AI驱动智能绷带使伤口愈合速度提升25%
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伤口愈合需经历多个阶段：凝血止血、免疫系统反应、结痂和瘢痕形成。
由美国加州大学圣克鲁兹分校教授Marco Rolandi领导的研究团队设计出可穿戴设备“a-Heal”，这款设备集摄像头、生物电子技术和AI于一体，旨在优化伤口愈合过程的每个阶段。该系统通过微型摄像头和AI技术识别愈合阶段，并提供药物或电场治疗。该系统能根据患者独特的愈合过程做出响应，实现个性化治疗。
这种便携式无线设备可使偏远地区或行动不便的患者更易获得方便获得伤口治疗。9月23日，发表于npj Biomedical Innovations期刊的研究结果显示，该设备能有效加速伤口愈合进程。
由人工智能驱动的a-Heal设备可实时调整治疗方案以加速伤口愈合。临床前研究结果表明，它可能彻底改变愈合过程，特别是针对慢性伤口。图片来源：Shutterstock
“我们的系统全面捕捉人体信号，并通过外部干预优化愈合进程。”Rolandi表示。
设备采用由加州大学圣克鲁兹分校副教授Mircea Teodorescu开发的微型摄像头，每两小时拍摄伤口照片。图像被输入由副教授Marcella Gomez开发的机器学习模型。
“这本质上是一款绷带式显微镜。”Teodorescu解释，“单张图像信息有限，但连续成像能让AI识别趋势、判断愈合阶段、标记问题并给出治疗方案建议。”
AI医生通过图像诊断伤口阶段，并与理想愈合时间线进行比对。若发现愈合延迟，机器学习模型将启动治疗：通过生物电子技术输送药物，或施加可促进细胞向伤口迁移的电场。AI医生会确定最佳给药剂量和电场强度。治疗实施一段时间后，摄像头再次拍摄图像，开启新一轮治疗循环。
设备在使用过程中会将图像及愈合率等数据传输至安全网络接口，便于医生手动干预和精细调整治疗方案。该设备可直接粘贴于市售绷带上，确保使用便捷与牢固。
为评估临床适用性，加州大学戴维斯分校团队在临床前伤口模型中测试了该设备。研究显示，使用a-Heal治疗的伤口愈合速度比标准护理快约25%。这些发现不仅凸显了该技术加速急性伤口愈合的潜力，也对重启慢性伤口愈合进程具有重要价值。
目前，研究团队正探索该设备促进慢性和感染伤口愈合的潜力。
相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s44385-025-00038-6
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