彭雨馨,付光蕾

(1.暨南大學(xué) 護(hù)理學(xué)院,廣東 廣州 510632;2.暨南大學(xué)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(dá)到一定水平后引起患者局部和或全身反應(yīng),并導(dǎo)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(dá)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(dǎo)致傷口延遲愈合,使患者生活質(zhì)量下降,并給家庭和社會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。因此,對(duì)感染傷口進(jìn)行及時(shí)有效的管理至關(guān)重要。人工智能作為新興技術(shù),其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域上的應(yīng)用已得到大眾認(rèn)可,本文通過(guò)對(duì)機(jī)器視覺(jué)、可穿戴傳感技術(shù)、機(jī)器人三大人工智能領(lǐng)域在感染傷口管理中的應(yīng)用進(jìn)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(hù)理提供相關(guān)參考。

1 機(jī)器視覺(jué)在感染傷口管理中的應(yīng)用

機(jī)器視覺(jué)是人工智能核心領(lǐng)域之一,指通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品代替人眼對(duì)研究目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量和判斷[6]?；跈C(jī)器視覺(jué)技術(shù)的人工智能在感染傷口中的應(yīng)用主要體現(xiàn)于感染傷口早期識(shí)別、傷口評(píng)估、檢測(cè)以及傷口數(shù)據(jù)管理。

1.1 感染傷口早期識(shí)別 感染傷口早期癥狀不明顯,肉眼難以識(shí)別,延遲就診可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的傷口并發(fā)癥。因此自動(dòng)分析傷口當(dāng)前狀態(tài)并預(yù)測(cè)傷口是否存在感染趨勢(shì)十分重要。Hsu等[7]通過(guò)運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)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(shù)后傷口圖片特征,對(duì)傷口進(jìn)行分類,其準(zhǔn)確率為89.04%,可用于感染傷口早期識(shí)別。而Schollemann等[5]則是將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)與熱數(shù)據(jù)相結(jié)合,對(duì)傷口圖像進(jìn)行分割并自動(dòng)化測(cè)量傷口部位的各種熱參數(shù),制定傷口感染概率指數(shù),識(shí)別傷口是否存在感染跡象,并在輕度至中度C反應(yīng)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(jìn)一步擴(kuò)大樣本量來(lái)驗(yàn)證其效能。運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)能幫助醫(yī)護(hù)人員早期有效識(shí)別感染傷口,采取干預(yù)措施,促進(jìn)傷口愈合。

1.2 傷口評(píng)估 傷口評(píng)估是開(kāi)展有效的傷口管理的前提和保障,是為患者科學(xué)制定全面、安全、合理的治療和護(hù)理方案的關(guān)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(cè)量尺評(píng)估傷口面積,結(jié)合視覺(jué)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(cè)量不準(zhǔn)確[9]。依托于機(jī)器視覺(jué)的人工智能可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)傷口評(píng)估存在的不足,測(cè)量局部傷口特征,評(píng)估傷口情況,輔助臨床診療。Pena等[10]運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)設(shè)計(jì)了一款名為Wound Vue智能系統(tǒng)設(shè)備,該設(shè)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(jī)無(wú)法評(píng)估傷口的受損部分,且設(shè)備的購(gòu)買和維護(hù)成本花費(fèi)高,不利于推廣使用。而NDKare則是一款基于機(jī)器視覺(jué)研發(fā)的軟件應(yīng)用程序,該程序可以借助智能手機(jī)攝像頭對(duì)傷口進(jìn)行2D測(cè)量,并通過(guò)20 s的視頻平移生成傷口3D模型[11]。研究[11]通過(guò)使用NDKare應(yīng)用程序測(cè)量115個(gè)糖尿病潰瘍相關(guān)傷口的面積、深度和體積,并將其性能與Visitrak平面測(cè)量系統(tǒng)和Wound Vue攝像機(jī)的性能進(jìn)行比較,其結(jié)果展現(xiàn)出良好的一致性。目前,基于機(jī)器視覺(jué)的傷口評(píng)估智能設(shè)備越來(lái)越多,但尚未形成統(tǒng)一的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)與方法[12],成本費(fèi)用尚不明確,若要應(yīng)用于臨床,還需反復(fù)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、操作性、實(shí)用性以及經(jīng)濟(jì)性等多方面因素。

