彭雨馨,付光蕾

(1.暨南大學 護理學院,廣東 廣州 510632;2.暨南大學附屬第一醫(yī)院 感染科,廣東 廣州 510630)

傷口感染是指微生物入侵傷口并達到一定水平后引起患者局部和或全身反應,并導致局部組織損傷和傷口延遲愈合[1]。數(shù)據(jù)顯示,外科傷口感染的發(fā)生率可達1.2%～23.6%[2],外傷性傷口感染率為26.0%[3],全球慢性傷口的感染率為78.2%[4]。研究[5]表明,傷口發(fā)生感染可導致傷口延遲愈合,使患者生活質(zhì)量下降,并給家庭和社會帶來嚴重的經(jīng)濟負擔。因此,對感染傷口進行及時有效的管理至關重要。人工智能作為新興技術,其在醫(yī)學領域上的應用已得到大眾認可,本文通過對機器視覺、可穿戴傳感技術、機器人三大人工智能領域在感染傷口管理中的應用進行綜述,分析現(xiàn)階段研究存在的挑戰(zhàn)并提出展望,以期為感染傷口的智能化護理提供相關參考。

1 機器視覺在感染傷口管理中的應用

機器視覺是人工智能核心領域之一,指通過機器視覺產(chǎn)品代替人眼對研究目標進行測量和判斷[6]?；跈C器視覺技術的人工智能在感染傷口中的應用主要體現(xiàn)于感染傷口早期識別、傷口評估、檢測以及傷口數(shù)據(jù)管理。

1.1 感染傷口早期識別 感染傷口早期癥狀不明顯,肉眼難以識別,延遲就診可能會導致嚴重的傷口并發(fā)癥。因此自動分析傷口當前狀態(tài)并預測傷口是否存在感染趨勢十分重要。Hsu等[7]通過運用機器視覺技術提出了一種基于邊緣和顏色信息的傷口圖像分割算法,用于提取外科術后傷口圖片特征,對傷口進行分類,其準確率為89.04%,可用于感染傷口早期識別。而Schollemann等[5]則是將機器視覺技術與熱數(shù)據(jù)相結合,對傷口圖像進行分割并自動化測量傷口部位的各種熱參數(shù),制定傷口感染概率指數(shù),識別傷口是否存在感染跡象,并在輕度至中度C反應蛋白升高的亞組中發(fā)現(xiàn)感染與非感染傷口之間感染概率指數(shù)存在顯著差異,但該研究的樣本量較小,需進一步擴大樣本量來驗證其效能。運用機器視覺技術能幫助醫(yī)護人員早期有效識別感染傷口,采取干預措施,促進傷口愈合。

1.2 傷口評估 傷口評估是開展有效的傷口管理的前提和保障,是為患者科學制定全面、安全、合理的治療和護理方案的關鍵步驟,在傷口愈合中發(fā)揮重要作用[8]。臨床常使用傷口測量尺評估傷口面積,結合視覺觀察判斷是否存在感染跡象,但該方法易受參照物的影響,面積測量不準確[9]。依托于機器視覺的人工智能可以彌補傳統(tǒng)傷口評估存在的不足,測量局部傷口特征,評估傷口情況,輔助臨床診療。Pena等[10]運用機器視覺技術設計了一款名為Wound Vue智能系統(tǒng)設備,該設備可重建糖尿病足3D模型并生成一致的數(shù)據(jù),但Wound Vue攝像機無法評估傷口的受損部分,且設備的購買和維護成本花費高,不利于推廣使用。而NDKare則是一款基于機器視覺研發(fā)的軟件應用程序,該程序可以借助智能手機攝像頭對傷口進行2D測量,并通過20 s的視頻平移生成傷口3D模型[11]。研究[11]通過使用NDKare應用程序測量115個糖尿病潰瘍相關傷口的面積、深度和體積,并將其性能與Visitrak平面測量系統(tǒng)和Wound Vue攝像機的性能進行比較,其結果展現(xiàn)出良好的一致性。目前,基于機器視覺的傷口評估智能設備越來越多,但尚未形成統(tǒng)一的測量標準與方法[12],成本費用尚不明確,若要應用于臨床,還需反復驗證其準確性、穩(wěn)定性、操作性、實用性以及經(jīng)濟性等多方面因素。

