상처 치유에는 혈액 응고 및 지혈, 면역 체계 반응, 딱지 형성 및 흉터 형성 등 여러 단계가 포함됩니다.
캘리포니아 대학교 산타 크루즈 캠퍼스의 Marco Rolandi 교수가 이끄는 연구팀은 상처 치유 과정의 모든 단계를 최적화하는 것을 목표로 카메라, 생체 전자 기술 및 AI를 통합한 웨어러블 장치 "A-Heal"을 설계했습니다. 이 시스템은 소형 카메라와 AI 기술을 통해 치유 단계를 파악하고 약물 또는 전기장 치료를 제공합니다. 이 시스템은 환자의 고유한 치유 과정에 반응하고 맞춤형 치료를 달성할 수 있습니다.
이 휴대용 무선 장치를 사용하면 외딴 지역에 있는 환자나 거동이 불편한 환자가 상처 치료에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 9월 23일 npj Biomedical Innovations 저널에 발표된 연구 결과는 이 장치가 상처 치유 과정을 효과적으로 가속화할 수 있음을 보여주었습니다.
AI{0}}구동-Heal 장치는 실시간으로 치료 계획을 조정하여 상처 치유를 가속화할 수 있습니다. 전임상 연구 결과에 따르면 특히 만성 상처의 치유 과정을 완전히 변화시킬 수 있는 것으로 나타났습니다. 우리 시스템은 인체 신호를 종합적으로 포착하고 외부 개입을 통해 치유 과정을 최적화합니다. 롤란디가 말했다.
이 장치는 UC 산타크루즈 캠퍼스의 미르체아 테오도레스쿠(Mircea Teodorescu) 부교수가 개발한 소형 카메라를 사용해 2시간마다 상처 사진을 찍는다. 이미지는 Marcella Gomez 부교수가 개발한 기계 학습 모델에 입력되었습니다.
이것은 본질적으로 붕대-형 현미경입니다. 테오도레스쿠는 "단일 이미지의 정보는 제한적이지만 지속적인 이미지를 통해 AI는 추세를 파악하고 치유 단계를 결정하며 문제를 표시하고 치료 계획 제안을 제공할 수 있다"고 설명했다.
AI 의사가 영상을 통해 상처 단계를 진단하고, 이상적인 치유 일정과 비교한다. 치유 지연이 감지되면 기계 학습 모델이 치료를 시작합니다. 생체 전자 기술을 통해 약물을 전달하거나 상처로 세포 이동을 촉진하는 전기장을 적용합니다. AI 의사가 최적의 복용량과 전기장 강도를 결정합니다. 한동안 치료가 진행된 후 카메라는 다시 사진을 촬영하여 새로운 치료 주기를 시작했습니다.
작동 중에 장치는 이미지, 치유율 등의 데이터를 안전한 네트워크 인터페이스로 전송하여 의사의 수동 개입과 치료 계획의 정확한 조정을 용이하게 합니다. 이 장치는 시중에서 판매되는 붕대에 직접 붙여서 사용할 수 있어 편리하고 견고하게 사용할 수 있습니다.
임상 적용 가능성을 평가하기 위해 데이비스 캘리포니아 대학교 팀은 전임상 상처 모델에서 장치를 테스트했습니다. 연구에 따르면-Heal로 치료한 상처는 표준 치료를 받은 상처보다 약 25% 더 빨리 치유됩니다. 이러한 발견은 급성 상처의 치유를 가속화할 수 있는 이 기술의 잠재력을 강조할 뿐만 아니라 만성 상처의 치유 과정을 다시 시작하는 데에도 상당한 가치가 있음을 강조합니다.
현재 연구팀은 만성 및 감염된 상처의 치유를 촉진하기 위해 이 장치의 잠재력을 조사하고 있습니다.