1.3 感染傷口檢測(cè) 傳統(tǒng)的傷口感染檢測(cè)多依據(jù)于臨床醫(yī)生視覺(jué)觀察來(lái)判斷傷口是否感染,結(jié)合細(xì)菌培養(yǎng)來(lái)確定結(jié)果,其過(guò)程繁瑣,耗費(fèi)時(shí)間[13],且臨床評(píng)估無(wú)法在無(wú)體征和癥狀的情況下檢測(cè)到高細(xì)菌載量或感染[14]。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以完成人眼無(wú)法實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。Hurley等[9]利用實(shí)時(shí)細(xì)菌熒光成像設(shè)備,通過(guò)內(nèi)源性自發(fā)熒光可視化存在的潛在有害水平的細(xì)菌,形成熒光圖片,確定有無(wú)細(xì)菌的存在。大多數(shù)革蘭氏陽(yáng)性和陰性細(xì)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(dāng)存在銅綠假單胞菌時(shí)可見(jiàn)青色熒光。Armstrong等[14]使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)138例糖尿病足潰瘍的事后多中心臨床試驗(yàn)分析,研究了熒光成像在檢測(cè)高負(fù)荷傷口中生物膜包裹和浮游細(xì)菌方面的作用,結(jié)果顯示,84.2%的潰瘍?cè)趧?chuàng)面周邊區(qū)域包含細(xì)菌高負(fù)荷?；跈C(jī)器視覺(jué)的熒光成像技術(shù)可以有效地檢測(cè)傷口處的細(xì)菌負(fù)荷,可作為感染傷口治療和護(hù)理的輔助技術(shù),但目前的設(shè)備只能檢測(cè)特定菌種。

1.4 感染傷口數(shù)據(jù)管理 感染傷口在治療過(guò)程中需要多次評(píng)估,因此會(huì)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(píng)估結(jié)果進(jìn)行書面記錄,建立相應(yīng)文件夾,將每次的評(píng)估照片放入對(duì)應(yīng)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(shí)效性[15]?；跈C(jī)器視覺(jué)的智能化傷口數(shù)據(jù)管理技術(shù)的出現(xiàn)不僅克服了傳統(tǒng)方法上的不足,同時(shí)更加精準(zhǔn)。Barakat-johnson等[16]在澳大利亞衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)中,通過(guò)使用基于機(jī)器視覺(jué)研發(fā)的人工智能應(yīng)用程序?qū)颊哌M(jìn)行傷口評(píng)估和管理,其研究結(jié)果顯示,使用人工智能應(yīng)用程序可以改善傷口信息的采集以及護(hù)理記錄的一致性。Kai等[17]則是通過(guò)將智能眼鏡與傷口護(hù)理應(yīng)用軟件相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一款包括語(yǔ)音指令和眨眼指令的應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)對(duì)傷口數(shù)據(jù)進(jìn)行管理?；谥悄苎坨R的文檔編制系統(tǒng)在績(jī)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(shè)備,該智能眼鏡可以完成傷口記錄過(guò)程,解放醫(yī)護(hù)人員的雙手,但該研究?jī)?nèi)容只調(diào)查了醫(yī)護(hù)人員的使用情況,缺乏對(duì)患者體驗(yàn)的評(píng)估。

2 可穿戴傳感技術(shù)在感染傷口管理中的應(yīng)用

可穿戴傳感技術(shù)是指整合傳感、電化學(xué)、無(wú)線通信等平臺(tái),以構(gòu)建便攜性、微型化的目標(biāo)信號(hào)技術(shù),通過(guò)穿戴或以皮膚貼片等形式,實(shí)現(xiàn)定時(shí)或連續(xù)動(dòng)態(tài)的目標(biāo)信息獲取[18]。目前基于可穿戴傳感技術(shù)的人工智能被廣泛應(yīng)用于感染傷口的治療和監(jiān)測(cè)。

