开发用于伤口严重程度检测与现代敷料选择的移动应用程序

《Journal of Taibah University Medical Sciences》：Development of a mobile application for wound severity detection and modern dressing selection

　　

研究目的：慢性糖尿病伤口管理中，伤口评估不一致与敷料选择不当仍是突出挑战。数字决策支持系统为规范临床操作、推广循证实践提供实用路径。本研究旨在开发并评价一款集成伤口严重程度检测与现代敷料选择的移动应用程序，以支撑糖尿病患者慢性伤口的标准化管理。研究方法：采用研究与开发（Research and Development）设计，依据ADDIE模型，将Perdanakusuma II伤口严重度评定系统与基于伤口湿度平衡原则的敷料选择算法相整合。由10名多学科专家以四点Likert量表评价内容效度；12名伤口专科护士以系统可用性量表（System Usability Scale, SUS）评估易用性；并对新毕业护士与独立执业伤口护士各6名开展使用前后用结构化观察表测评伤口颜色判定、炎症与渗液评估及敷料选择的描述性前后对照。研究结果：专家评审所有条目均获满分4.00，条目内容效度指数（I-CVI）与量表内容效度指数（S-CVI）均为1.00；SUS均值79.8±9.62，属良好可用性；新毕业护士测试均分由0.92–1.42升至1.92–2.00，经验护士由1.58–2.00维持至近满分；自动评级与手工评估一致，敷料推荐符合现代伤口护理原则。研究结论：该应用程序是具备前景的数字临床决策支持工具，能基于证据统一伤口评估与敷料选择、保持较高临床准确度，尤其可辅助新毕业护士提升评估质量与治疗决策水平，达到接近专家的一致结果。

研究背景与立题依据

慢性糖尿病伤口因高血糖、神经病变与血管功能不全导致愈合机制受损，感染、延迟愈合及下肢截肢风险升高，显著增加发病率与医疗成本。现行伤口评估与敷料选择高度依赖临床医师个人经验与主观判断，知识技能差异造成分类不一致与敷料次优选择，已有验证工具受限于耗时、缺乏结构化引导及床旁决策支持缺失。现有移动伤口应用多偏重记录或图像测量，未将结构化严重度评定与敷料推荐贯通。研究人员据此在印度尼西亚西爪哇省（2025年1–8月）开展本研究，旨在开发并评价一款集成伤口严重度检测与现代敷料推荐的移动应用程序，以支撑糖尿病慢性伤口标准化管理。论文发表于《Journal of Taibah University Medical Sciences》。

主要技术方法概括

研究人员采用ADDIE（Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation）研发模型；分析阶段经文献回顾、教学需求分析与现场田野调查明确临床与技术需求；设计阶段产出工作流、界面、规则型决策算法及本地数据库架构；开发阶段以Flutter跨平台框架构建离线可用原型，内嵌Perdanakusuma II评分（2024年由Prof. David S. Perdanakusuma制定，按渗液、组织特征、感染征象三维定级）与基于湿度平衡（moisture-based dressing recommendation，依渗液量与组织状态匹配保湿或吸渗敷料）的规则型敷料推荐引擎；实施阶段以12名伤口护士（含6名新毕业护士与6名独立执业伤口护士）作形成性可用性评价，用SUS量表测评，并将自动评级与手工评估比对；评价阶段对上述12人施以伤口颜色、炎症、渗液、敷料选择四项0–2分结构化前后测。专家效度由10名伤口专科护士/护理学者以四点Likert量表评定。

研究结果

分析阶段：文献指出须将标准评估与循证敷料推荐数字化；需求分析提取轻便、省时、资源受限兼容三要素；田野观察确认中端Android机与≥12 MP摄像头为基线，需加教育提醒模块。

设计阶段：确立“患者录入—拍照—Perdanakusuma II评分—自动分级—湿度敷料推荐—纵向记录”工作流；三屏界面（主页/评估页/推荐页）；双算法（严重度评分+敷料匹配）；本地匿名数据库。

开发阶段：交付可用Flutter应用，内嵌数字版Perdanakusuma II模块、湿度敷料规则引擎与离线存储；图1–3展示用户/患者管理、伤口评估、敷料推荐与历史曲线界面。

专家验证：10名专家对可行性、界面、临床相关性等10项声明全评4分，I-CVI=S-CVI=1.00；反馈建议多部位伤口、AI识图、Excel导出、多语、生命体征扩展等列未来增强。

实施阶段：12名护士现场试用，自动分级与手工一致，SUS均值79.8±9.62（良好），跨场景运行稳定，敷料推荐契合现代原则。

评价阶段：新毕业护士前测0.92–1.42、后测1.92–2.00；独立执业护士前测1.58–2.00、后测1.92–2.00；应用大幅缩小新手与专家表现差，且不影响资深者水准。

讨论部分总结

数字标准化将依赖回忆的手动评分转为可执行路径，降低认知负荷、提升跨医师一致性，并产出可纵向监测的结构化数据。算法引导敷料选择把湿度平衡原则显式编码，减少默会知识依赖，不替代而增强临床判断，尤益于经验异质环境。应用兼具学习型工具属性，借标准路径、视觉参照与即时反馈把日常照护转为持续教育，可缩窄新老护士推理差距。优势在于验证量表+自动化推荐+多学科迭代；局限含手动输入仍受解译影响、早期可用性研究非疗效验证、Perdanakusuma II印尼语境偏重、专家满分致CVI区分度低、缺愈合计时/感染率/成本结局。临床意义为资源受限区标准化与培训替代；未来方向为AI图像分析、EMR互操作、多中心疗效卫生经济评价。

结论翻译

本研究彰显了数字集成伤口护理应用在支撑慢性糖尿病伤口临床推理、标准化与照护连续性上的潜力。通过将经验证的严重度评分系统与循证敷料逻辑嵌入结构化临床工作流，该应用有望把隐性伤口知识转为可执行决策框架，以支撑更一致、合理与可追溯的实践。除技术功能外，该系统亦示范了移动健康技术如何弥合临床指南与日常操作间鸿沟，尤适资源可变场景。经进一步开发与基于结局的验证，此类数字决策支持平台可切实提升慢性伤口照护的质量、安全性与可持续性。