1.3 感染傷口檢測 傳統(tǒng)的傷口感染檢測多依據(jù)于臨床醫(yī)生視覺觀察來判斷傷口是否感染,結合細菌培養(yǎng)來確定結果,其過程繁瑣,耗費時間[13],且臨床評估無法在無體征和癥狀的情況下檢測到高細菌載量或感染[14]。機器視覺技術可以完成人眼無法實現(xiàn)的任務。Hurley等[9]利用實時細菌熒光成像設備,通過內(nèi)源性自發(fā)熒光可視化存在的潛在有害水平的細菌,形成熒光圖片,確定有無細菌的存在。大多數(shù)革蘭氏陽性和陰性細菌、需氧菌和厭氧菌中度至重度定植的傷口中呈現(xiàn)紅色熒光,而當存在銅綠假單胞菌時可見青色熒光。Armstrong等[14]使用機器視覺技術對138例糖尿病足潰瘍的事后多中心臨床試驗分析,研究了熒光成像在檢測高負荷傷口中生物膜包裹和浮游細菌方面的作用,結果顯示,84.2%的潰瘍在創(chuàng)面周邊區(qū)域包含細菌高負荷?；跈C器視覺的熒光成像技術可以有效地檢測傷口處的細菌負荷,可作為感染傷口治療和護理的輔助技術,但目前的設備只能檢測特定菌種。

1.4 感染傷口數(shù)據(jù)管理 感染傷口在治療過程中需要多次評估,因此會產(chǎn)生大量的傷口圖片及傷口信息等不同類型的數(shù)據(jù)資料。既往的傷口數(shù)據(jù)管理方法是將患者的傷口評估結果進行書面記錄,建立相應文件夾,將每次的評估照片放入對應的文件夾內(nèi),該方法不僅繁瑣且易造成資料缺乏完整性和時效性[15]?；跈C器視覺的智能化傷口數(shù)據(jù)管理技術的出現(xiàn)不僅克服了傳統(tǒng)方法上的不足,同時更加精準。Barakat-johnson等[16]在澳大利亞衛(wèi)生服務機構中,通過使用基于機器視覺研發(fā)的人工智能應用程序?qū)颊哌M行傷口評估和管理,其研究結果顯示,使用人工智能應用程序可以改善傷口信息的采集以及護理記錄的一致性。Kai等[17]則是通過將智能眼鏡與傷口護理應用軟件相結合,設計了一款包括語音指令和眨眼指令的應用程序,實現(xiàn)對傷口數(shù)據(jù)進行管理。基于智能眼鏡的文檔編制系統(tǒng)在績效期望、行為意向和滿意度方面優(yōu)于現(xiàn)有文檔編制流程,并且相比于手持式設備,該智能眼鏡可以完成傷口記錄過程,解放醫(yī)護人員的雙手,但該研究內(nèi)容只調(diào)查了醫(yī)護人員的使用情況,缺乏對患者體驗的評估。

2 可穿戴傳感技術在感染傷口管理中的應用

可穿戴傳感技術是指整合傳感、電化學、無線通信等平臺,以構建便攜性、微型化的目標信號技術,通過穿戴或以皮膚貼片等形式,實現(xiàn)定時或連續(xù)動態(tài)的目標信息獲取[18]。目前基于可穿戴傳感技術的人工智能被廣泛應用于感染傷口的治療和監(jiān)測。

2.1 感染傷口治療

2.1.1 智能微針 2022年最新傷口感染臨床實踐國際共識[1]指出,適當?shù)氖褂镁植靠咕幵陬A防和治療傷口感染中發(fā)揮著重要作用,但常規(guī)用藥方法難以穿透傷口生物膜,達到治療效果。對此,Xu等[19]研究了一種裝有氯霉素和對明膠酶敏感的明膠納米顆粒的智能微針貼片,該微針應用于感染部位后快速溶解,使納米顆粒暴露于常駐微生物產(chǎn)生的明膠酶,并分解釋放氯霉素至生物膜生長活躍區(qū)域。與傳統(tǒng)的給藥方式相比,智能抗菌微針不僅表現(xiàn)出較小的脫靶毒性,且有良好的治療效果。而Ullah等[20]則研發(fā)了一種具有pH響應聚合物涂層的智能微針,該微針可突破壞死組織屏障和生物膜,根據(jù)傷口中的pH水平智能釋放藥物并將其擴散到傷口區(qū)域。該設備擁有涂層聚合物的柔韌性和生物相容性,制造方法簡單廉價,具有增強傷口感染治療效果的潛力?；诳纱┐鱾鞲屑夹g的智能微針在向傷口生物膜用藥方面展現(xiàn)出良好的研究前景[21],但目前大部分設備的研發(fā)是由醫(yī)務人員和技術人員完成,建議患者參與到設備的研發(fā)與設計中,滿足患者的需求,使智能微針更好地應用于臨床。