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(shí)踐國(guó)際共識(shí)[1]指出,適當(dāng)?shù)氖褂镁植靠咕幵陬A(yù)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?jìng)谏锬?達(dá)到治療效果。對(duì)此,Xu等[19]研究了一種裝有氯霉素和對(duì)明膠酶敏感的明膠納米顆粒的智能微針貼片,該微針應(yīng)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(zhǎng)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(yīng)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(kuò)散到傷口區(qū)域。該設(shè)備擁有涂層聚合物的柔韌性和生物相容性,制造方法簡(jiǎn)單廉價(jià),具有增強(qiáng)傷口感染治療效果的潛力。基于可穿戴傳感技術(shù)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(shè)備的研發(fā)是由醫(yī)務(wù)人員和技術(shù)人員完成,建議患者參與到設(shè)備的研發(fā)與設(shè)計(jì)中,滿足患者的需求,使智能微針更好地應(yīng)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(hù)理中無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估傷口環(huán)境,且頻繁更換易對(duì)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(jié)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(dá)到控制藥物釋放的效果,且能動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)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(guò)預(yù)期識(shí)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(shè)計(jì)了一款水凝膠,載有抗菌劑,可以實(shí)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(duì)抗傷口感染有良好作用。而Zhou等[24]制備出細(xì)菌響應(yīng)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(duì)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(jué)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(dòng)物實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證,未來(lái)還需要通過(guò)大規(guī)模臨床試驗(yàn)進(jìn)一步檢驗(yàn)其效能。

2.2 感染傷口監(jiān)測(cè) 感染傷口愈合過(guò)程緩慢,可穿戴傳感技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)傷口愈合情況,預(yù)防傷口感染。Thi等[25]報(bào)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(cè)敷料粘附在皮膚表面的牢固程度,測(cè)量患者行走時(shí)踝關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)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(yù)防傷口感染。而Cavallo等[26]設(shè)計(jì)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(cè)傷口pH值,從而監(jiān)測(cè)患者傷口潰瘍愈合情況。以上此類設(shè)備雖然展現(xiàn)出良好的性能,但大多數(shù)只能針對(duì)傷口某一特定指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè),無(wú)法實(shí)現(xiàn)傷口數(shù)據(jù)的全面化監(jiān)測(cè),未來(lái)研究應(yīng)開(kāi)發(fā)能全面監(jiān)測(cè)傷口數(shù)據(jù)的智能化傳感設(shè)備,以促進(jìn)感染傷口的有效管理。

3 機(jī)器人在感染傷口管理中的應(yīng)用

機(jī)器人是將智能視覺(jué)、語(yǔ)言處理、路徑規(guī)劃等人工智能技術(shù)相結(jié)合的重要應(yīng)用領(lǐng)域。隨著人工智能與醫(yī)學(xué)的不斷交融,醫(yī)療機(jī)器人在感染傷口的管理中也展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。Filko等[27]結(jié)合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)研發(fā)了一種由機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的慢性傷口三維重建系統(tǒng),該機(jī)器人可以根據(jù)指示移動(dòng)位置進(jìn)行傷口掃描,構(gòu)建靜脈潰瘍傷口模型、壓瘡傷口模型,但機(jī)器人從靜止位置到記錄傷口所能實(shí)現(xiàn)的記錄姿態(tài)數(shù)量有限。Da等[28]報(bào)道了一種聊天機(jī)器人,可以指導(dǎo)家庭或初級(jí)保健機(jī)構(gòu)使用傷口敷料,使初級(jí)護(hù)士、患者及其家屬受益,并有助于減少傷口相關(guān)并發(fā)癥。而Choi等[29]學(xué)者則是研發(fā)了一種能自主移動(dòng)的生物混合微型機(jī)器人,可以通過(guò)無(wú)創(chuàng)穿透血凝塊并有效輸送氧氣和清除細(xì)胞因子來(lái)加速糖尿病慢性傷口的愈合,但該研究只在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中得到驗(yàn)證,并未進(jìn)行臨床試驗(yàn)。將機(jī)器人運(yùn)用于感染傷口護(hù)理領(lǐng)域中,不僅能緩解醫(yī)護(hù)人員負(fù)擔(dān),也能改善患者就醫(yī)體驗(yàn)。

4 人工智能在感染傷口管理中應(yīng)用的挑戰(zhàn)與展望

4.1 制定傷口采集及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn),建立傷口護(hù)理數(shù)據(jù)庫(kù) 人工智能的應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)[30],造成傷口數(shù)據(jù)獲取困難。同時(shí)各醫(yī)院的智能化設(shè)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(lái)困擾[31]。再者人工智能相關(guān)設(shè)備費(fèi)用高昂、審批周期長(zhǎng),削弱了醫(yī)院和患者的使用積極性[32]。智能化設(shè)備的費(fèi)用成本是其實(shí)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(hù)理數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)傷口數(shù)據(jù)的有效共享。對(duì)此,感染傷口專家應(yīng)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(shí),規(guī)范其操作和流程,積極推動(dòng)傷口護(hù)理數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,為未來(lái)進(jìn)一步研發(fā)感染傷口智能化工具提供基礎(chǔ)。此外,政府應(yīng)頒布相關(guān)規(guī)章制度,明確操作人員資質(zhì)、設(shè)備規(guī)格、軟件類型等內(nèi)容,闡明醫(yī)療費(fèi)用成本及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)或考慮將其納入醫(yī)療保險(xiǎn)范疇。

