zu machen.“
Der KI-Arzt diagnostiziert das Wundstadium anhand von Bildern und vergleicht es mit dem idealen Heilungszeitplan. Wenn eine verzögerte Heilung festgestellt wird, leitet das Modell des maschinellen Lernens eine Behandlung ein: die Verabreichung von Medikamenten durch bioelektronische Technologie oder die Anwendung eines elektrischen Feldes, das die Migration von Zellen zur Wunde fördert. Der KI-Arzt bestimmt die optimale Dosierung und elektrische Feldstärke. Nach einiger Zeit der Behandlung machte die Kamera erneut Bilder und leitete damit einen neuen Behandlungszyklus ein.
Während des Betriebs überträgt das Gerät Daten wie Bilder und Heilungsraten an eine sichere Netzwerkschnittstelle und erleichtert so den manuellen Eingriff durch Ärzte und die präzise Anpassung von Behandlungsplänen. Dieses Gerät kann direkt auf handelsübliche Bandagen geklebt werden und sorgt so für eine bequeme und feste Anwendung.
Um seine klinische Anwendbarkeit zu beurteilen, testete das Team der University of California, Davis, das Gerät in einem präklinischen Wundmodell. Studien zeigen, dass Wunden, die mit einem -Heal behandelt werden, etwa 25 % schneller heilen als Wunden mit Standardversorgung. Diese Ergebnisse unterstreichen nicht nur das Potenzial dieser Technologie, die Heilung akuter Wunden zu beschleunigen, sondern sind auch von großem Wert für die Wiederankurbelung des Heilungsprozesses chronischer Wunden.
Derzeit untersucht das Forschungsteam das Potenzial dieses Geräts, die Heilung chronischer und infizierter Wunden zu fördern.