AI Versnelt Genezing van Blessures met Innovatief Nieuw Apparaat

Het genezingsproces van blessures is complex en vereist stimulatie voor botregeneratie, activering van het immuunsysteem ter bestrijding van ontstekingen en bevordering van wondgenezing. Een nieuw apparaat, genaamd a-Heal, ontwikkeld door onderzoekers van de Universiteit van Californië, Santa Cruz, is ontworpen om elke fase van dit proces te verbeteren. Het apparaat maakt gebruik van een microcamera en kunstmatige intelligentie (AI) om het genezingsproces te monitoren en gepersonaliseerde therapie te bieden, hetzij via medicijntoediening of elektrotherapie. Dit apparaat belooft een effectieve en snelle behandeling van blessures, waardoor deze toegankelijker wordt, vooral voor patiënten in afgelegen gebieden of met beperkte mobiliteit.Voorlopige resultaten, gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift 'npj ​​Biomedical Innovations', tonen aan dat het apparaat het genezingsproces met 25% versnelt in vergelijking met conventionele methoden. Het onderzoeks- en ontwikkelingsteam, geleid door Professor Mark Roland, combineerde beeldvorming, bio-elektriciteit en AI voor de ontwikkeling van a-Heal. Het apparaat is voorzien van een geïntegreerde camera, ontwikkeld door Professor Mircea Tedorescu, die elke twee uur beelden van de blessure maakt. Deze beelden voeden een machine learning-model, bekend als 'AI-dokter', ontwikkeld door Professor Marcella Gomezz. De 'AI-dokter' fungeert als een microscoop in de vorm van een interface, waardoor de AI de stadia van blessuregenezing kan identificeren, potentiële problemen kan detecteren en therapieën kan voorstellen.De therapie kan medicijntoediening omvatten, zoals fluoxetine, een selectieve serotonineheropnameremmer die ontstekingen vermindert en de genezing verbetert, of de toepassing van een elektrisch veld dat het celmetabolisme verhoogt voor snellere genezing. Het apparaat verzendt beelden en gegevens, zoals de genezingssnelheid, naar een beveiligd digitaal platform, waardoor een arts de therapie indien nodig kan volgen en aanpassen. De a-Heal is ontworpen om te worden gebruikt via een eenvoudig toegankelijke interface voor veilig gebruik.Voor klinisch gebruik van de 'slimme' AI-interface hebben onderzoekers deze getest op preklinische blessuremodellen. De resultaten toonden aan dat wonden 25% sneller genazen met het gebruik van de AI-interface vergeleken met het conventionele therapeutische proces. Deze bevindingen openen de weg voor het versnellen van de genezing van acute blessures en het aanpakken van chronische wonden, zoals diabetische ulcera. Het AI-model dat in het systeem wordt gebruikt, is gebaseerd op de 'reinforcement learning'-benadering, die de diagnostische methode van artsen nabootst. Reinforcement learning stelt het model in staat om door middel van vallen en opstaan te leren hoe een specifiek doel kan worden bereikt. Het AI-model leert voortdurend, leert van het genezingsproces van elke patiënt en past de therapie dienovereenkomstig aan.Het algoritme 'DeepMapper', ontwikkeld door Dr. Gomez en haar studenten, verwerkt de blessurebeelden om het genezingsstadium in kaart te brengen en het hele proces te documenteren. Tot slot leert het model een lineair dynamisch model met betrekking tot het genezingsproces, dat het gebruikt om te voorspellen hoe het proces zich zal ontwikkelen. De integratie van AI in medische apparaten is een groeiende trend, met de FDA die sinds 2020 bijna 730 AI-gestuurde apparaten heeft goedgekeurd, een aantal dat tot juni 2024 is gestegen tot 950. Deze apparaten worden steeds vaker gebruikt in radiologie, maar breiden zich ook uit naar andere specialismen zoals cardiologie en neurologie. De ontwikkeling van AI in medische apparaten heeft een lange weg afgelegd, van de vroege beeldvormingstoepassingen in de jaren negentig tot de adaptieve en evolutionaire algoritmen van vandaag. Deze vooruitgang belooft de gezondheidszorg te transformeren door middel van nauwkeurigere diagnoses, gepersonaliseerde behandelingen en verbeterde patiëntenzorg. De toepassing van AI in de wondzorg omvat ook het monitoren van wonden, het voorspellen van genezingstijden en het personaliseren van behandelingen. Onderzoekers hebben AI-gestuurde draagbare sensoren ontwikkeld die, in combinatie met geavanceerde wondverbanden, chronische wonden monitoren en hun genezingsstadia identificeren. Dit soort technologieën biedt kritieke gegevens voor behandelbeslissingen en beoordeelt de effectiviteit van wondverzorgingsmedicijnen. De mogelijkheid om wonden te segmenteren en parameters zoals perimeter, oppervlakte en weefseltypes te detecteren, biedt een objectieve beoordeling van de voortgang van de wondgenezing.