4.2 保障個(gè)人信息安全,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有效共享 人工智能收集患者大量個(gè)人信息,并進(jìn)行數(shù)據(jù)共享;但在共享過(guò)程可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,造成患者個(gè)人健康信息被泄露、竊取和篡改的風(fēng)險(xiǎn),嚴(yán)重者會(huì)導(dǎo)致醫(yī)療安全事故,因此患者的個(gè)人信息安全必須得到維護(hù)[32]。對(duì)此,各醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)建立數(shù)據(jù)安全管理體系,對(duì)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進(jìn)行定期檢測(cè),保障數(shù)據(jù)安全。美國(guó)、歐洲、日本等國(guó)已有相關(guān)法律法規(guī)保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)安全[33],雖然國(guó)內(nèi)已出臺(tái)《國(guó)家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、安全和服務(wù)管理辦法》,但我國(guó)智能化醫(yī)療事業(yè)目前尚處于起步階段,因此在保障個(gè)人信息安全的前提下實(shí)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(shí)公平 算法是人工智能的核心要素,其存在的“黑盒”機(jī)制卻尚未解決,同時(shí)由于算法偏見(jiàn)的存在,使得人工智能的可信性和安全性存在風(fēng)險(xiǎn)[34-35]。其次,大多數(shù)智能化傷口設(shè)備只能對(duì)單一指標(biāo)或類別進(jìn)行分析,可靠性相對(duì)不足[18]。因此,研究人員應(yīng)積極優(yōu)化和提升其算法和功能,充分考慮智能化設(shè)備臨床實(shí)用性及兼容性,擴(kuò)大監(jiān)測(cè)及檢測(cè)范圍,實(shí)現(xiàn)智能化功能多方面整合。醫(yī)護(hù)人員應(yīng)具備主動(dòng)識(shí)別算法偏見(jiàn)的意識(shí)和能力,避免人為偏見(jiàn),保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和公平性,維護(hù)患者健康。

4.4 發(fā)展多學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作,促進(jìn)人工智能扎根基層醫(yī)療 我國(guó)人工智能發(fā)展尚處于起步階段,且集中于發(fā)達(dá)地區(qū),基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)由于缺乏設(shè)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(yīng)與皮膚科、感染科、傷口造口?？?、內(nèi)分泌科、營(yíng)養(yǎng)科等專業(yè)人才合作組建醫(yī)學(xué)傷口護(hù)理團(tuán)隊(duì),并加強(qiáng)與計(jì)算機(jī)、信息工程等非醫(yī)學(xué)科的合作,形成優(yōu)質(zhì)智能化傷口護(hù)理團(tuán)隊(duì),借助移動(dòng)健康和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),形成多地區(qū)團(tuán)隊(duì)合作,以多學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作帶動(dòng)多方合作,開(kāi)展遠(yuǎn)程護(hù)理工作,讓人工智能扎根基層醫(yī)療單位,促進(jìn)基層智能化傷口護(hù)理事業(yè)的發(fā)展。

5 小結(jié)

人工智能在感染傷口管理中的應(yīng)用改善了傳統(tǒng)感染傷口護(hù)理方面的不足,減輕了醫(yī)護(hù)工作者的負(fù)擔(dān),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(fèi)、信息安全、算法和功能以及基層發(fā)展等方面有待進(jìn)一步改善及加強(qiáng)。未來(lái)建議國(guó)內(nèi)學(xué)者加強(qiáng)合作交流,積極開(kāi)展人工智能在感染傷口預(yù)防、診斷、治療、管理、預(yù)后等多方面的研究,同時(shí)考慮其經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià),將人工智能應(yīng)用于感染傷口的遠(yuǎn)程護(hù)理工作中,促進(jìn)傷口愈合,緩解基層醫(yī)療資源壓力。