综述：人工智能在伤口愈合中的应用与展望

《Regenesis Repair Rehabilitation》：Applications and Prospects of Artificial Intelligence in Wound Healing

本综述系统阐述了人工智能（AI）在伤口愈合领域的应用与前景，重点介绍了机器学习（ML）、深度学习（DL）及计算机视觉（CV）技术在急慢性伤口评估、个性化治疗决策支持及愈合预测等方面的最新进展。文章指出，AI通过自动分析伤口图像与临床数据，能显著提升伤口边界识别、感染风险判断及愈合进程监测的客观性与效率，有望推动伤口管理向精准化、智能化方向发展，最终改善患者预后并减轻医疗负担。

　　

人工智能在伤口愈合中的应用与展望

1. 引言

皮肤作为人体最大的器官，承担着保护、体温调节、感觉传导和免疫调节等多种重要功能。皮肤完整性可因创伤、烧伤、糖尿病等多种病因受损，需要复杂的修复过程以恢复稳态。无论是处理烧伤等急性损伤，还是糖尿病足溃疡（DFU）等慢性伤口，临床伤口管理都面临着伤口类型多样、评估主观、感染控制困难以及显著的个体间差异等挑战。传统伤口管理主要依赖视觉检查和临床经验，缺乏客观、量化的标准以及动态监测伤口进展的能力。随着医学影像和电子健康记录的广泛采用，伤口相关数据量激增，凸显了对先进技术以提升诊疗科学性的迫切需求。人工智能（AI），特别是深度学习（DL）、机器学习（ML）和计算机视觉（CV），能够从海量伤口图像和临床数据中自主提取特征，实现伤口的自动识别、分类、精确分割、面积和深度量化，以及预测愈合轨迹和评估并发症风险，从而支持个性化治疗策略的制定。AI与传统临床专业知识的结合，正推动伤口护理向更精准、更智能的方向转变。

2. AI在伤口评估中的应用

伤口评估是伤口管理的关键环节，包括伤口类型识别、面积和深度测量以及组织学成分分析。传统评估方法主观性强，缺乏标准化。AI，特别是基于深度学习的图像识别算法，在伤口图像分析中展现出强大能力，在急慢性伤口评估中取得了显著成功。

2.1. 从主观评估到智能识别：AI驱动的急性伤口深度与面积评估

对于烧伤等急性伤口，快速准确的评估至关重要。烧伤深度评估传统上依赖训练有素的医务人员进行视觉检查，主观性强。卷积神经网络（CNN）等深度学习算法已被证明在烧伤面积和深度评估中具有高精度。例如，Chauhan等人应用带有空洞卷积的CNN进行语义图像分割，在烧伤深度评估中达到了93.4%的准确率。Chang等人利用包含2,591张烧伤图像的数据集训练U-Net和Mask R-CNN模型，发现结合ResNet101的Mask R-CNN模型在烧伤区域分割方面优于U-Net模型，其诊断准确性甚至超过了烧伤外科医生。在深度评估方面，Wang等人开发了一种结合迁移学习的基于ResNet50的CNN模型，能够以约80%的准确率对三种烧伤深度进行分类。Li等人开发了基于多光谱成像的专有伤口分析设备，通过自定义算法将光谱数据与烧伤深度关联，构建的AI系统识别烧伤深度的准确率达到76%。

2.2. AI在慢性伤口评估与管理中的应用进展

慢性伤口（如DFU、压力性损伤）病程长、病理生理复杂，评估挑战更大。AI的集成显著减轻了临床评估负担，同时提高了诊断的一致性和连续性。Garaawi等人开发了基于映射二进制模式和CNN的DFU分类模型，区分正常皮肤和DFU受影响皮肤的曲线下面积（AUC）达到0.981。Alzubaidi等人设计了基于DCNN的DFU-QUTNet架构，增强了关键特征提取能力，并能处理小尺寸溃疡和皮肤皱纹等难题。有研究整合了EfficientNetB0、DenseNet121等多种预训练CNN架构与逻辑回归等机器学习分类器，对DFU的缺血和感染进行二元分类，准确率分别达到97%和93%。Abdul等人提出的创新模型在DFUC 2021数据集上实现了98.7%的准确率和97.3%的F1分数，显示出临床转化潜力。Ohura等人开发的集成CNN、深度信念网络和堆叠自编码器的伤口评估系统，能够进行自主学习和自动伤口分割，实现更精确的伤口分期。

3. AI在优化伤口治疗策略中的作用

伤口管理的核心在于根据不同的伤口类型、愈合阶段和患者个体特征制定最佳治疗路径。AI能够整合伤口图像、生理参数、实验室结果和电子病历，动态优化治疗方案。

3.1. AI在急性伤口治疗决策和术后管理中的临床应用

在烧伤等急性伤口管理中，AI应用已扩展到治疗决策支持和疗效评估。深度学习模型可在评估阶段识别烧伤深度和面积，并整合患者生命体征和实验室检查结果，智能判断是否需要皮肤移植、抗菌治疗或液体复苏等手术干预。Serrano等人开发了基于颜色和纹理特征的计算机辅助诊断（CAD）图像分类模型，可区分烧伤伤口与健康皮肤，准确评估烧伤深度以指导手术干预策略。Martínez-Jiménez等人将AI与红外热成像结合，测量伤后三天内烧伤伤口与邻近健康皮肤的温度差，利用机器学习模型预测烧伤愈合所需的干预程度，预测准确率达到85.35%。

