À medida que a ferida se cura, ela se move em vários estágios: revestimento para parar de sangrar, responder ao sistema de resistência, crosta e manchas.
Um dispositivo de desgaste chamado “A-Helel”, projetado por engenheiros de cruzeiro de Santa na Universidade da Califórnia, visa em cada estágio do processo. O sistema usa uma pequena câmera e IA para detectar a fase de cura e fornecer um tratamento na forma de medicamentos ou campos elétricos. O sistema responde ao processo de cura exclusivo do paciente, fornecendo tratamento personalizado.
O dispositivo portátil e sem fio pode tornar a terapia de feridas mais acessível a pacientes com áreas remotas ou com mobilidade limitada. Preliminar Pré -Fall, publicado na revista Inovação biomédica do NPJO dispositivo mostra a velocidade do processo de cura com sucesso.
Para fazer um design prejudicial
Uma equipe de pesquisadores da UC Santa Cruise e da UC Davis patrocinados pelo Programa Darpa-Beater e projetou um dispositivo para Marco Rolendi, uma engenharia elétrica e de computadores (ECE), patrocinada pela Darpa-Beater Program e projetou um dispositivo que anexou uma câmera, uma câmera, bioeletrônica e audição AIK. A integração em um dispositivo o torna um pesquisador de “sistema de circuito fechado” é um dos primeiros do seu tipo para curar a ferida.
“Nosso sistema recebe todos os sinais do corpo e, com a intervenção externa, aumenta o progresso da cura”, disse Rolandi.
O dispositivo usa uma câmera a bordo, desenvolvida por um professor associado de EC Mirsia Toodorasku e descrito em uma pesquisa de biologia da comunicação, para tirar fotos das feridas a cada duas horas. Modelos de aprendizado de máquina (ML) desenvolvidos por Marcella Gomez, professora associada de matemática aplicada, são fotos alimentadas, que os pesquisadores chamam de “médico da IA” em execução no computador mais próximo.
“Este é basicamente um microscópio de um curativo”, disse Toidorsku. “Imagens independentes dizem pouco, mas com o tempo, imaginando tendências de IA Spot, cura de feridas, problemas relacionados à bandeira e aconselhamento de tratamento” “
O médico da IA usa a imagem para diagnosticar a fase da ferida e a compara com ela, onde a ferida deve estar com a melhor cura da ferida. Se a imagem revelar um atraso, o modelo ML aplica um tratamento: distribuído por meio de bio eletrônica; Ou um campo elétrico, que pode aumentar a migração celular para o fechamento da ferida.
O tratamento fornecido pelo dispositivo é a fluoxetina, um inibidor seletivo da serotonina rueptac que regula os níveis de serotonina na ferida e reduz a inflamação e aumenta a cura aumentando o tecido da ferida. A dose prescrita por estudos pré -flicais é governada pelo acutetor eletrônico do dispositivo desenvolvido pelos estudos pré -inflicais para otimizar a cura pelo grupo UC Davis. Um campo elétrico, favorável para a melhoria da cura e os Min Zhao e Roslin Rivkaah, de Davis, desenvolvidos pelo trabalho anterior de Izraf, também são fornecidos através do dispositivo.
A IA determina a melhor dose do medicamento para o fornecimento do médico e o comprimento do campo elétrico aplicado. Depois que a terapia é aplicada por um certo período de tempo, a câmera tira outra imagem e o processo começa novamente.
Durante o uso, o dispositivo transmite para a imagem e a interface da Web com taxa de cura e dados, para que um médico humano possa interferir manualmente e tratar ajuste fino conforme necessário. O dispositivo se conecta diretamente ao curativo disponível comercialmente para uso conveniente e protegido.
Para avaliar as possibilidades de uso clínico, a equipe da UC Davis testou o dispositivo nos modelos de lesão mais profundos. Neste estudo, as feridas tratadas com esse humor seguem a cura do Tracário cerca de 25% mais rápida que a qualidade do atendimento. Essas pesquisas não são apenas para acelerar as feridas intensas, mas também prometem a tecnologia para curar as barracas que saltam em feridas crônicas.
Tenha seu reforço
O modelo de IA usado para esse sistema, que foi liderado pelo professor assistente de matemática aplicada Marcella Gomez, usou um método de aprendizado reforçado descrito em um estudo no diário de biozinagem para duplicar a abordagem diagnóstica usada pelos médicos.
Aprender a reforçar é uma técnica em que um modelo é projetado para atingir uma certa meta final, aprendendo através de testes e aprendendo a atingir esse objetivo melhor. Nesse contexto, o modelo tem o objetivo de reduzir o tempo para parar a ferida e é recompensado para progredir nesse objetivo. É constantemente aprendido com o paciente e se adapta ao seu método de tratamento.
O modelo de aprendizado de reforço é operado por um algoritmo, conhecido como Gomez e seus alunos, conhecido como mapeador profundo, descrito em um estudo de impressão, que processa as feridas para a medição da cura em comparação com o progresso geral, mapeia -o com a trajetória de cura. Quando o tempo é cortado com o dispositivo em uma lesão, ele aprendeu um modelo dinástico da cura passada e usá -lo para prever como o progresso da cura continuará.
Gomez disse: “Não apenas o suficiente para obter a imagem, você deve processar e mantê -la em contexto. Então, você pode aplicar o controle de resposta”, disse Gomez.
Essa técnica possibilita aprender o efeito do medicamento ou campo elétrico na cura para algoritmos em tempo real e guia a tomada de decisão repetida do modelo de aprendizado reforçado sobre como ajustar a densidade do medicamento ou campo elétrico.
Agora, a equipe de pesquisa está explorando a possibilidade de melhorar as feridas crônicas e infectadas deste dispositivo.
Publicações adicionais relacionadas a este trabalho podem ser encontradas links aqui.
Este estudo foi apoiado pela Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa e pela Agência de Projetos de Saúde para Pesquisa Avançada.
