AI赋能伤口评估工具的研发：数据收集与模型优化的方法论探索

本研究针对慢性伤口(CWs)临床评估不精准、管理复杂等问题，开发了基于深度学习(DL)的移动端伤口评估工具。通过前瞻性与回顾性结合的4000例多中心数据集，采用DeepLabV3+架构实现伤口分割(DICE 92%)和组织分类(DICE 78%)，量化后模型处理仅需0.3秒。该研究为临床决策支持系统提供了标准化解决方案，显著提升伤口监测效率并降低医疗成本。

　　

慢性伤口如同沉默的"时间炸弹"，全球每千人就有2.2例患者深受其扰，仅英国年治疗费用就高达83亿英镑。传统评估依赖肉眼观察和手工测量，误差高达40%，而不同组织类型的鉴别更是让临床医生头疼——就像试图在调色盘上区分蛋黄酱和奶油色颜料。面对老龄化加剧带来的伤口护理压力，瑞士西部应用科学与艺术大学(HES-SO University of Applied Sciences and Arts, Western Switzerland)的Alessio Stefanelli团队在《BMC Medical Informatics and Decision Making》发表研究，通过AI技术为这个领域带来突破性解决方案。

研究采用三大关键技术：1)混合数据收集策略，结合移动应用(imitoWoundR)标准化采集200例前瞻性数据和3738例回顾性临床影像；2)基于DeepLabV3+的双任务模型架构，分别采用ResNet50(伤口分割)和ResNet101(组织分类)作为骨干网络；3)移动端优化技术，通过TensorFlow Lite量化使模型体积缩小75%。

【数据收集】

创新性采用iPad+Structure Sensor(Mark II)三维扫描系统，配合ColorChecker?色卡校准，20秒内完成多角度拍摄。如图1所示，应用界面支持实时标注，专家验证确保7类组织标签的准确性。

【模型性能】

伤口分割达到临床级精度(DICE 92%)，如图5所示，模型能准确识别复杂伤口边缘。组织分类中肉芽组织(granulation)和腐肉(slough)识别最佳(DICE 81.3%/82.2%)，但上皮组织(epithelialization)因视觉特征细微表现较弱(65.1%)。

【临床转化】

量化后模型在智能手机实现0.3秒实时推理，仅损失0.3%精度。团队计划进一步开发严肃游戏(SG)培训系统，解决非专科医生知识短板。

该研究突破了传统伤口评估的三大瓶颈：主观性强、耗时、专科依赖。虽然组织分类仍需优化（特别是纤维蛋白(fibrin)与坏死组织(necrosis)的鉴别），但其开创的"移动AI+三维扫描"范式为远程伤口管理树立了新标准。正如作者Sebastian Probst强调，这项技术不仅可降低40%的测量误差，更能通过标准化评估推动循证指南落实。未来结合多光谱成像技术，有望实现"拍即诊"的智能伤口护理新时代。