當傷口癒合時，它經歷了幾個階段：出血，免疫系統，需求和疤痕以停止。
聖克魯斯大學工程師稱為“治療”的便攜式設備。該系統使用小型攝像頭和AI進行治療和治療，以在電力藥物或區域提供治療。該系統通過提供個性化治療來應對獨特的患者的康復過程。
無線便攜式設備可能僅限於患者或遠程傷口療法的活動性。最初發表在雜誌上的臨床前結果 NPJ生物醫學創新顯示加快癒合過程的設備。
治療的設計
由Marco Rolandi設計的Darta-BTR計劃和配備的UC Santa Cruz Basti（ECE）椅子（ECE）椅子，設計了將相機，生物選射器和AI結合的設備。單個設備的集成使其成為“閉環系統”，這是研究人員傷口的治愈之一。
羅蘭迪亞說：“我們的系統涵蓋了身體的所有痕跡，並優化了治癒的進步。”
該設備使用由Mircea Teodoroescu Teodorescu開發的船相機，並在生物學通訊研究中描述了每兩個小時的傷口照片。這些照片是由Marcella Gomez數學的相關老師開發的機器學習模型，研究人員稱其為計算機中的“ AI醫生”。
Teodorescuk說：“這基本上是繃帶上的顯微鏡。” “單個圖像很少說，但是隨著時間的流逝，這些圖像不斷留下AI趨勢，傷口癒合階段，旗幟問題和治療方法。”
AI醫生使用圖像診斷傷口階段，傷口必須是傷口最佳愈合的時間表。如果圖像顯示延遲，ML模型將採用治療方法：通過生物電子產品提供的藥物；或可以改善細胞遷移到傷口關閉的電場。
通過設備，治療是一種氟西汀，5-羥色胺回收5-羥色胺，它可以控制傷口中的5-羥色胺水平，並通過增加傷口組織的閉合來改善癒合。由UC Davis團隊的Isteroff團隊指定的劑量，由該設備上開發的生物電子執行器管理。電場，UC Davis的Min Zhao和Roslyn Rivkah Isseoff經過優化，以改善初步工作，這也可以通過設備進行。
AI醫生確定藥物的最佳劑量和應用電場的大小。在給定時間進行治療後，相機拍攝另一個圖像，過程再次開始。
當您使用設備時，它會傳輸圖像和數據（例如安全的Web界面），因此人類醫生可以進行細微的調整。該設備可直接使用，可用於訪問適當可用的繃帶。
為了評估臨床使用潛力，UC Davis團隊在預測傷口模型方面測試了該設備。在這些研究中，比治癒傷口的傷口的標準化護理快25％。這些發現強調了技術的希望外，除了加速急性傷口以加快慢性傷口的癒合儲量。
你有加固
數學戈麥斯應用數學應用於數學AI模型。
合併學習模型旨在通過試用並學習如何實現此錯誤來實現特定目標。在這種情況下，目標是減少模型以終止時間，並獎勵該目標的進步。他不斷學習病人並適應治療方法。
學習模型戈麥斯和他的學生的學習模型由滲水映射器驅動，該模型在康復職業中量化了受傷圖像的階段，以正常的進步來治愈舞台。隨著時間的流逝，設備會通過傷口傳遞，他學習了過去康復的線性動態模型，並利用將繼續進行的癒合。
戈麥斯說：“這還不足以擁有足夠的圖像，您需要處理並輸入上下文。然後，您可以應用反饋控制。”
該技術允許算法學習實時或決定如何學習藥物或電場來決定合併模型的決策以及如何適應電場的力量。
現在，研究團隊正在探索該設備治愈慢性和感染傷口的潛力。
可以在此處找到與這項工作有關的其他出版物。
這項研究受到高級國防研究項目和高級健康研究項目的保護。