2.1.2 智能化傷口敷料 傳統(tǒng)的傷口敷料在傷口護理中無法準確評估傷口環(huán)境,且頻繁更換易對傷口產(chǎn)生二次損傷。智能化傷口敷料是指將可穿戴傳感器與傷口敷料相結合,并備有藥物輸送系統(tǒng),不僅可以避免頻繁更換敷料而達到控制藥物釋放的效果,且能動態(tài)監(jiān)測傷口情況,為傷口治療決策提供必要信息[22]。Pan等[23]根據(jù)通過預期識別感染的傷口(接近37℃)和正常皮膚(在30～35℃的范圍內(nèi))之間的溫度差異設計了一款水凝膠,載有抗菌劑,可以實現(xiàn)藥物控制釋放,因其具有防污和觸發(fā)釋放藥物的雙重功能,對抗傷口感染有良好作用。而Zhou等[24]制備出細菌響應性智能傷口敷料,該敷料可釋放熒光素和抗微生物劑,從而顯示顏色變化以及按需抗菌作用,對由鏈球菌引起的感染傷口具有殺菌活性。體外和體內(nèi)研究均顯示,該合成傷口敷料能夠提供感染的視覺警告以及殺滅耐甲氧西林金黃色葡萄球菌和銅綠假單胞菌。但是目前大多智能敷料只是在動物實驗中得到了驗證,未來還需要通過大規(guī)模臨床試驗進一步檢驗其效能。

2.2 感染傷口監(jiān)測 感染傷口愈合過程緩慢,可穿戴傳感技術可以實時監(jiān)測傷口愈合情況,預防傷口感染。Thi等[25]報道了一種由噴墨打印的電容壓力傳感器,該傳感器可以監(jiān)測敷料粘附在皮膚表面的牢固程度,測量患者行走時踝關節(jié)的運動幅度以及腳底施加在地面上的壓力,從而保證傷口得到有效治療,預防傷口感染。而Cavallo等[26]設計了一款雙層微纖維管狀傳感支架,該支架作為可穿戴傳感器,監(jiān)測傷口pH值,從而監(jiān)測患者傷口潰瘍愈合情況。以上此類設備雖然展現(xiàn)出良好的性能,但大多數(shù)只能針對傷口某一特定指標進行監(jiān)測,無法實現(xiàn)傷口數(shù)據(jù)的全面化監(jiān)測,未來研究應開發(fā)能全面監(jiān)測傷口數(shù)據(jù)的智能化傳感設備,以促進感染傷口的有效管理。

3 機器人在感染傷口管理中的應用

機器人是將智能視覺、語言處理、路徑規(guī)劃等人工智能技術相結合的重要應用領域。隨著人工智能與醫(yī)學的不斷交融,醫(yī)療機器人在感染傷口的管理中也展現(xiàn)出良好的應用前景。Filko等[27]結合機器視覺技術研發(fā)了一種由機器人驅(qū)動的慢性傷口三維重建系統(tǒng),該機器人可以根據(jù)指示移動位置進行傷口掃描,構建靜脈潰瘍傷口模型、壓瘡傷口模型,但機器人從靜止位置到記錄傷口所能實現(xiàn)的記錄姿態(tài)數(shù)量有限。Da等[28]報道了一種聊天機器人,可以指導家庭或初級保健機構使用傷口敷料,使初級護士、患者及其家屬受益,并有助于減少傷口相關并發(fā)癥。而Choi等[29]學者則是研發(fā)了一種能自主移動的生物混合微型機器人,可以通過無創(chuàng)穿透血凝塊并有效輸送氧氣和清除細胞因子來加速糖尿病慢性傷口的愈合,但該研究只在動物實驗中得到驗證,并未進行臨床試驗。將機器人運用于感染傷口護理領域中,不僅能緩解醫(yī)護人員負擔,也能改善患者就醫(yī)體驗。