3.2. 从被动护理到智能干预：AI驱动的慢性伤口管理新模式

慢性伤口的治疗主要涉及使用水凝胶、水胶体等敷料。智能敷料是嵌入了微电子传感器、微处理器、无线通信模块等智能工具的伤口护理设备。Kalasin等人设计的可穿戴AI驱动系统（FLEX-AI）集成了深度人工神经网络（deep ANN）和无线通信，与智能伤口敷料（SMART-WD）结合，利用pH响应电压输出作为训练数据，实现了94.6%的伤口监测和治疗准确率。Pang等人开发了一种双层智能敷料，上层封装有蓝牙和电路控制模块、温度控制单元和紫外发光二极管（UV-LEDs），下层包含UV响应水凝胶负载的庆大霉素。当伤口温度升高时，可触发抗生素释放以抑制感染，同时通过蓝牙传输伤口状态数据。Jiang等人设计了一种嵌入银纳米线的水凝胶敷料，兼具抗菌和传感功能，可与无线蓝牙模块集成，实现伤口愈合的实时远程监测。Yap等人开发的基于iPad的移动应用程序FootSnap，利用计算机视觉算法分析足底图像，实现DFU的非接触监测。Liu等人开发了基于多功能水凝胶贴片的高度透明监测系统，用于DFU的治疗和管理，该水凝胶不仅能促进止血、抑制感染、增强细胞间信号转导，还能检测伤口局部葡萄糖浓度，间接反映全身血糖波动。

4. AI在伤口预后预测中的价值

AI通过深度分析大规模患者数据，显著提高了急慢性伤口预后预测的准确性和实用性。

4.1. 通过AI提升急性伤口管理效率：从生存预测到个性化护理策略

对于严重烧伤患者，死亡率预测至关重要。研究人员利用逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）模型对6,220名烧伤患者的数据进行回顾性分析，LR模型灵敏度达99.75%，特异性为85.84%，AUC为0.989；SVM模型对测试集的分类正确率接近100%。烧伤后急性肾损伤（AKI）是临床难题。Rashidi等人应用多种机器学习算法（包括LR、k近邻、SVM、随机森林（RF）和深度神经网络），整合中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白（NGAL）等新型AKI生物标志物与传统血液学参数，发现AI预测比当前KDIGO标准平均提前61.8±32.5小时预测AKI发生。Tran等人开发的k近邻预测模型结合NGAL、血清肌酐（SCr）和尿量，在预测烧伤相关AKI方面显著优于KDIGO标准。在疼痛管理方面，AI驱动的多模态疼痛识别技术，通过分析图像和生理参数，为客观有效的疼痛监测提供了新途径。

4.2. 慢性伤口的智能预警系统：AI模型在预测临床结局中的优势

Deng等人采用XGBoost机器学习模型结合Cox比例风险模型，对DFU患者的死亡风险因素进行多维度分析，发现高血糖危象具有显著的独立预测价值，该预测系统的灵敏度为54.0%，特异性为78.0%，AUC为0.680。Sch?fer等人分析了246,705名糖尿病患者的临床数据，开发机器学习模型预测截肢时机，发现随机森林（RF）模型在不同时间点均优于逻辑回归（LR）模型。Lin等人收集分析了200例糖尿病足截肢患者的临床数据，开发了以遗传算法优化的反向传播神经网络（BPNN）为核心的预测模型，AUC达0.924，发现溃疡严重程度、糖化血红蛋白和低密度脂蛋白浓度是DFU相关截肢的独立危险因素。

5. 挑战与未来展望

AI在伤口修复领域展现出巨大潜力，但其临床转化仍面临重大障碍，包括技术基础设施、临床实施和伦理治理等方面。当前挑战包括数据多样性不足、模型泛化能力有限；缺乏临床价值的系统量化；可解释性有限和临床可接受性差；数据隐私保护和伦理边界模糊；模型性能存在偏差和公平性担忧；以及缺乏全面的伦理监督框架。未来发展方向应侧重于建立多中心标准化数据库，推进跨机构图像共享；开展前瞻性干预研究验证AI的临床效用；开发可解释的决策支持平台；加强数据隐私合规的技术和监管框架；纳入公平性指标以减少算法偏差；以及建立专门的医学AI伦理委员会进行全面的临床前评估。

6. 结论

AI在伤口评估、个性化治疗和愈合预测方面展现出显著潜力，有望提高临床效率和精准度。然而，在数据质量、模型可解释性和伦理合规性方面仍存在挑战。未来的努力应优先考虑多中心验证和健全的伦理治理，以推进AI在伤口管理中的临床转化和标准化应用。