تعد الضمادة الذكية A-Heal ابتكارًا ثوريًا في مجال علاج الجروح، حيث تستخدم تقنيات متقدمة لتسريع عملية الشفاء.
تحسين الشفاء باستخدام الضمادة الذكية A-Heal
كما يشفي الجرح، يمر بعدة مراحل: التخثر لوقف النزيف، والاستجابة للجهاز المناعي، والبريد، والندبات.
يهدف جهاز يمكن ارتداؤه يسمى “A-Heal”، الذي صممه المهندسون في جامعة كاليفورنيا، سانتا كروز، إلى تحسين كل مرحلة من مراحل العملية. يستخدم النظام كاميرا صغيرة ومنظمة العفو الدولية للكشف عن مرحلة الشفاء وتقديم علاج في شكل دواء أو مجال كهربائي. يستجيب النظام لعملية الشفاء الفريدة للمريض، مما يوفر علاجًا شخصيًا.
يمكن للجهاز اللاسلكي المحمول أن يجعل علاج الجرح أكثر سهولة للمرضى في المناطق النائية أو مع محدودية التنقل. النتائج قبل السريرية الأولية، المنشورة في المجلة NPJ الابتكارات الطبية الحيوية، تظهر أن الجهاز يسرع عملية الشفاء بنجاح.
تصميم A-Heal
قام فريق من باحثي جامعة كاليفورنيا في سانتا كروز وباحثين في جامعة كاليفورنيا في ديفيس، برعاية برنامج DARPA-BETR، بقيادة جامعة UC Santa Baskin Engineering كرسي وأستاذ الهندسة الكهربائية والهمية الحاسوبية (ECE) ماركو رولاندي، بتصميم جهاز يجمع بين الكاميرا والإلكترون الحيوي وAI للشفاء المتجول. يجعل التكامل في جهاز واحد “نظام حلقة مغلق” – أحد الأوائل من نوعه لشفاء الجروح كما يدرك الباحثون.
قال رولاندي: “يأخذ نظامنا جميع العظة من الجسم، ومع التدخلات الخارجية، فإنه يحسن تقدم الشفاء”.
يستخدم الجهاز كاميرا على متن الطائرة، طورها زميل أستاذ مشارك في ECE ميرسيا تيودوريسكو، ووصفها في دراسة بيولوجيا الاتصالات، لالتقاط صور للجرح كل ساعتين. يتم تغذية الصور في نموذج التعلم الآلي (ML)، الذي طوره أستاذ مشارك للرياضيات التطبيقية مارسيلا غوميز، والذي يسميه الباحثون “طبيب الذكاء الاصطناعي” الذي يعمل على جهاز كمبيوتر قريب.
قال تيودوريسكو: “إنه مجهر بشكل أساسي في ضمادة”. “الصور الفردية تقول القليل، ولكن مع مرور الوقت، يتيح التصوير المستمر للاتجاهات المواقعية للمنظمة العفوية، ومراحل التئام الجروح، وقضايا العلم، واقتراح علاجات.”
يستخدم طبيب الذكاء الاصطناعي الصورة لتشخيص مرحلة الجرح ويقارن ذلك إلى المكان الذي يجب أن يكون فيه الجرح على طول جدول زمني لشفاء الجروح الأمثل. إذا كشفت الصورة عن تأخر، فإن نموذج ML يطبق العلاج: إما الدواء، يتم تسليمه عبر الإلكترونيات الحيوية؛ أو مجال كهربائي، والذي يمكن أن يعزز ترحيل الخلايا نحو إغلاق الجرح.
العلاج الذي يتم تسليمه موضعياً عبر الجهاز هو فلوكستين، وهو مثبط امتصاص السيروتونين الانتقائي الذي يتحكم في مستويات السيروتونين في الجرح ويحسن الشفاء عن طريق تقليل الالتهاب وزيادة إغلاق أنسجة الجرح. يتم إعطاء الجرعة، التي تحددها الدراسات قبل السريرية التي أجراها مجموعة إيسيروف في مجموعة UC Davis لتحسين الشفاء، بواسطة المحركات الإلكترونية الحيوية على الجهاز، الذي طوره رولاندي. يتم أيضًا تسليم مجال كهربائي، تم تحسينه لتحسين الشفاء وتطويره من خلال العمل السابق لـ UC Davis ‘مين زهاو وروسلين ريفكه إيسيروف، من خلال الجهاز.