4 人工智能在感染傷口管理中應用的挑戰(zhàn)與展望

4.1 制定傷口采集及收費標準,建立傷口護理數(shù)據(jù)庫 人工智能的應用依托于所獲取的大量數(shù)據(jù),但在臨床上由于數(shù)據(jù)采集缺乏統(tǒng)一指南和標準[30],造成傷口數(shù)據(jù)獲取困難。同時各醫(yī)院的智能化設備的規(guī)格質(zhì)量不統(tǒng)一,傷口成像質(zhì)量差異大,為數(shù)據(jù)的解讀帶來困擾[31]。再者人工智能相關設備費用高昂、審批周期長,削弱了醫(yī)院和患者的使用積極性[32]。智能化設備的費用成本是其實用性和可及性的主要決定因素[9],因此難以建立完整的傷口護理數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)傷口數(shù)據(jù)的有效共享。對此,感染傷口專家應與人工智能專家深入交流,共同制定傷口數(shù)據(jù)采集指南或共識,規(guī)范其操作和流程,積極推動傷口護理數(shù)據(jù)庫的建立,為未來進一步研發(fā)感染傷口智能化工具提供基礎。此外,政府應頒布相關規(guī)章制度,明確操作人員資質(zhì)、設備規(guī)格、軟件類型等內(nèi)容,闡明醫(yī)療費用成本及收費標準或考慮將其納入醫(yī)療保險范疇。

4.2 保障個人信息安全,實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效共享 人工智能收集患者大量個人信息,并進行數(shù)據(jù)共享;但在共享過程可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)安全問題,造成患者個人健康信息被泄露、竊取和篡改的風險,嚴重者會導致醫(yī)療安全事故,因此患者的個人信息安全必須得到維護[32]。對此,各醫(yī)療機構應建立數(shù)據(jù)安全管理體系,對系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進行定期檢測,保障數(shù)據(jù)安全。美國、歐洲、日本等國已有相關法律法規(guī)保護個人數(shù)據(jù)安全[33],雖然國內(nèi)已出臺《國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準、安全和服務管理辦法》,但我國智能化醫(yī)療事業(yè)目前尚處于起步階段,因此在保障個人信息安全的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享并不斷創(chuàng)新仍是一大挑戰(zhàn)。

4.3 優(yōu)化算法和功能,保證數(shù)據(jù)真實公平 算法是人工智能的核心要素,其存在的“黑盒”機制卻尚未解決,同時由于算法偏見的存在,使得人工智能的可信性和安全性存在風險[34-35]。其次,大多數(shù)智能化傷口設備只能對單一指標或類別進行分析,可靠性相對不足[18]。因此,研究人員應積極優(yōu)化和提升其算法和功能,充分考慮智能化設備臨床實用性及兼容性,擴大監(jiān)測及檢測范圍,實現(xiàn)智能化功能多方面整合。醫(yī)護人員應具備主動識別算法偏見的意識和能力,避免人為偏見,保證數(shù)據(jù)的真實性和公平性,維護患者健康。

4.4 發(fā)展多學科團隊合作,促進人工智能扎根基層醫(yī)療 我國人工智能發(fā)展尚處于起步階段,且集中于發(fā)達地區(qū),基層醫(yī)療機構由于缺乏設備及人才,難以建立完整的智能化感染傷口管理體系。感染傷口專家應與皮膚科、感染科、傷口造口?？?、內(nèi)分泌科、營養(yǎng)科等專業(yè)人才合作組建醫(yī)學傷口護理團隊,并加強與計算機、信息工程等非醫(yī)學科的合作,形成優(yōu)質(zhì)智能化傷口護理團隊,借助移動健康和互聯(lián)網(wǎng)平臺,形成多地區(qū)團隊合作,以多學科團隊合作帶動多方合作,開展遠程護理工作,讓人工智能扎根基層醫(yī)療單位,促進基層智能化傷口護理事業(yè)的發(fā)展。

5 小結

人工智能在感染傷口管理中的應用改善了傳統(tǒng)感染傷口護理方面的不足,減輕了醫(yī)護工作者的負擔,滿足了患者需求,展現(xiàn)出良好的發(fā)展前景;但其在傷口采集及收費、信息安全、算法和功能以及基層發(fā)展等方面有待進一步改善及加強。未來建議國內(nèi)學者加強合作交流,積極開展人工智能在感染傷口預防、診斷、治療、管理、預后等多方面的研究,同時考慮其經(jīng)濟學評價,將人工智能應用于感染傷口的遠程護理工作中,促進傷口愈合,緩解基層醫(yī)療資源壓力。