治癒が困難な傷口における傷口のサイズと組織の正確なAIベースの特徴付け

科学分野:

• 医療技術
• 医療における人工知能
• 傷のケア管理

背景:

• 傷の正確な評価は 治癒が難しい傷の 効果的な個別的な治療に不可欠です
• 現在の臨床ツールには,自動化された傷のサイズ (表面積,深さ) と傷床の評価 (スロー,ネクロス) の精度が不足しています.

研究 の 目的:

• 人工知能を搭載した SeeWound© 2 システムの精度を評価する.
• 傷の表面積,深さ,および傷床の特徴 (スローグ,ネクロス) のためのデジタル平面測定法とSeeWound© 2を比較する.
• 糖尿病性足の潰瘍,静脈性潰瘍,圧迫性潰瘍,不全性潰瘍など,様々な創傷の性能を評価する.

主な方法:

• SeeWound© 2という人工知能技術を使って 傷の評価を自動化しました
• 比較基準としてデジタル平面測定法を使用した.
• 様々な慢性的な傷を負ったヒトのモデルでテストした.

主要な成果:

• SeeWound© 2は,傷面 (96. 28%) と深さ (90. 75%) に関する高い精度と精度を証明しました.
• 傷床の特徴付けの精度は,スラグの80.30%とネクロスの84.73%です.
• 傷床の特徴付けの精度は,スラグの93.51%,そしてネクロスの82.35%です.

結論:

• AIモデル SeeWound© 2は,傷の大きさと深さの評価に90%近くの精度を達成しています.
• スラグとネクロスの検出の精度は,デジタルプランメトリーと比較して約80%に達した.
• SeeWound© 2は,傷の文書化と意思決定支援において,重要な臨床的利益をもたらす可能性を示しています.