يحدد طبيب الذكاء الاصطناعي الجرعة المثلى للأدوية التي يجب توصيلها وحجم المجال الكهربائي المطبق. بعد تطبيق العلاج لفترة معينة من الزمن، تأخذ الكاميرا صورة أخرى، وتبدأ العملية مرة أخرى.
أثناء استخدامه، يقوم الجهاز بنقل الصور والبيانات مثل معدل الشفاء إلى واجهة ويب آمنة، بحيث يمكن للطبيب البشري التدخل يدويًا وعلاجًا دقيقًا حسب الحاجة. يعلق الجهاز مباشرة ضمادة متوفرة تجاريًا للاستخدام المريح والآمن.
لتقييم احتمال الاستخدام السريري، اختبر فريق UC Davis الجهاز في نماذج الجرح قبل السريرية. في هذه الدراسات، اتبعت الجروح التي عولجت مع A-Heal مسار الشفاء حوالي 25٪ أسرع من مستوى الرعاية. تسلط هذه النتائج الضوء على الوعد بالتكنولوجيا ليس فقط لتسريع إغلاق الجروح الحادة، ولكن أيضًا للشفاء المتوقفة في الجروح المزمنة.
اقرأ أيضًا...
تعزيز الذكاء الاصطناعي
يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم لهذا النظام، الذي قاده أستاذ مساعد للرياضيات التطبيقية مارسيلا غوميز، نهج التعلم التعزيز، الموصوف في دراسة في مجلة الهندسة الحيوية، لتقليد النهج التشخيصي الذي يستخدمه الأطباء.
التعلم التعزيز هو تقنية تم فيها تصميم النموذج لتحقيق هدف محدد، والتعلم من خلال التجربة والخطأ في أفضل طريقة لتحقيق هذا الهدف. في هذا السياق، يتم منح النموذج هدفًا لتقليل الوقت لتقليل الإغلاق، ويتم مكافأته على إحراز تقدم نحو هذا الهدف. يتعلم باستمرار من المريض ويتكيف مع نهج العلاج.
يسترشد نموذج التعلم المعزز بخوارزمية أن غوميز وطلابها أنشأوا تسمى Deep Mapper، الموصوفة في دراسة preprint، والتي تعالج الصور الجرحى لقياس مرحلة الشفاء مقارنةً بالتقدم الطبيعي، ورسمها على طول مسار الشفاء. مع مرور الوقت مع الجهاز على الجرح، يتعلم نموذج ديناميكي خطي للشفاء الماضي ويستخدم ذلك للتنبؤ بكيفية استمرار التقدم في الشفاء.
قالت غوميز: “لا يكفي أن يكون لديك الصورة فقط، بل تحتاج إلى معالجة ذلك ووضعها في سياق. ثم، يمكنك تطبيق التحكم في التعليقات”.
تتيح هذه التقنية أن تتعلم الخوارزمية في الوقت الحقيقي تأثير المخدرات أو المجال الكهربائي على الشفاء، وتوجه اتخاذ القرار التكراري لنموذج التعلم حول كيفية ضبط تركيز الدواء أو قوة المجال الكهربائي.
الآن، يستكشف فريق الأبحاث إمكانية أن يحسن هذا الجهاز التئام من الجروح المزمنة والمصابة.
يمكن العثور على منشورات إضافية تتعلق بهذا العمل مرتبطة هنا.
تم دعم هذا البحث من قبل وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة للدفاع ووكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة للصحة.
المصدر: Health & Medicine News — ScienceDaily
مع استمرار الأبحاث، يمكن أن تصبح الضمادة الذكية A-Heal جزءًا أساسيًا من العلاجات الطبية المستقبلية، مما يحسن من جودة الحياة للمرضى.
