Sztuczna Inteligencja Przyspiesza Leczenie Ran

Proces gojenia się urazów jest złożony i obejmuje regenerację kości, aktywację układu odpornościowego do zwalczania stanów zapalnych oraz promowanie gojenia się ran.Nowe urządzenie, nazwane a-Heal, opracowane przez naukowców z University of California w Santa Cruz, ma na celu usprawnienie każdego etapu tego procesu. Wykorzystuje ono mikrokamerę i sztuczną inteligencję (AI) do monitorowania postępów leczenia i dostarczania spersonalizowanej terapii, czy to poprzez podawanie leków, czy elektroterapię. Urządzenie a-Heal obiecuje skuteczne i szybkie leczenie urazów, czyniąc je bardziej dostępnym, zwłaszcza dla pacjentów z obszarów oddalonych lub z ograniczoną mobilnością.Wstępne wyniki, opublikowane w czasopiśmie naukowym 'npj ​​Biomedical Innovations', pokazują, że urządzenie przyspiesza proces gojenia o 25% w porównaniu do konwencjonalnych metod. Zespół badawczy, kierowany przez profesora Marka Rolanda z zakresu inżynierii elektrycznej i informatyki, połączył obrazowanie, bioelektrykę i AI w celu opracowania a-Heal. Urządzenie wyposażone jest w zintegrowaną kamerę, opracowaną przez profesor Mirceą Teodorescu, która wykonuje zdjęcia urazu co dwie godziny. Obrazy te zasilają model uczenia maszynowego, znany jako 'AI doctor', opracowany przez profesorę matematyki stosowanej Martselą Gomezz.'AI doctor' działa jako mikroskop w formie interfejsu, pozwalając sztucznej inteligencji na identyfikację etapów gojenia się urazu, wykrywanie potencjalnych problemów i sugerowanie terapii. Terapia może obejmować podawanie leków, takich jak fluoksetyna, selektywny inhibitor wychwytu zwrotnego serotoniny, który zmniejsza stan zapalny i poprawia gojenie, lub zastosowanie pola elektrycznego, które zwiększa metabolizm komórkowy dla szybszego gojenia. Urządzenie przesyła obrazy i dane, takie jak tempo gojenia, do bezpiecznej platformy cyfrowej, umożliwiając lekarzowi monitorowanie i dostosowywanie terapii w razie potrzeby.a-Heal zaprojektowano z myślą o łatwym w obsłudze interfejsie zapewniającym bezpieczne użytkowanie. Wstępne testy na modelach przedklinicznych wykazały, że rany leczone za pomocą interfejsu AI goiły się o 25% szybciej w porównaniu do standardowego procesu terapeutycznego. Wyniki te otwierają drogę do przyspieszenia gojenia ostrych urazów oraz leczenia przewlekłych ran, takich jak owrzodzenia cukrzycowe. Badania wykazały również, że miejscowe stosowanie fluoksetyny może znacząco poprawić gojenie ran, nawet w warunkach stresu, zmniejszając stan zapalny i poprawiając migrację keratynocytów.Model AI wykorzystywany w systemie opiera się na podejściu 'uczenia przez wzmocnienie', które naśladuje metodę diagnostyczną stosowaną przez lekarzy. Uczenie przez wzmocnienie pozwala modelowi na naukę poprzez metodę prób i błędów, jak osiągnąć określony cel. Model AI stale się uczy, czerpiąc z procesu gojenia każdego pacjenta i dostosowując terapię. Algorytm 'DeepMapper', opracowany przez dr Gomezz i jej studentów, przetwarza obrazy ran w celu mapowania etapu gojenia i śledzenia całego procesu. Ostatecznie model uczy się liniowego modelu dynamicznego związanego z procesem gojenia, który wykorzystuje do przewidywania, jak proces będzie ewoluował. Zastosowanie bioelektryczności, czyli naturalnych sygnałów elektrycznych w organizmach, odgrywa kluczową rolę w procesach regeneracji tkanek i gojenia ran. Naturalne pola elektryczne, powstające w miejscu uszkodzenia („prąd urazowy”), odgrywają kluczową rolę w migracji komórek do powierzchni rany, co jest fundamentalnym mechanizmem odbudowy bariery skórnej. Zakłócenie tych procesów może spowalniać gojenie, zwłaszcza u pacjentów z chorobami przewlekłymi, takimi jak cukrzyca. Urządzenie a-Heal dąży do przywrócenia optymalnych warunków do regeneracji, wpływając na te bioelektryczne procesy. Badania sugerują, że manipulacja bioelektrycznością może kontrolować proliferację komórek, co stanowi obiecujące narzędzie w medycynie regeneracyjnej.