※新加坡國立大學和A*STAR’s材料與工程研究所的聯合研究團隊發表能夠用於監測五種傷口恢復的生物標誌物的AI人工智慧驅動感知貼片。(Photo credit: National University of Singapore and A*STAR’s Institute of Materials Research and Engineering)

新加坡國立大學和A*STAR’s材料與工程研究所的聯合研究團隊已經開發出一種人工智慧驅動的感知貼片，用於監測傷口恢復。這個貼片被稱作為紙質無電池人工智慧複合貼片(Paper-like Battery-free In situ AI-enabled Multiplexed, PETAL)，由五個比色感知器組成，置於五瓣花形圖案的微流板中。每個花瓣作為一個感知區域，在15分鐘內檢測和測量傷口的生物標誌物，即: 溫度、pH值、三甲胺、尿酸和水分。

毋須將感知器從傷口取下，就可以在手機上紀錄感知器貼片狀態，再利用專用人工智慧演算法進行分析和分類。

而發表在《Science Advances》雜誌的一項研究結果表明，PETAL在區分是否癒合的慢性和燒傷傷口方面達到了97%的準確率。

監測傷口的恢復狀況隊傷口護理和管理至關重要。傷口癒合受損，如: 慢性傷口和燒傷後的病理疤痕，可能導致危及生命的併發症，並給病人和醫療系統帶來進一步的經濟負擔。

臨床醫師們目前仍然透過手動移除傷口敷料來目測傷口恢復的情況，這樣費時同時也會提高傷口感染的風險。

這個聯合研究團隊結合他們在柔性電子學、人工智能學、感知器數據處理和奈米感知器能力方面的專業知識，提出了一個解決方案，可以用於醫院甚至家庭的即時、低成本的傷口護理管理。

雖然已經有了可穿戴式的傷口感知器，但這些感知器通常只能測量一個或少量參數，以及需要笨重的印刷電路板和電池。A*STAR IMRE軟材料部門的首席科學家Su Xiaodi博士表示，與此同時，PETAL被設計成薄、靈活與具備生物相容性的。因此，它可以很容易與安全地與傷口敷料相結合。

新加坡國立大學表示，他們的人工智慧感知器可以透過整合其他比色感知器，如: 葡萄糖、乳酸或用於糖尿病潰瘍的白介素-6 (Interleukin 6)，為其他類型的傷口進行調整與客製化。還可以增加更多的檢測區來檢測其他的生物標誌物。 這個產品已經申請國際專利，研究團隊更計畫將這個產品投入人體臨床試驗。

(來源: MobiHealthNews 生策中心編譯)