의료용 자동 BUrn 진단 시스템(AMBUSH) (AMBUSH)

화상 부상은 가장 복잡한 유형의 외상성 부상 중 하나로 간주됩니다. 미국(US)에서는 매년 약 125만 명이 화상 치료를 받고 40,000명이 이러한 부상 치료를 위해 입원하여 연간 약 79억 달러에 달하는 높은 의료 비용이 발생합니다. 화상의 조기 및 정확한 치료는 감염을 예방하고 환자의 가능한 결과를 개선하여 사망률을 약 36% 감소시키는 데 중요합니다. 이와 관련하여 화상 절제 및 피부 이식과 같이 치유를 위해 외과적 절차가 필요한 화상의 우선 순위는 비판적인. 경험이 풍부한 화상 외과 의사가 67-76%의 정확도를 달성하고 경험이 없는 외과 의사의 경우 50%로 감소하는 화상 깊이의 결정을 포함하기 때문에 이것은 도전적인 작업을 구성합니다. 화상 깊이의 평가는 화상 관리의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 화상 부상의 30%-91%에서 발생하는 병적 흉터의 예측인자입니다. 그러나 정확한 해결책이 아직 발견되지 않은 열린 임상 과제가 계속되고 있습니다. 화상은 세 가지 다른 범주로 분류됩니다: 표피만 관련된 표재성 화상; 표피 및 진피에 영향을 미치는 부분층 화상; 피하, 근육 및 뼈와 같은 깊은 구조를 포함하는 전층 화상. 첫 두 환자는 화상 후 14-21일까지 흉터 없이 치유될 것으로 예상되는 반면, 마지막 환자는 흉터로 치유되어 통증, 관절 이동성 상실, 기능 상실, 사회적 고립 등 환자에게 상당한 이환율을 초래할 것입니다. . 이러한 이유로 전층 화상은 절제하고 노출된 신체 부위는 피부 이식편으로 덮어 더 이상의 흉터 합병증을 예방합니다. 바늘 찌름에 출혈. 이 시각적 및 촉각적 검사 접근 방식은 특히 부분 두께 화상이 관련된 경우 개체 간 가변성을 도입합니다. 화상깊이의 과대평가는 생존 가능한 피부를 절제하고 주변 피부와 다르게 보이는 피부이식으로 대체하는 불필요한 수술로 이어집니다. 이러한 이식편은 체온 조절을 위해 땀을 흘리는 능력이 부족하여 덜 유연하며, 과소평가하면 수술 지연, 긴 입원 기간, 높은 치료 비용, 흉터, 불량한 기능 및 미적 결과를 초래합니다. 이 문제는 아직 완전히 이해되지 않은 화상 전환으로 알려진 현상에 의해 악화되며 일반적으로 평가 프로세스 또는 임상 의사 결정 지원 기술에서 설명되지 않습니다. 화상은 역동적인 과정으로 개입 지연이 길수록 흉터 조직이 더 많이 형성되고 환자가 이동성과 기능을 상실한 기형을 가질 가능성이 높아집니다. 따라서 화상 전환의 조기 예측은 수술 의사 결정 및 화상 후속 조치에 중요합니다. 현재 화상 깊이 평가를 위한 가장 일반적인 기술인 임상 평가를 지원하기 위해 여러 비침습적 광 기반 이미징 기술이 개발되었습니다. 그들은 혈액 관류, 기능성 혈관 및 화상 깊이 간의 기존 상관 관계를 기반으로 작동합니다. 그러나 레이저 도플러 이미징(LDI)은 FDA에서 승인한 유일한 것입니다. 미국의 화상 치료 시설에서 가장 널리 채택된 비침습적 기술이지만 선호하는 방식으로 사용되는 비율은 6%에 불과합니다. 이 기술의 많은 한계를 고려할 때 이것은 예상치 못한 일이 아닙니다. 빛/광학 원리를 사용하여 환자의 손상된 조직에서 활성 혈류를 감지하고 결과는 조직의 곡률, 주변광 및 온도, 동작 인공물, 국소 상처 드레싱, 비조직 조직, 피부색, 문신의 색소, 물집. 또한 화상 부상이 24시간 미만인 경우 LDI 성능이 좋지 않으며 경험이 없는 사용자가 해석하기 어려울 수 있습니다. 빛 기반 기술의 한계를 극복하기 위해 연구자들은 인공 지능(AI), 컴퓨터 비전의 새로운 기술을 FDA 승인 하모닉 B 모드 초음파(HUSD B 모드) 및 조화 초음파 조직 도플러 탄성 영상(TDI)과 통합할 것입니다. , 상처 치료, 조직 손상 관리 및 화상 수술 영역의 의료 전문 지식. 이렇게 하면 화상 평가 정확도가 향상되어 환자의 예후가 향상됩니다.