Yara iyileşmesi, kemik rejenerasyonu için uyarıcılar oluşturmayı, iltihaplanmayı kontrol altına almak için bağışıklık sistemini aktive etmeyi ve genel iyileşmeyi teşvik etmeyi içeren karmaşık bir süreçtir. Bu süreci iyileştirmek amacıyla Santa Cruz'daki Kaliforniya Üniversitesi'nden araştırmacılar, mikro-kamera ve yapay zeka (AI) teknolojisini birleştiren "a-Heal" adını verdikleri yenilikçi bir cihaz geliştirdiler. Bu cihaz, her bir iyileşme aşamasını optimize etmek için kişiye özel tedavi sunarak iyileşme sürecini hızlandırmayı hedefliyor. a-Heal, özellikle uzak bölgelerde yaşayan veya hareket kabiliyeti kısıtlı hastalar için etkili ve hızlı yara tedavisi sunma potansiyeline sahip.
Bilimsel dergi 'npj Biomedical Innovations'da yayınlanan öncü sonuçlar, a-Heal cihazının geleneksel yöntemlere kıyasla yara iyileşme sürecini %25 oranında hızlandırdığını gösteriyor. Bu ilerleme, akut yaraların iyileşmesini hızlandırmanın yanı sıra diyabetik ülserler gibi kronik yaraların tedavisinde de yeni olanaklar sunuyor. Cihazın tasarımı, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü Marco Rolandi liderliğindeki araştırma ekibinin görüntüleme, biyoelektrik ve yapay zeka alanlarındaki uzmanlıklarını birleştirmesiyle ortaya çıktı.
Cihazda bulunan entegre kamera, Profesör Mircea Teodorescu tarafından geliştirilen, her iki saatte bir yaranın görüntülerini çekerek, Uygulamalı Matematik Profesörü Martsela Gomezz tarafından geliştirilen 'Yapay Zeka Doktoru' adlı makine öğrenimi modeline veri sağlıyor. Bu model, bir tür mikroskop arayüzü gibi çalışarak, yapay zekanın yara iyileşme evrelerini tanımlamasına, olası sorunları tespit etmesine ve kişiye özel tedavi önerilerinde bulunmasına olanak tanıyor. Tedavi seçenekleri arasında, iltihaplanmayı azaltıp iyileşmeyi destekleyen fluoksetin gibi ilaçların uygulanması veya hücre metabolizmasını hızlandırarak daha hızlı iyileşmeyi teşvik eden bir elektrik alanının uygulanması yer alıyor.
Cihaz, iyileşme hızı gibi verileri güvenli bir dijital platforma aktararak, doktorların tedavi sürecini uzaktan izlemesine ve gerektiğinde ayarlamalar yapmasına imkan tanıyor. Yapay zeka modelinin klinik kullanım potansiyelini değerlendirmek amacıyla araştırmacılar, cihazı preklinik yara modellerinde test ettiler. Sonuçlar, yapay zeka arayüzü ile tedavi edilen yaraların, geleneksel tedavi süreçlerine kıyasla %25 daha hızlı iyileştiğini ortaya koydu. Bu bulgular, akut yaraların iyileşmesini hızlandırma ve diyabetik ülserler gibi kronik yaralarla mücadele etme yolunda önemli bir adım niteliğinde. Yapay zeka modelinin temel aldığı pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı, doktorların kullandığı tanı yöntemlerini taklit ederek deneme yanılma yoluyla belirli bir hedefe ulaşmayı öğreniyor. Dr. Gomez ve ekibi tarafından geliştirilen 'DeepMapper' algoritması, yara görüntülerini işleyerek iyileşme evresini haritalandırıyor ve tüm süreci takip ediyor.